Σύμφωνα με ορισμένους ονειροπόλους της τεχνητής νοημοσύνης, είμαστε σχεδόν εκεί. Δεν θα χρειαζόμαστε πλέον ειδικούς σχεδιασμού υλικού ή λογισμικού—απλώς κάποιον που θα εισάγει βασικές απαιτήσεις από τις οποίες οι πλήρως υλοποιημένες τεχνολογίες συστήματος θα φύγουν από την άλλη άκρη. Οι απόψεις των ειδικών στον κλάδο είναι ενθουσιώδεις αλλά λιγότερο υπερβολικές. Ο Bob O'Donnell, πρόεδρος, ιδρυτής και επικεφαλής αναλυτής της TECHnalysis Research συντόνισε ένα πάνελ για αυτό το θέμα στο CadenceLIVE με τους συμμετέχοντες Rob Christy (Τεχνικός Διευθυντής και Διακεκριμένος Μηχανικός, Implementation – Central Engineering Systems at Arm), Prabal Dutta (Αναπληρωτής Καθηγητής, Ηλεκτρολόγος Μηχανικός και Επιστήμες Υπολογιστών, στο Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Μπέρκλεϋ), ο Δρ. Paul Cunningham (Ανώτερος Αντιπρόεδρος και Γενικός Διευθυντής της Ομάδας System & Verification στο Cadence), ο Chris Rowen (Αντιπρόεδρος Μηχανικής, Συνεργασία AI στη Cisco) και ο Igor Markov (Έρευνα Επιστήμονας στο Meta)—άνθρωποι που γνωρίζουν περισσότερα από εμάς για το σχεδιασμό τσιπ και την τεχνητή νοημοσύνη. Όλοι οι συμμετέχοντες πρόσφεραν πολύτιμες πληροφορίες. Έχω συνοψίσει τη συζήτηση εδώ.
Θα αλλάξει ο σχεδιασμός του τσιπ η γενετική τεχνητή νοημοσύνη;
Η συναίνεση ήταν ναι και όχι. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει μεγάλο μέρος της αλληλεπίδρασης ανθρώπου στον βρόχο πάνω από τις απαραίτητες τεχνολογίες δομικών στοιχείων: Place-and-route, λογική προσομοίωση, προσομοίωση κυκλώματος κ.λπ. Αυτό μας επιτρέπει να εξερευνήσουμε ένα ευρύτερο -ίσως πολύ ευρύτερο- φάσμα επιλογές από αυτές που θα ήταν δυνατές μέσω της χειροκίνητης εξερεύνησης.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι βασικά πιθανολογική, ιδανική όπου οι πιθανολογικές απαντήσεις είναι κατάλληλες (γενικά βελτιώνονται σε μια βασική γραμμή), αλλά όχι όπου η υψηλή ακρίβεια είναι υποχρεωτική (π.χ. σύνθεση πυλών). Επιπλέον, τα μοντέλα παραγωγής σήμερα είναι πολύ καλά σε ένα περιορισμένο σύνολο πεδίων, όχι απαραίτητα αλλού. Για παράδειγμα, είναι πολύ αναποτελεσματικές σε εφαρμογές μαθηματικών. Είναι επίσης σημαντικό να θυμάστε ότι πραγματικά δεν μαθαίνουν δεξιότητες – μαθαίνουν να μιμούνται. Δεν υπάρχει καμία υποκείμενη κατανόηση της ηλεκτρικής μηχανικής, της φυσικής ή των μαθηματικών για παράδειγμα. Στην πρακτική χρήση, ορισμένοι περιορισμοί ενδέχεται να αντισταθμιστούν με ισχυρή επαλήθευση.
Τούτου λεχθέντος, αυτό που μπορούν να κάνουν σε γλωσσικές εφαρμογές είναι αξιοσημείωτο. Σε άλλα τεράστια σύνολα δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα, όπως στη δικτύωση, τα μεγάλα μοντέλα θα μπορούσαν να μάθουν τη δομή και να συμπεράνουν πολλά ενδιαφέροντα πράγματα που δεν έχουν καμία σχέση με τη γλώσσα. Θα μπορούσατε να φανταστείτε την υπεργραμμική μάθηση σε ορισμένους τομείς, εάν η μάθηση μπορούσε να λειτουργήσει ενάντια σε παγκόσμια σώματα, υποθέτοντας ότι μπορούμε να κατακτήσουμε ακανθώδη ζητήματα IP και απορρήτου.
