Искусственный интеллект (AI) - это передовая технология, которая меняет мир, автоматизируя задачи, анализируя данные и создавая интеллектуальные системы. В этой категории собраны курсы, которые помогут освоить основные и продвинутые концепции AI, от машинного обучения и глубоких нейросетей до компьютерного зрения, NLP и генеративного AI.
Научитесь принимать решения, учитывая бизнес-ограничения, понимать, когда и как эффективно применять ИИ, и создавать многозадачные агентные приложения. В этом курсе вы освоите проектирование и разработку мощных агентных ИИ-систем для решения бизнес-задач.Формат курса - «перевернутый класс»: все лекции предварительно записаны, чтобы вы могли изучать материал в удобном темпе, а живые сессии и часы консультаций проходят пять раз в неделю - всего бол
Откройте для себя возможности ИИ, чтобы проектировать и развивать продукты и пользовательские опыты - без единой строчки кода.ИИ трансформирует подход к продукту и дизайну, но большая часть образовательных программ либо слишком техническая для бизнес-лидеров, либо слишком теоретическая, чтобы быть полезной на практике.Этот курс создан специально для продуктовых менеджеров и дизайнеров, которые хотят уверенно внедрять ИИ в свои продукты, используя
Amit Rawal
На этом курсе вы освоите пошаговый процесс: от постановки правильных вопросов до создания мощных историй на основе данных, которые помогут вам достигать профессиональных и личных целей.Представьте: вы презентуете проект и не просто показываете цифры, а рассказываете увлекательную историю. Ваша аудитория захвачена каждым словом, графиком и инсайтом. Это и есть сила сторителлинга с данными, усиленного ИИ.
Jeremy Morgan
Давайте будем реалистами. Вы бы хотели поручить множество утомительных задач по разработке ПО ассистенту - и теперь это возможно! Инструменты для программирования с поддержкой ИИ, такие как Copilot, могут ускорить исследование, проектирование, написание кода, тестирование, отладку, документацию, рефакторинг и многое другое.
Pau Labarta Bajo
Привет! Я - Pau, инженер по машинному обучению с многолетним опытом разработки реальных ML-продуктов. Хотите спроектировать, разработать и внедрить свой собственный ML-продукт?Этот курс покажет вам, как создавать полнофункциональные ML-решения от идеи до продакшена, помогая стартапам и крупным компаниям решать бизнес-задачи.
Andreas Kretz
Генеративный ИИ сегодня повсюду, но лишь немногие понимают фундаментальные концепции, на которых он держится. «Скрытый фундамент GenAI» - это отправная точка для тех, кто хочет по-настоящему разобраться, что стоит за LLM, векторным поиском и семантическим пониманием. Курс специально создан для инженеров данных и фокусируется на эмбеддингах - одном из важнейших (и самых неправильно трактуемых) строительных блоков любой GenAI-системы.Вместо перегру
Andreas Kretz
Семантический поиск - один из самых практичных способов применения генеративного ИИ в реальных проектах по обработке данных. В этом курсе мы выходим за рамки базового знакомства с эмбеддингами (из курса The Hidden Foundation of GenAI) и начинаем использовать их на практике. Вы научитесь строить полноценный конвейер семантического поиска с нуля: от создания эмбеддингов и их хранения в векторной базе данных до выполнения запросов на естественном яз
Научитесь проверенным методикам быстрого улучшения AI-приложений. Стройте системы искусственного интеллекта, которые работают лучше конкурентов - вне зависимости от конкретного сценария использования.Если при работе с AI у вас возникают вопросы вроде:Как тестировать приложения, где результаты вероятностные и требуют субъективной оценки?Если я меняю промпт, как убедиться, что ничего другого не сломал?На что направить инженерные усилия? Нужно ли те
Не просто взаимодействуйте с LLM-моделями - создавайте собственные AI-решения на Python. Этот курс проведёт вас от нуля до уверенного владения Python, необходимого для разработки и доработки моделей искусственного интеллекта.Вы получите фундаментальные знания по Python, освоите ключевые инструменты и лучшие практики, специально адаптированные под работу с LLM. С первых занятий вы начнёте использовать реальные библиотеки и API - от Hugging Face до
«Создание LLM для продакшена» - это практическое руководство объёмом 470 страниц (обновлено в октябре 2024 года), созданное для разработчиков и специалистов, которые хотят выйти за рамки прототипов и строить надёжные, готовые к промышленной эксплуатации приложения на базе больших языковых моделей.Книга объясняет основы работы LLM и подробно рассматривает ключевые приёмы: продвинутый промптинг, Retrieval-Augmented Generation (RAG), дообучение моде
