Учебные материалы
Как не сжечь токены и не сойти с ума: 4 техники оптимизации контекста для AI-кодинга
Практическое руководство по оптимизации контекста для AI-кодинга. Техники, которые реально работают и экономят деньги.
Claude Code 2.0: от новичка до архитектора за один день
Полный гайд по Claude Code 2.0: официальные курсы Anthropic Academy, методология PSB, MCP интеграции, GitHub автоматизация и контекст-инжиниринг для разработчик
AlphaFold для создания жароустойчивых культур: как ИИ помогает адаптировать фотосинтез к изменению климата
Как AlphaFold предсказывает структуру фермента GLYK для создания растений, устойчивых к жаре. Практическое применение ИИ в инженерной биологии.
Ковариационный сдвиг: когда ваша модель внезапно слепнет
Пошаговый гайд по обнаружению и лечению ковариационного сдвига в ML. Реальные кейсы из медицины, инструменты мониторинга, код на Python.
Дашборды для стейкхолдеров: как отстоять простоту и избежать "анализального паралича"
Практический гайд по созданию эффективных дашбордов для стейкхолдеров. Учимся отстаивать простоту, избегать перегруза данных и доносить реальные метрики.
Как улучшить резюме с помощью RAG: сравнение Prompt Engineering и Retrieval-Augmented Generation
Практическое сравнение Prompt Engineering и RAG для генерации резюме. Тестируем Groundedness, Relevance, Coherence, Fluency на Azure AI с реальными цифрами.
NVIDIA Nsight vs PyTorch Profiler: как найти и убить тормоза передачи данных в ML
Подробное сравнение NVIDIA Nsight Systems и PyTorch Profiler для поиска bottlenecks в передаче данных AI/ML моделей. Практические кейсы, чеклисты, примеры кода.
Ваша модель видит собаку, а вы — волка: как DeepMind учит ИИ видеть по-человечески
Глубокий разбор метода DeepMind для выравнивания внутренних представлений нейросетей с человеческим восприятием. Повышаем robustness и интерпретируемость компью
Как внедрить GenAI в бизнес за полгода: практические сценарии, команда и архитектура
Пошаговый план внедрения генеративного ИИ в бизнес-процессы за полгода. Практические сценарии, состав команды, архитектура решений и типичные ошибки.
RFM-анализ в Pandas: как разобрать клиентов по полочкам, даже если половина данных пропала
Пошаговое руководство по RFM-анализу в Python с Pandas. Учимся сегментировать клиентов и правильно обрабатывать пропуски в данных. Практический код для аналитик
Gemma нашла раку брешь: как маленькая LLM открыла новый путь терапии
Как модель Gemma обнаружила ранее неизвестный путь лечения рака. Подробный кейс применения LLM в биоинформатических исследованиях с пошаговым разбором.
Ваша ML-модель врёт: как найти и доказать дрейф данных до того, как клиенты заметят
Практическое руководство по обнаружению дрейфа данных и концептов в ML-системах. Статистические тесты, мониторинг распределений и код для продакшена.