Μπορούν οι παραγωγικές μέθοδοι να ενισχύσουν την ανάπτυξη δεξιοτήτων;
Στον σχεδιασμό ημιαγωγών και συστημάτων, αντιμετωπίζουμε σοβαρή έλλειψη ταλέντων. Οι συμμετέχοντες πιστεύουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει τους νεότερους, λιγότερο έμπειρους μηχανικούς να επιταχύνουν γρηγορότερα σε ένα πιο έμπειρο επίπεδο απόδοσης. Οι ειδικοί θα βελτιωθούν επίσης, παίρνοντας περισσότερο χρόνο για μελέτη και εφαρμογή νέων τεχνικών από τα συνεχώς διευρυνόμενα σύνορα στη μικροαρχιτεκτονική και την έρευνα εφαρμογής. Αυτό θα πρέπει να είναι μια υπενθύμιση ότι οι μέθοδοι που βασίζονται στη μάθηση θα βοηθήσουν με τη γνώση «κάθε έμπειρος σχεδιαστής ξέρει» αλλά θα βρίσκονται πάντα πίσω από την καμπύλη των ειδικών.
Θα μας επιτρέψουν τέτοια εργαλεία να δημιουργήσουμε διαφορετικούς τύπους τσιπ; Βραχυπρόθεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη θα βοηθήσει στη δημιουργία καλύτερων τσιπ αντί για νέους τύπους τσιπ. Τα μοντέλα παραγωγής είναι καλά με ακολουθίες βημάτων. Εάν περνάτε από την ίδια διαδικασία σχεδιασμού πολλές φορές, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιστοποιήσει/αυτοματοποιήσει αυτές τις ακολουθίες καλύτερα από εμάς. Επιπλέον, οι μέθοδοι παραγωγής μπορεί να μας βοηθήσουν να δημιουργήσουμε νέα είδη τσιπ τεχνητής νοημοσύνης, τα οποία θα μπορούσαν να είναι ενδιαφέροντα επειδή συνειδητοποιούμε ότι όλο και περισσότερα προβλήματα μπορούν να αναδιατυπωθούν ως προβλήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Μια άλλη ενδιαφέρουσα περιοχή είναι η σχεδίαση πολλαπλών καλουπιών. Αυτός είναι ένας νέος τομέας ακόμη και για ειδικούς στο σχεδιασμό. Σήμερα, σκεφτόμαστε μπλοκ chiplet με διεπαφές κατασκευασμένες ως προκαθορισμένα κομμάτια Lego. Το Generative AI μπορεί να προτείνει νέους τρόπους για να ξεκλειδώσετε καλύτερες βελτιστοποιήσεις, παρέχοντας διαφορετικές απαντήσεις από αυτές που θα μπορούσαν να βρουν γρήγορα ακόμη και οι ειδικοί.
Παγίδες
Ποιες είναι οι πιθανές παγίδες της εφαρμογής της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στο σχεδιασμό τσιπ ή/και συστημάτων; Εμείς οι ίδιοι αντιπροσωπεύουμε ένα πρόβλημα. Εάν η τεχνητή νοημοσύνη κάνει καλή δουλειά, αρχίζετε να την εμπιστεύεστε περισσότερο από όσο θα έπρεπε; Παρόμοια ερωτήματα απασχολούν ήδη την αυτόνομη οδήγηση και τα αυτόνομα οπλισμένα drones. Η εμπιστοσύνη είναι μια λεπτή ισορροπία. Μπορούμε να εμπιστευτούμε αλλά να επαληθεύσουμε, αλλά τότε τι γίνεται αν η επαλήθευση γίνει επίσης βασισμένη στη μάθηση για την αντιμετώπιση της πολυπλοκότητας; Όταν το AI επαλήθευσης αποδεικνύει την ορθότητα του σχεδιασμού που δημιουργείται από την τεχνητή νοημοσύνη, πού διασχίζουμε τη γραμμή μεταξύ δικαιολογημένης και αδικαιολόγητης εμπιστοσύνης;
Το ChatGPT είναι ένα προειδοποιητικό παράδειγμα. Η μεγάλη γοητεία και η μεγάλη πλάνη του ChatGPT είναι ότι μπορείτε να το ρωτήσετε οτιδήποτε. Είμαστε έκπληκτοι από τη συγκεκριμένη εξυπνάδα και από το γεγονός ότι καλύπτει τόσους πολλούς διαφορετικούς τομείς. Φαίνεται ότι το πρόβλημα της αυτόματης γενικής νοημοσύνης έχει λυθεί.
