Курс создан для тех, кто хочет не просто изучать теорию, а строить реальные системы искусственного интеллекта своими руками. От языковых моделей до мультимодальных агентов - вы пройдёте полный путь инженера ИИ, создавая рабочие проекты на каждом этапе обучения.
Что вас ждёт
Проект 1. LLM Playground
Проект 2. Чат-бот поддержки клиентов на RAG и Prompt Engineering
Проект 3. «Ask-the-Web» Агент
Проект 4. Deep Research с поиском и reasoning-моделями
Проект 5. Мультимодальный агент (текст - изображение/видео)
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Али Аминиан - автор бестселлеров по машинному обучению и генеративному искусственному интеллекту. Более десяти лет он работает в ведущих технологических компаниях, где создавал интеллектуальные, безопасные и эффективные ИИ-системы. Али также участвует в разработке и преподавании курсов по искусственному интеллекту в Стэнфордском университете, сочетая глубокую техническую экспертизу со страстью к обучению.
ByteByteGo - образовательная платформа по System Design и подготовке к техническим собеседованиям, основанная Алексом Сюй (Alex Xu). Компания выпускает курсы, визуальные гайды, рассылку и видео, объясняющие сложные темы простым языком.
Готовы выйти за рамки простого использования Cursor для автодополнения кода или ChatGPT для быстрого доступа к документации?Этот базовый курс не требует от вас предварительных знаний об ИИ. По сути, это интенсивное введение в искусственный интеллект в контексте разработки ПО. Вы познакомитесь с такими ключевыми понятиями, как контекстные окна, токены, создание собственных агентов и автономных систем, а также другими основами, которые помогут вам
Курс «Освойте ИИ для работы» создан для тех, кто хочет получать реальные результаты от использования больших языковых моделей (LLM) в своей профессиональной деятельности. Обучение ведут эксперты, ежедневно работающие с ИИ.
zerotomastery.io
Этот курс - ваш практический путь к профессии инженера генеративного ИИ: не просто использовать технологии, а создавать их.Сначала вы прокачаете навыки Python: структурирование модульного кода, работа с API и обработка данных. Затем погрузитесь в основы больших языковых моделей (LLMs) - как они устроены, обучаются и как эффективно взаимодействовать с ними через продвинутый prompt engineering.Далее - практика. Вы научитесь создавать реальные AI-пр
Модели искусственного интеллекта знают только то, на чём они были обучены - в основном это «свободная» информация из интернета: статьи, документация к API, книги и многое другое. Но что делать, если нужно, чтобы модель ИИ понимала данные за пределами её обучающего корпуса?В этом курсе вы освоите подход Retrieval Augmented Generation (RAG), позволяющий расширять возможности LLM с помощью ваших собственных данных. Вы узнаете, как работают эмбеддинг
DesignGurus.io
Добро пожаловать на курс «Постигаем основы современного искусственного интеллекта» - ваш путь к освоению возможностей ИИ.В ходе обучения вы узнаете, как искусственный интеллект меняет мир - от распознавания изображений до перевода языков - и получите прочное понимание того, как модели обучаются и работают.Курс подойдет как новичкам, так и тем, кто хочет углубить свои знания: вас ждут понятные объяснения, практические примеры и живые эксперименты
https://online-training.jbrains.ca/p/wbitdd-01
Best course for TDD in java
Thanks for this course - Feel free to replace me with anyone who could not contribute on time.
I registered for one, but that crowd fund could not be completed - would be happy to contribute for this one.
Материалы будут публиковаться постепенно в течение следующих шести недель.
Пожалуйста, не забывайте использовать их (скачивать) и обновлять файлы после каждого нового выпуска.
Желаем вам вдохновения, продуктивного обучения и отличных результатов.
До встречи здесь и на просторах нашего проекта!
--------
Dear participants, this is truly legendary - nothing more needs to be said.
The materials will be released gradually over the next six weeks.
