Учебные материалы
Синтетические данные для LLM: как не сжечь модель и получить Phi-1 за копейки
Практический гайд по работе с синтетическими данными для обучения LLM. Разбираем модель коллапс, успешные кейсы (Phi-1, Alpaca) и учимся фильтровать данные как
Когда нейросети ошибаются: как мы учили ИИ считать лосося и почему без людей ничего не работает
Практический гайд по применению Human-in-the-Loop в экологическом мониторинге: от разметки данных до работы с регуляторами FERC.
Knowledge Graph на практике: зачем нужны графы знаний и как их строить для AI-систем
Полное руководство по созданию графов знаний для AI-систем. От онтологий до интеграции с RAG. Практические шаги, инструменты и типичные ошибки.
Модель на 99% в тестах, на 0% в продакшене: как время и данные ломают ML-системы
Глубокий разбор реальных проблем ML в production: time travel leakage, fraud detection кейсы, проектирование систем. Для инженеров и Data Scientists.
Врач, который научился программировать за неделю: как AI-ментор (NotebookLM) меняет правила игры
Реальный кейс врача, который за неделю с помощью NotebookLM написал рабочий скрипт для анализа данных. Пошаговый гайд по использованию AI как персонального тьют
T5Gemma: Когда encoder-decoder ломает шаблоны классической Gemma
Подробный разбор T5Gemma: как архитектура encoder-decoder меняет подход к задачам перевода и суммаризации. Сравнение с классическими Gemma моделями.
Как внедрить нейросети в IT-компанию: практический гайд по выбору инструментов и созданию ИИ-агента
Пошаговый гайд по внедрению нейросетей в бизнес-процессы IT-компании. Конкретные инструменты, создание ИИ-агента, ошибки и реальные кейсы.
Когда внедрение ИИ убыточно: практический чек-лист зрелости процессов компании
Практический гайд по оценке зрелости процессов компании перед внедрением ИИ. Чек-лист из 12 пунктов, который спасет от убыточных AI-проектов.
Как AlphaFold помогает создавать жароустойчивые культуры: разбор кейса с ферментом GLYK
Как AlphaFold предсказал структуру фермента GLYK для создания жароустойчивых культур. Разбор реального кейса применения ИИ в биологии растений.
Обратная инженерия эмбеддингов: как извлечь текст из вектора и стоит ли доверять RAG-системам
Практическое руководство по инверсии эмбеддингов. Узнайте, как извлечь текст из вектора, оценить уязвимости RAG-систем и защитить приватность данных.
Claude Code: Как превратить AI-агента в полноценного напарника по кодингу
Практическое руководство по промптам для Claude Code. Как заставить AI-агента работать автономно, писать архитектурный код и не делать глупых ошибок.
Claude + n8n: кейс ускорения IoT-разработки с 2 месяцев до 2 дней
Реальный кейс: как комбинация Claude Code и n8n сократила разработку промышленного IoT-решения с 2 месяцев до 2 дней. Пошаговый план, архитектура и подводные ка