The Future Proof Dev: An Intro to AI for Web Developers
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 уверенно применять современные AI-инструменты в реальных проектах.
Даниэль уже более десяти лет работает во всех сферах разработки программного обеспечения - от создания реальных приложений и open-source проектов до преподавания в крупных масштабах. В качестве ведущего инструктора в BitterBrains он обучил тысячи разработчиков, помогая им освоить как базовые инженерные практики, так и современные рабочие процессы с использованием ИИ.Главная особенность Даниэля - умение объяснять сложные вещи простым и понятным яз
Гаррисон - основатель ComputeSDK, где он заново переосмысляет, как безопасные встраиваемые вычислительные решения могут интегрироваться в современные приложения и AI-агентов. Ранее он руководил продуктовой инженерией и создал с нуля направление решений для клиентов в StackBlitz - компании, известной проектами Bolt.new и WebContainers.В своей карьере он неизменно сосредоточен на создании инструментов для разработчиков, которые сочетают техническую
Джастин - партнёр в компании Braid и один из самых продуктивных авторов open-source проектов в сфере веб-разработки. Именно он стоит за такими инструментами, как FormKit, AutoAnimate, ArrowJS и Tempo - решениями, которые уже помогают тысячам разработчиков упрощать сложные задачи и повышать эффективность работы.Обладая большим опытом в создании продуктов и руководстве инженерными командами, Джастин выработал уникальное умение превращать передовые
Изучите Vue.js и современные, передовые технологии от экспертов отрасли с нашими премиальными учебниками и курсами vue.js.
Большие языковые модели, к сожалению, по умолчанию начинают «с нуля» каждый раз, когда вы обращаетесь за помощью. В отличие от нового сотрудника, который с каждым днём всё лучше понимает проект, ИИ без обучения вашему стилю работы легко может сбиться с курса.В этом курсе вы научитесь создавать собственных кастомных агентов, а также разрабатывать специальные файлы с правилами, которые обеспечат единый стиль кода, учёт полного контекста проекта, би
Большинство из нас взаимодействует с ИИ вручную: задали вопрос ChatGPT или попросили Cursor переписать функцию.Но настоящая сила ИИ раскрывается в автономных агентах. Представьте себе агента, который автоматически отслеживает продакшн-логи и не только находит, но и исправляет ошибки. Или агента, который проверяет новые коммиты и pull request’ы, контролируя единый стиль кода и покрытие тестами. А может, агента, который обновляет публичный changelo
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
