Mckay Wrigley (takeoff)
В этом курсе вы узнаете, что такое Model Context Protocol (MCP), почему он важен и как применять его на практике. Мы разберем основные принципы MCP, его роль в современных системах.
Mckay Wrigley (takeoff)
Это первая часть из двухсерийного практического курса. В этом модуле вы познакомитесь с базовым рабочим процессом создания приложений с использованием системы шаблонов o1 Pro. Курс рассчитан на начинающих разработчиков и поможет вам освоить основы работы с платформой.
zerotomastery.io
Погрузитесь в математические основы трансформеров, таких как GPT и BERT. От токенизации до механизмов внимания - разберите алгоритмы, которые лежат в основе современных ИИ-систем. Развивайте свои навыки, чтобы внедрять инновации и становиться лидером в сфере машинного обучения.
Mckay Wrigley (takeoff)
Узнайте всё, что нужно для создания собственных AI-агентов - от базовых принципов до практической реализации. Мы разберём, как проектировать, настраивать и запускать агентов, которые способны выполнять задачи, принимать решения и взаимодействовать с пользователями.
Mckay Wrigley (takeoff)
Быстро освоите основы работы с v0 от Vercel - инструментом для генерации пользовательских интерфейсов на основе текста. В этом курсе вы узнаете, как эффективно использовать возможности v0 для создания современных, адаптивных и поддерживаемых компонентов.
Mckay Wrigley (takeoff)
Этот курс обучает созданию интеллектуальных кодирующих агентов, проходя через пять уровней сложности. Вы научитесь разрабатывать агентов для обзора и тестирования кода, итеративных агентов с циклом, а также агентов, способных преобразовывать текст в функции. Завершающий модуль посвящен перспективам развития кодирующих агентов и их применению в будущем. Курс включает более 5 часов видеоуроков и практических проектов, позволяя получить ценные навык
Mckay Wrigley (takeoff)
Изучите ключевые принципы разработки Retrieval-Augmented Generation (RAG) систем и применение передовых методов поиска для улучшения работы искусственного интеллекта. В рамках курса вы освоите интеграцию RAG в AI-приложения, оптимизацию процессов поиска информации и генерации ответов, а также научитесь применять передовые технологии машинного обучения для повышения точности и эффективности работы интеллектуальных систем.
Ринат Абдуллин
Этот курс посвящен тому, как рационально выбирать технические решения для продуктовых задач, основанных на LLM, в различных сферах применения.Я представлю вам набор инструментов, практических кейсов и паттернов, используя которые, вы сможете:подбирать оптимальные решения для разных задач, связанных с LLMмодифицировать эти решения для специфики вашей области.Мы будем изучать, как разрабатывать решения для продуктов с LLM на основе, экономя время,
Paul Iusztin
Maxime Labonne
Искусственный интеллект переживает стремительное развитие, и большие языковые модели (LLMs) играют ключевую роль в этой революции. Эта книга предлагает глубокие знания о проектировании, обучении и развертывании LLM в реальных сценариях, используя лучшие практики MLOps. В книге рассматривается создание эффективной, масштабируемой и модульной системы на основе LLM, выходящей за рамки традиционных Jupyter-блокнотов и сосредоточенной на построении пр
zerotomastery.io
Этот курс научит вас создавать более интеллектуальные AI-приложения, используя одну из важнейших техник современного искусственного интеллекта - Retrieval Augmented Generation (RAG). Вы научитесь объединять большие языковые модели (LLMs) с RAG для создания продвинутых проектов, таких как чат-боты, финансовые аналитические системы и многое другое.