Όμως, σχεδόν όλες οι εφαρμογές του πραγματικού κόσμου θα είναι πολύ πιο στενές, κρίνονται με διαφορετικά κριτήρια από την ικανότητα να εκπλήσσεις ή να διασκεδάζεις. Στις επιχειρήσεις, τη μηχανική και άλλες εφαρμογές του πραγματικού κόσμου θα περιμένουμε υψηλή ποιότητα αποτελεσμάτων. Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι τέτοιες εφαρμογές θα βελτιώνονται σταδιακά, αλλά αν η διαφημιστική εκστρατεία ξεπεράσει πολύ την πραγματικότητα, οι προσδοκίες θα διαψευστούν και η εμπιστοσύνη σε περαιτέρω πρόοδο θα σταματήσει.
Πιο ρεαλιστικά, μπορούμε να ενσωματώσουμε καθιερωμένες δεξιότητες σημείων σε συστήματα παραγωγής; Και πάλι ναι και όχι. Υπάρχουν ορισμένα επαυξημένα μοντέλα που είναι πολύ παραγωγικά και ικανά να χειρίζονται αριθμητική και χειραγώγηση τύπου, για παράδειγμα, το WolframAlpha που είναι ήδη ενσωματωμένο στο ChatGPT. Το WolframAlpha παρέχει συμβολικό και αριθμητικό συλλογισμό, συμπληρώνοντας την τεχνητή νοημοσύνη. Σκεφτείτε το AI ως τη διεπαφή ανθρώπου-μηχανής και την επαύξηση WolframAlpha ως τη βαθιά κατανόηση πίσω από αυτήν τη διεπαφή.
Είναι δυνατόν να παρακάμψετε την αύξηση, να μάθετε και να φορτώσετε δεξιότητες απευθείας στο AI ως ενότητες, καθώς ο Neo μπόρεσε να μάθει το King Fu στο Matrix; Πόσο τοπική είναι η αναπαράσταση τέτοιων δεξιοτήτων στα γλωσσικά μοντέλα; Δυστυχώς, ακόμη και τώρα, οι δεξιότητες που αποκτήθηκαν αντιπροσωπεύονται με βάρη στο μοντέλο και είναι παγκόσμιες. Σε αυτόν τον βαθμό, η φόρτωση μιας εκπαιδευμένης ενότητας ως επέκτασης σε μια υπάρχουσα εκπαιδευμένη πλατφόρμα δεν είναι δυνατή.
Υπάρχει ένα κάπως σχετικό ερώτημα σχετικά με την αξία της παγκόσμιας εκπαίδευσης έναντι της εκπαίδευσης μόνο εντός της εταιρείας. Η θεωρία είναι ότι εάν το ChatGPT μπορεί να κάνει τόσο καλή δουλειά με την εκπαίδευση σε ένα παγκόσμιο σύνολο δεδομένων, τότε τα εργαλεία σχεδιασμού θα πρέπει να μπορούν να κάνουν το ίδιο. Αυτή η θεωρία σκοντάφτει με δύο τρόπους. Πρώτον, τα δεδομένα σχεδιασμού που απαιτούνται για την εκπαίδευση είναι άκρως ιδιόκτητα και δεν πρέπει ποτέ να κοινοποιηθούν σε καμία περίπτωση. Η παγκόσμια εκπαίδευση φαίνεται επίσης περιττή. Οι εταιρείες EDA μπορούν να παρέχουν ένα αξιοπρεπές σημείο εκκίνησης με βάση παραδείγματα σχεδίασης που χρησιμοποιούνται συνήθως για τη βελτίωση εργαλείων που δεν είναι AI. Οι πελάτες που βασίζονται σε αυτή τη βάση, εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας τα δικά τους δεδομένα, αναφέρουν σημαντική βελτίωση για τους σκοπούς τους.
