Развитие информационных технологий

  • Period: 1 BCE to

    Ручные технологии обработки информаци

    Ручные технологии обработки информаци
  • Period: to

    Появление механических вычислительных устройств

    Создание первых калькуляторов: суммирующая машина Паскаля (ок. 1640 г.) и ступенчатый калькулятор Лейбница (1694 г.).
  • Period: to

    Аналитическая машина Чарльза Бэббиджа

    Описана в 1837 году. Считается прообразом современного компьютера. Первое испытание прошло в 1888 году, в ходе которого было вычислено число Пи с точностью до 29 знаков.
  • Period: to

    Электрические технологии и первые ЭВМ

    Появление первых ламповых компьютеров (например, ENIAC, 1946). Создание первых языков программирования высокого уровня, таких как Fortran (1954-1957)
  • Period: to

    Изобретение транзистора и интегральной схемы

    Создание точечно-контактного транзистора (1947) и монолитной интегральной схемы (1959) заложило основу для миниатюризации всей вычислительной техники.
  • Period: to

    Изобретение Интернета

    Первое сообщение было отправлено по сети ARPANET в 1969 году. В 1983 году мобильная связь стала реальностью с появлением Motorola DynaTac.
  • Period: to

    Эра персонализации: микропроцессор и ПК

    Разработка первого микропроцессора (Intel 4004, 1971). Начало массового производства персональных компьютеров (например, Commodore 64, 1982), что сделало вычислительную технику доступной для дома и офиса.
  • Period: to

    Сетевая революция и облачные технологии

    Широкое внедрение глобальных, региональных и локальных компьютерных сетей. Развитие электронной коммерции. Начало эры облачных технологий, позволяющих хранить и обрабатывать данные удаленно.
  • Period: to

    Создание Всемирной паутины (World Wide Web)

    Тим Бернерс-Ли изобрел WWW в 1989 году. Начало эпохи Web 1.0 и массового распространения глобальных компьютерных сетей
  • Period: to

    Искусственный интеллект и большие данные

    Современные информационные системы активно используют искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных (Big Data) для прогнозирования и поддержки принятия решений.