
- Категории
- Источники
- Все курсы
- Разделы
- Книги
-
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.
Архитекторы обязаны принимать решения по архитектуре, проверять текущие решения, оформлять архитектурную документацию и обновлять её. Современные системы искусственного интеллекта способны значительно помочь в этих процессах. Мы рассмотрим, какие именно инструменты будут полезны для этих задач и как их эффективно использовать для перечисленных действий.
Этот курс создан для того, чтобы помочь программистам и разработчикам перейти в область инженерии искусственного интеллекта. Вы подробно разберёте векторные базы данных, индексацию, большие языковые модели (LLM) и механизм внимания.
В этом практическом курсе вы научитесь строить полный пайплайн данных на платформе AWS - от получения данных из Twitter API до анализа, хранения и визуализации.Вы создадите собственный алгоритм машинного обучения и развернёте его на AWS с помощью Lambda. Также вы настроите базу данных Postgres с использованием Amazon RDS. Для визуализации результатов вы разработаете интерактивный дашборд на Streamlit и получите опыт его развертывания в контейнера
Что могут сделать для меня агенты на базе ИИ? Мы живем в один из самых революционных периодов в истории вычислительной техники, и генеративный ИИ находится в его центре. От создания контента и персонализированной поддержки клиентов до автономного принятия решений и интеллектуального поиска - генеративный ИИ стремительно меняет то, как работают компании, как используется информация и как создается программное обеспечение.
AI Engineering Bootcamp - это интенсивная 10-недельная программа, цель которой – подготовить участников к роли AI-инженера (инженера по искусственному интеллекту) с упором на практическую работу. Курс сфокусирован на создании и развёртывании приложений на основе больших языковых моделей (LLM) в продакшене. Участники учатся строить, запускать и внедрять AI-приложения, следуя девизу Build, Ship, Share («Создавай, Внедряй, Делись»), что отражает ори
Бонусная часть курса предоставляет участникам доступ к дополнительным материалам из предыдущих когорт, включая воркшопы, гостевые лекции и сессии «вопрос–ответ». Это ценный источник практических кейсов, передового опыта и глубоких технических разборов.
Если бы мы попросили вас закончить фразу «ИИ - это...», что бы вы сказали? «Восхитительно»? «Удивительно»?После этого курса ваш ответ, скорее всего, будет: «ИИ - это... опасно».Не поймите нас неправильно - ИИ действительно потрясающий, и наши преподаватели покажут вам, насколько он мощный и полезный. Но одного восхищения недостаточно. Чтобы действительно понимать ИИ, нужно знать и его слабые стороны. Уязвимости ИИ могут быть использованы во вред
Перестаньте строить RAG‑системы, которые блестят на демо, но терпят неудачу в продакшене. За шесть недель вы освоите системный, data‑driven подход - от синтетической оценки до интеллектуального маршрутизации запросов - и превратите прототип в «mission‑critical» решение.
Вы когда-нибудь слышали выражение «подготовка и очистка данных»? Это, пожалуй, самая важная часть всего процесса машинного обучения. Данные из реального мира зачастую «грязные» - они могут содержать ошибки, пропуски, дубликаты и выбросы, что приводит к искажениям, проблемам и сбоям в работе моделей. Именно поэтому крайне важно, чтобы данные были очищены и готовы к анализу.
Научитесь использовать NotebookLM от Google, чтобы упростить исследования, анализировать контент и повысить продуктивность. От автоматических резюме до анализа эмоций и настройки ИИ-агентов - откройте для себя мощные ИИ-инструменты, которые усилят ваши академические и профессиональные проекты.