frontendmasters
FrontendMasters - Одна из самых лучших площадок для изучения Frontend. Видеокурсы ведут ведущие люди в этой отрасли.
753
0
На этом практическом воркшопе вы познакомитесь с инструментами, которые активно внедряют ведущие инженеры для повышения продуктивности без потери качества. Вы научитесь настраивать и интегрировать такие решения, как Cursor, Claude Code и Open Code, в реальные проекты и рабочие процессы.
Этот практико-ориентированный однодневный воркшоп предназначен для тех, кто уже знаком с Python, но только начинает работать с Hugging Face. За день вы пройдёте путь от нуля до публикации собственных AI-приложений для работы с текстом и изображениями.Вас ждут пошаговые лабораторные задания, живые демонстрации и чёткое понимание ключевых инструментов Hugging Face. По завершении курса вы будете уверенно ориентироваться в экосистеме и продолжите сво
Этот практический воркшоп знакомит с современными инструментами ИИ и рабочими процессами разработки LLM, а также показывает, как AI-агенты интегрируются с внешними сервисами через клиент-серверные архитектуры. Вы узнаете, почему был создан MCP (Model Context Protocol), какие задачи он решает, и получите опыт в создании собственного MCP-сервера. Также разберём локальные и удалённые варианты внедрения и лучшие практики безопасности при работе с AI-
Современный fullstack-разработчик (frontend, backend, инфраструктура) дополнен новым компонентом - предсказанием, от прогнозирования поведения пользователей до генерации текста и изображений с помощью "генеративного" ИИ.Чтобы выделиться как fullstack-инженер в наше время, необходимо развивать глубокое понимание этих новых инструментов, особенно их основы - нейронных сетей и трансформеров.На курсе мы рассмотрим природу данных, вероятност
Этот курс научит вас, как перевести прототип AI-приложения на уровень готового продукта. Вы узнаете, как настроить процессы оценки, включая метрики, показатели и наборы данных. Вы изучите такие техники, как настройка промтов, генерация с использованием расширенного поиска (RAG) и настройка гиперпараметров для повышения производительности крупных языковых моделей. Кроме того, мы рассмотрим практические стратегии для управления ограничениями на кол
