Учебные материалы
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.
Чанкинг RAG: почему ваш размер чанков убивает качество и как его исправить
Практическое руководство по выбору размера чанков для RAG систем. Эксперименты, метрики качества, частые ошибки и рекомендации по настройке.
VaultGemma: когда ваша LLM перестает быть шпионом
VaultGemma — первая LLM с дифференциальной приватностью. Объясняем сложную концепцию простыми словами и показываем, как это меняет корпоративное ИИ.
Функция потерь YOLOv1: как заставить нейросеть видеть рамки, а не галлюцинировать
Детальное объяснение и реализация функции потерь YOLOv1 на PyTorch. От bounding box regression до классификации объектов.
Actor-Critic в Deep Reinforcement Learning: разбор ошибок и практическая реализация на PyTorch
Глубокий разбор Actor-Critic в Deep Reinforcement Learning. Реализация на PyTorch, ошибки reward engineering, дисконт-фактор, траектория обучения. Практический
Код-ревью умерло? Да здравствует код-ревью с LLM
Как проводить код-ревью когда код пишут LLM. Конкретные правила, примеры проблем (лишние проверки, защитный код), работа с Claude Code и PyTorch.
Lost in the Middle: почему ваша LLM теряет данные в середине контекста и как с этим бороться
Глубокий разбор эффекта Lost in the Middle в языковых моделях. RULER и NoLiMa бенчмарки, позиционное смещение, архитектурные решения для работы с длинным контек
PCIe 4.0 на Raspberry Pi против десктопа: когда шина не важна для GPU в ИИ-задачах
Практические тесты показывают, где низкая пропускная способность PCIe на Raspberry Pi не мешает GPU в трансформаторах, рендеринге и LLM. Развенчиваем мифы.
Как подключить несколько мощных GPU к Raspberry Pi 5: практическое руководство по eGPU для ИИ-задач
Практический гайд по подключению нескольких видеокарт к Raspberry Pi 5 через PCIe для запуска локальных LLM. Аппаратная сборка, настройка ПО, тесты производител