Δεύτερον, δεν είναι σαφές ότι η κοινή μάθηση σε πολλούς ανόμοιους τομείς σχεδιασμού θα ήταν ακόμη και ευεργετική. Κάθε εταιρεία θέλει να βελτιστοποιήσει για τα δικά της ειδικά πλεονεκτήματα, όχι μέσω μιας σούπας πολλαπλών χρήσεων «καλύτερων πρακτικών».
Ελπίζουμε για επαναχρησιμοποίηση στην τεχνητή νοημοσύνη και ανυπομονούμε
Με δεδομένες προηγούμενες απαντήσεις, έχουμε κολλήσει με μοναδικά μοντέλα για κάθε στενό τομέα; Δεν είναι ξεκάθαρο ότι μια αρχιτεκτονική μπορεί να κάνει τα πάντα, αλλά οι ανοιχτές διεπαφές θα ενθαρρύνουν ένα οικοσύστημα δυνατοτήτων, ίσως σαν μια στοίβα πρωτοκόλλου. Οι εφαρμογές θα αποκλίνουν, αλλά μπορεί να υπάρχει ακόμα πολλή κοινόχρηστη υποδομή. Επίσης, αν σκεφτούμε εφαρμογές που απαιτούν μια ακολουθία εκπαιδευμένων μοντέλων, ορισμένα από αυτά τα μοντέλα μπορεί να είναι λιγότερο ιδιόκτητα από άλλα.
Κοιτάζοντας το μέλλον, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα τρένο που κινείται γρήγορα. Νέες ιδέες εμφανίζονται κάθε μήνα, ακόμα και καθημερινά, οπότε αυτό που δεν είναι δυνατό σήμερα μπορεί να γίνει δυνατό ή να λυθεί με διαφορετικό τρόπο σχετικά σύντομα. Εξακολουθούν να υπάρχουν μεγάλα ζητήματα απορρήτου σε οποιονδήποτε τομέα, ανάλογα με την εκπαίδευση σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η απόδειξη ότι η μαθημένη συμπεριφορά σε τέτοιες περιπτώσεις δεν θα παραβιάζει διπλώματα ευρεσιτεχνίας ή εμπορικά μυστικά φαίνεται σαν ένα πολύ δύσκολο πρόβλημα, ίσως καλύτερα να αποφευχθεί με τον περιορισμό αυτής της εκπαίδευσης σε μη ευαίσθητες δυνατότητες.
Παρά όλες τις επιφυλάξεις, αυτός είναι ένας τομέας που πρέπει να είσαι ατρόμητος. Το Generative AI θα μεταμορφωθεί. Πρέπει να εκπαιδεύσουμε τους εαυτούς μας ώστε να αξιοποιούμε καλύτερα την τεχνητή νοημοσύνη στην καθημερινή μας ζωή. Και με τη σειρά του, εφαρμόζοντας τη μάθησή μας για να είμαστε πιο φιλόδοξοι για τη χρήση μας στις τεχνολογίες σχεδιασμού.
Μεγάλη κουβέντα. Ελπιδοφόρο, με καλές γνώσεις σχετικά με τους περιορισμούς και τις πρακτικές εφαρμογές.