Please remember to use (download) them and refresh your copies each time new updates are available.
We wish you an inspiring and productive learning journey.
See you here and across our project community!
Давайте делать больше!
@admin
A much better and more equitable model would be to give all contributors additional voting points for the additionnal fund. They could then use these points to influence which new courses will be developed and paid for by the common fund crowdfunding.
Подключайся
Just do it
Начинаем! Вы все - участники самой масштабной крауд-кампании на данный момент. Это уже ЛЕГЕНДАРНО!
Мы выполнили цель, но до воскресенья ещё есть время. Если кто-то захочет присоединиться, - добро пожаловать! Чем больше участников, тем меньше будет размер взноса для каждого.
Great news! We’ve reached 50 members - thank you to everyone who joined in. 🎉
Our goal is met, but there’s still time until Sunday. Feel free to join - the more people, the lower the contribution for everyone!
Please explain on what evidence you are basing your statements? Have you actually taken his course?
I ask this for the reason that he isn't just a random person - he has an impressive professional background, and ByteByteGo consistently delivers high-quality content.
Here's a summary of his professional profile:Senior Staff Machine Learning Engineer at Adobe (2018-present, 7+ years)
Core developer of Adobe's GenAI services in Firefly platform
Specializes in pre-training foundation models and post-training for text-to-image and text-to-video capabilities
Researches test-time scaling and search strategies for improved generative models
Previously built and shipped ranking and recommendation systems that enhanced search and user engagement
Leads large-scale ML system architecture, training, and deployment
Collaborates with executives on business strategy alignment and technical direction
Mentors team members and drives cross-organizational projects
Lecturer at Stanford University (2020-2024, part-time, 4 years)
Taught graduate-level course "Machine Learning with Graphs" (XCS224W)
Delivered lectures on advanced graph-based ML topics including Graph Transformers, GCNs, and GATs
Provided mentorship and guided hands-on learning experiences
Machine Learning Engineer at Google (2018-2019, 1 year)
Worked on Google Maps navigation technologies team
Developed and shipped production system that improved orientation accuracy
Built ML models handling tens of thousands of requests
Leveraged previous AI-based navigation experience from Comfo (acquired company)
Это не просто случайный человек - у него впечатляющий профессиональный опыт, а ByteByteGo постоянно предоставляет высококачественный контент. Вы действительно проходили его курс, или на каких доказательствах основываются ваши утверждения?
Краткое резюме его профессионального профиля:
Старший Staff-инженер по машинному обучению в Adobe (2018-настоящее время, 7+ лет)
Ключевой разработчик GenAI-сервисов Adobe на платформе Firefly
Специализируется на предварительном обучении foundation-моделей и пост-обучении для генерации изображений и видео по тексту
Исследует стратегии масштабирования во время тестирования и поиска для улучшения генеративных моделей
Ранее создавал и внедрял системы ранжирования и рекомендаций, улучшающие поиск и вовлеченность пользователей
Руководит архитектурой, обучением и развертыванием крупномасштабных ML-систем
Сотрудничает с руководителями по вопросам бизнес-стратегии и технического направления
Наставляет членов команды и ведет межорганизационные проекты
Лектор в Стэнфордском университете (2020-2024, неполный рабочий день, 4 года)
Преподавал курс уровня магистратуры "Машинное обучение с графами" (XCS224W)
Читал лекции по продвинутым темам ML на основе графов, включая Graph Transformers, GCN и GAT
Обеспечивал наставничество и практическое обучение
Инженер по машинному обучению в Google (2018-2019, 1 год)
Работал в команде навигационных технологий Google Maps
Разработал и внедрил производственную систему, улучшившую точность ориентации
Создал ML-модели, обрабатывающие десятки тысяч запросов
Использовал предыдущий опыт ИИ-навигационных систем из Comfo (приобретенная компания)
Basic computer science fundamentals. Some understanding of Python can be helpful, but is not required.