Другое (ИИ) - Видеоуроки, Курсы, Туториалы
Курcы, темы которых пока не представлены отдельной категорией в ИИ. Мы уже активно работаем созданием новых категорий.
Популярное в другое (ии)
ИИ-разработка для настоящих инженеров
Тестирование в эпоху агентов
Буткемп по обучению с подкреплением и исследованиям
AI Red Teaming и безопасность ИИ: мастер-класс по атаке и защите AI-систем
Codex для Backend-разработчиков
Продвинутая инженерия AI-агентов: от идеи до продакшена
ИИ для разработчиков: как повысить продуктивность в 10 раз
Бандл книг: Подготовка к собеседованию на Forward Deployed Engineer
Podlodka AI Engineering Club
Популярные авторы и школы курсов в категории Другое (ИИ)
Другое (ИИ) в разделах
Другое (ИИ): Список курсов
Vizuara AI LabsДругое (ИИ)
Буткемп по обучению с подкреплением и исследованиям
Reinforcement Learning Research Bootcamp
Буткемп по обучению с подкреплением и исследованиям — это интенсивный практико-ориентированный курс для тех, кто хочет глубоко освоить Reinforcement Learning (RL): от математических основ и классических алгоритмов до разработки интеллектуальных агентов, RLHF, Agentic RAG и подготовки собственного исследовательского проекта.О курсеПрограмма помогает последовательно пройти путь от базовых принципов обучения с подкреплением до современных исследоват
Sander SchulhoffДругое (ИИ)
AI Red Teaming и безопасность ИИ: мастер-класс по атаке и защите AI-систем
AI Red Teaming & AI Security Masterclass
Искусственный интеллект открывает новые возможности для бизнеса, но одновременно создает принципиально новые риски безопасности. Prompt Injection, Jailbreak-атаки, обход защитных механизмов и манипуляции с большими языковыми моделями (LLM) сегодня являются одними из самых критичных угроз для современных AI-приложений.Этот практический курс посвящен AI Red Teaming — направлению кибербезопасности, которое занимается поиском, моделированием и устран
Youssef HosniДругое (ИИ)
Agentic RAG с DeepSeek-R1: интенсивный курс
Agentic RAG with DeepSeek-R1 Crash Course
Agentic RAG с DeepSeek-R1 — практический интенсивный курс по созданию агентной Retrieval-Augmented Generation системы на базе локальной LLM DeepSeek-R1. Вы пошагово соберёте рабочее приложение, в котором агенты, инструменты, задачи и RAG-компоненты взаимодействуют в едином workflow для поиска информации, рассуждения и генерации ответов.Курс ориентирован на практику: вместо абстрактной теории вы настраиваете локальную среду, запускаете DeepSeek-R1
Youssef HosniДругое (ИИ)
LLM: от новичка до продвинутого уровня
LLM Roadmap from Beginner to Advanced Level - V2
LLM Roadmap: From Beginner to Advanced — V2 — практическая дорожная карта по изучению больших языковых моделей (LLM), которая помогает системно пройти путь от фундаментальных концепций и архитектуры Transformer до продвинутых тем: обучения и дообучения моделей, оценки качества, RAG, развёртывания, оптимизации инференса, LLMOps, безопасности и создания портфолио проектов.Книга помогает разобраться, что изучать в области LLM, в какой последовательн
master.dev (ex FrontendMasters)
Spencer SchneidenbachДругое (Backend)Другое (ИИ)
Codex для Backend-разработчиков
Codex for Backend Engineers
Codex для Backend-разработчиков — это продвинутый практический курс по применению Codex в реальной backend-разработке: при проектировании API, работе с базами данных и миграциями, написании тестов, отладке сервисов, рефакторинге существующего кода и подготовке изменений к production.О курсеBackend-разработка требует не только быстрого написания кода, но и понимания архитектуры, бизнес-логики, ограничений инфраструктуры, схем данных, авторизации,
Youssef HosniДругое (ИИ)
Разработка RAG-систем, готовых к продакшену
Designing Production Ready RAG System Crash Course
Production RAG — это не просто разбиение документов на фрагменты, создание эмбеддингов и передача найденного контекста в промпт. В реальном приложении RAG-система должна работать с PDF, сканами, изображениями, правами доступа, метаданными, несколькими хранилищами, очередями, фоновой обработкой, гибридным поиском и AI-агентами. На этом практическом курсе вы разберёте, как проектировать RAG-конвейер, готовый к продакшену, и интегрировать его в полн
Youssef HosniПодготовка к собеседованиюДругое (ИИ)
Резюме, которое поможет получить работу в AI Engineering и Data Science
Build a Resume That Lands AI Engineering and Data Science Interviews
Подаёте заявки на позиции AI-инженера или специалиста по Data Science, но не получаете достаточно приглашений на собеседования?Возможно, проблема в вашем резюме.Этот практический воркшоп посвящён созданию резюме, которое понятно и убедительно представляет ваши навыки, проекты и опыт и соответствует тому, что ищут рекрутеры и нанимающие менеджеры при подборе специалистов в области AI Engineering и Data Science.Воркшоп рассчитан на студентов, недав
Youssef HosniДругое (ИИ)
Разработка мультиагентных систем для глубокого поиска
Designing Multi-Agent Deep Search Systems Course
Большинство AI-поисковиков останавливаются на этапе поиска и извлечения информации. Они получают вопрос пользователя, ищут информацию в интернете или базе знаний, собирают несколько документов и генерируют ответ. Для простых запросов этого достаточно, но сложные исследовательские задачи быстро выявляют ограничения такого подхода: требуется планирование, декомпозиция вопроса, сравнение источников, проверка актуальности, работа с противоречиями и с
Youssef HosniДругое (ИИ)
Hermes Agent: AI-агенты с памятью, навыками и автономными рабочими процессами
Hermes Agent 101: Persistent Agents, Memory, Skills, and Real Workflows
Большинство AI-ассистентов по-прежнему работают в рамках отдельных сессий. Вы передаёте им контекст, получаете результат, а после завершения сессии значительная часть рабочего контекста теряется. В следующий раз приходится снова объяснять структуру проекта, нужные команды, свои предпочтения, рабочий процесс и ограничения.Hermes Agent предлагает другой подход.Вместо временного чат-окна Hermes позволяет создавать постоянных AI-агентов с собственной
Matt PocockДругое (ИИ)Claude Code
Интенсив: Разработка с ИИ
AI Coding Crash Course
Разработка с помощью ИИ позволяет писать код быстрее, чем когда-либо. Но без понимания принципов работы ИИ-агентов эта скорость легко превращается в хаос.Новый проект может появиться буквально за несколько промптов. Но по мере добавления функций, исправления ошибок и усложнения требований качество кода может быстро ухудшаться. ИИ-агент начинает принимать неудачные архитектурные решения, дублировать существующий код и требовать всё больше контроля