Διαβάστε επίσης:
Δείγματα από το CadenceLIVE 2023
Anirudh Keynote στο Cadence Live
Petri Nets επικύρωση πρωτοκόλλων DRAM. Καινοτομία στην επαλήθευση
Μοιραστείτε αυτήν την ανάρτηση μέσω:
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- Αγορά και πώληση μετοχών σε εταιρείες PRE-IPO με το PREIPO®. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/328667-opinions-on-generative-ai-at-cadencelive/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- a
- ικανότητα
- Ικανός
- Σχετικα
- επιταχύνουν
- απέναντι
- προκαταβολές
- πλεονεκτήματα
- πάλι
- κατά
- εμπρός
- AI
- Όλα
- επιτρέπουν
- επιτρέπει
- ήδη
- Επίσης
- πάντοτε
- φιλόδοξος
- an
- αναλυτής
- και
- απαντήσεις
- κάθε
- οτιδήποτε
- εφαρμογές
- Εφαρμογή
- εφαρμόζοντας
- κατάλληλος
- εφαρμογές
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- ΠΕΡΙΟΧΗ
- περιοχές
- ARM
- γύρω
- AS
- Συνεργάτης
- At
- επαυξημένης
- αυτοματοποίηση
- Αυτόματο
- αυτονόμος
- αποφεύγεται
- Υπόλοιπο
- βάση
- βασίζονται
- Baseline
- βασικός
- BE
- επειδή
- γίνονται
- γίνεται
- ήταν
- πίσω
- Πιστεύω
- ευεργετική
- Berkeley
- ΚΑΛΎΤΕΡΟΣ
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μεγάλος
- Αποκλεισμός
- Μπλοκ
- σιτηρά
- ώθηση
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- επιχείρηση
- αλλά
- by
- Κυματισμός φωνής
- Καλιφόρνια
- CAN
- δυνατότητες
- περιπτώσεις
- Προειδοποιητικός
- κεντρικός
- αλλαγή
- ChatGPT
- αρχηγός
- τσιπ
- τσιπ
- chris
- περιστάσεις
- Cisco
- καθαρός
- συνεργασία
- Εταιρείες
- εταίρα
- περίπλοκο
- υπολογιστή
- Ανησυχία
- Ομοφωνία
- συνεχώς
- θα μπορούσε να
- Καλύπτει
- δημιουργία
- κριτήρια
- Σταυρός
- καμπύλη
- Πελάτες
- καθημερινά
- ημερομηνία
- σύνολα δεδομένων
- συμφωνία
- βαθύς
- Σε συνάρτηση
- Υπηρεσίες
- διαδικασία σχεδιασμού
- σχεδιαστής
- Ανάπτυξη
- διαφορετικές
- κατευθείαν
- Διευθυντής
- συζήτηση
- Διακεκριμένος
- Αποκλίνω
- do
- πράξη
- τομέα
- domains
- Μην
- αμφιβάλλω
- οδήγηση
- Drones
- Πτώση
- e
- κάθε
- Νωρίτερα
- οικοσύστημα
- Ηλεκτρολόγων Μηχανικών
- αλλού
- ενθαρρύνει
- τέλος
- μηχανικός
- Μηχανική
- Μηχανικοί
- ψυχαγωγήσει
- ενθουσιώδης
- εγκατεστημένος
- κ.λπ.
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- Even
- πάντα
- παράδειγμα
- παραδείγματα
- υφιστάμενα
- Επέκταση
- αναμένω
- προσδοκίες
- έμπειρος
- εμπειρογνώμονας
- εμπειρογνώμονες
- εξερεύνηση
- διερευνήσει
- επέκταση
- Πρόσωπο
- γεγονός
- μακριά
- ταχυκίνητος
- Πεδία
- Εύρεση
- Όνομα
- Για
- τύπος
- Προς τα εμπρός
- ιδρυτής
- από
- Σύνορα
- fu
- πλήρως
- θεμελιωδώς
- περαιτέρω
- Πύλες
- General
- γενική ευφυΐα
- γενικά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- παίρνω
- να πάρει
- Παγκόσμιο
- μετάβαση
- καλός
- καλή δουλειά
- εξαιρετική
- Group
- λαβή
- Σκληρά
- υλικού
- Έχω
- βοήθεια
- εδώ
- Ψηλά
- υψηλά
- ελπιδοφόρος
- Πως
- HTTPS
- Hype
- i
- ιδανικό
- ιδεών
- if
- φαντάζομαι
- εκτέλεση
- σημαντικό
- βελτίωση
- βελτίωση
- βελτίωση
- in
- Σε άλλες
- βιομηχανία
- ανεπαρκής
- Υποδομή
- Καινοτομία
- εισαγωγή
- ιδέες
- ενσωματώσει
- ενσωματωθεί
- Νοημοσύνη
- αλληλεπίδραση
- ενδιαφέρον
- περιβάλλον λειτουργίας
- διεπαφές
- σε
- IP
- θέματα
- IT
- ΤΟΥ
- Δουλειά
- jpg
- κρίνεται
- Keynote
- βασιλιάς
- Ξέρω
- γνώση
- Γλώσσα
- large
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθει
- μάθηση
- μείον
- Επίπεδο
- Μόχλευση
- Μου αρέσει
- περιορισμούς
- Περιωρισμένος
- γραμμή
- ζωές
- φορτίο
- φόρτωση
- τοπικός
- λογική
- πλέον
- κοιτάζοντας
- Παρτίδα
- κάνω
- διευθυντής
- υποχρεωτικό
- Χειρισμός
- Ταχύτητες
- πολοί
- μαζική
- κύριος
- μαθηματικά
- Μήτρα
- max-width
- Ενδέχεται..
