Классическое машинное обучение
Данные, признаки, модели, оценка и воспроизводимый ML-проект.
Программа и материалы →
Практическое IT-обучение
От интереса
От интереса
к пониманию.
Разбирайтесь в технологиях шаг за шагом. Объяснения, задачи с ответами и лабораторные работы — прямо здесь.
68курсов
398уроков с разбором задач
68учебных лабораторных
Курсы
Учебные программы
Найдено курсов: 5. Поиск по названиям и содержанию уроков. Сбросить фильтры
LLM Engineering и генеративный AI
Prompting, RAG, evals, agents, безопасность и стоимость LLM-систем.
Программа и материалы →MLOps и эксплуатация моделей
Версионирование, pipelines, registry, serving и monitoring ML.
Программа и материалы →Глубокое обучение
Нейросети, оптимизация, CNN, transformers и надёжное обучение.
Программа и материалы →Компьютерное зрение
Обработка изображений, detection, segmentation и deployment.
Программа и материалы →База знаний
Статьи
Практичный code review
Проверяйте корректность, риск и сопровождаемость, а не стиль автора.
Чек-лист перед публикацией веб-приложения
Минимальный набор проверок безопасности и эксплуатации.
HTTP без магии: краткая памятка
Методы, статусы, заголовки, cookies и кеширование.
Отладка как научный метод
Как перестать менять код наугад и локализовать дефект.
Как учиться программированию системно
Цикл теория → воспроизведение → практика → обратная связь.
Самопроверка
Тесты
Проверка: Веб-разработка: HTML, CSS, HTTP и доступность
Четыре вопроса по ключевым идеям курса.
Проверка: SQL и PostgreSQL: от запроса к схеме
Четыре вопроса по ключевым идеям курса.
Проверка: Linux-сервер: эксплуатация и диагностика
Четыре вопроса по ключевым идеям курса.
Проверка: Git без страха: история и командная работа
Четыре вопроса по ключевым идеям курса.
Проверка: Python: уверенный старт
Четыре вопроса по ключевым идеям курса.