zerotomastery.ioПогрузитесь 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 АбдуллинЭтот 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 LabonneИскусственный 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.ioЭтот 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.
DAIR.AIЭтот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Студенты изучат передовые техники, такие как prompt chaining, PAL и ReAct, а также научатся использовать их в реальных задачах.После завершения курса студенты смогут грамотно разрабатывать сложные промты и строить интеллектуальные AI-системы, используя передовые подходы взаимодействия с LLM.
DAIR.AIЭтот курс посвящен созданию эффективных и надежных приложений на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). Студенты изучат основные компоненты RAG-систем и лучшие практики их разработки. Курс также включает изучение продвинутых концепций, таких как Agentic RAG-системы. После прохождения курса студенты получат глубокое понимание работы RAG и освоят методологии, позволяющие разрабатывать передовые RAG-приложения в различных областях.