- νόημα
- Meta
- μέθοδοι
- ενδέχεται να
- μοντέλο
- μοντέλα
- ενότητα
- ενότητες
- μηνιαίος
- περισσότερο
- πλέον
- πολύ
- πρέπει
- Κοντά
- αναγκαίως
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- ΝΕΟ
- Δίχτυα
- δικτύωσης
- ποτέ
- Νέα
- Όχι.
- τίποτα
- τώρα
- of
- προσφέρονται
- όφσετ
- on
- ONE
- ανοίξτε
- Απόψεις
- Βελτιστοποίηση
- Επιλογές
- or
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- δικός μας
- εμάς
- έξω
- δική
- πίνακας
- Διπλώματα ευρεσιτεχνίας
- Παύλος
- επίδοση
- Φυσική
- κομμάτια
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Σημείο
- δυνατός
- Θέση
- δυναμικού
- Πρακτικός
- Πρακτικές Εφαρμογές
- Ακρίβεια
- πρόεδρος
- μυστικότητα
- πιθανώς
- Πρόβλημα
- προβλήματα
- διαδικασια μας
- παραγωγικός
- Δάσκαλος
- προοδευτικά
- ιδιόκτητο
- πρωτόκολλο
- πρωτόκολλα
- παρέχουν
- παρέχει
- χορήγηση
- σκοποί
- ποιότητα
- ερώτηση
- Ερωτήσεις
- Πιο γρήγορα
- γρήγορα
- μάλλον
- Διάβασε
- πραγματικό κόσμο
- Πραγματικότητα
- συνειδητοποίησα
- συνειδητοποιώντας
- πραγματικά
- τελειοποίηση
- σχετίζεται με
- σχετικά
- αξιοσημείωτος
- θυμάμαι
- αναφέρουν
- εκπροσωπώ
- αντιπροσώπευση
- εκπροσωπούνται
- απαιτούν
- απαιτήσεις
- έρευνα
- Αποτελέσματα
- επαναχρησιμοποίηση
- ληστεύω
- συνήθως
- τρέξιμο
- Είπε
- ίδιο
- ΕΠΙΣΤΗΜΕΣ
- Επιστήμονας
- φαίνεται
- ημιαγωγός
- αρχαιότερος
- Ακολουθία
- σοβαρός
- σειρά
- Shared
- έλλειψη
- θα πρέπει να
- παρόμοιες
- προσομοίωση
- επιδεξιότητα
- δεξιότητες
- So
- λογισμικό
- μερικοί
- Κάποιος
- κάπως
- Σύντομα
- ειδική
- συγκεκριμένες
- σωρός
- Εκκίνηση
- Ξεκινήστε
- Βήματα
- Ακόμη
- ισχυρός
- δομή
- Μελέτη
- σκοντάφτει
- τέτοιος
- προτείνω
- σύστημα
- συστήματα
- Σχεδιασμός συστημάτων
- Ταλέντο
- Συζήτηση
- Τεχνικός
- τεχνικές
- Τεχνολογίες
- όρος
- από
- ότι
- Η
- τους
- τότε
- θεωρία
- Εκεί.
- αυτοί
- πράγματα
- νομίζω
- αυτό
- εκείνοι
- Μέσω
- ώρα
- φορές
- προς την
- σήμερα
- πολύ
- εργαλεία
- κορυφή
- τοπικός
- εμπόριο
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταμορφωτικός
- Εμπιστευθείτε
- ΣΤΡΟΦΗ
- δύο
- τύποι
- υπό
- υποκείμενες
- κατανόηση
- Δυστυχώς
- μοναδικός
- πανεπιστήμιο
- Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια
- ξεκλειδώσετε
- us
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- χρησιμοποιώντας
- Πολύτιμος
- αξία
- Επαλήθευση
- επαληθεύει
- Εναντίον
- πολύ
- μέσω
- Vice President
- θέλει
- ήταν
- Τρόπος..
- τρόπους
- we
- Τι
- Τι είναι
- πότε
- Ποιό
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- θα
- με
- παγκόσμιος
- θα
- Ναί
- εσείς
- Πιο ΝΕΟΣ
- zephyrnet