📣 Новый #анонс бесплатных уроков OTUS от преподавателей-топов крупных IT-компаний:

Регистрируйтесь по ссылкам ⬇️

10 ноября (понедельник)

🟠 Что надо знать про работу LLM моделей
Разберём архитектуру Transformers, покажем, как развернуть LLM локально через vLLM и протестируем её работу через API.
Курс «LLM Driven Development» #llm

🟠 Строки в Java: String, StringBuilder
Научитесь эффективно работать со строками и выбирать между String и StringBuilder. Узнаете особенности реализации строк в Java.
Курс «Java-разработчик» #java

🟠 Бизнес-логика приложения на уровне кода
Вы научитесь проектировать и реализовывать гибкую бизнес-логику с помощью шаблона Chain of Responsibility, а также создавать модули, которые легко поддерживать и расширять.
Курс «Kotlin Backend Developer. Professional» #kotlin

11 ноября (вторник)

🟠 Влияние нефункциональных требований на архитектуру
Нефункциональные требования — это то, что часто недооценивают в начале проекта, но именно они определяют, насколько система будет быстрой, масштабируемой, безопасной и надёжной.
Курс «System Design» #design

🟠 NoSQL в бою: как Cassandra помогает строить отказоустойчивый бэкенд
Разберётесь в сильных и слабых сторонах Cassandra с точки зрения архитектора. Получите практические рекомендации по выбору между Cassandra и альтернативами.
Курс «Software Architect» #arch

🟠 TOGAF Open Agile Architecture
Рассмотрим, как методология TOGAF адаптируется к новым вызовам времени, и каким образом концепция Open Agile Architecture помогает организациям строить архитектуру, способную быстро меняться вместе с бизнесом.
Курс «Архитектура корпорации. Togaf 10» #togaf

12 ноября (среда)

🟠 Создание Telegram-бота на Python
Без сложных настроек и лишнего кода — пошагово и с разбором действий.
Курс «Диалоговые боты и голосовые помощники» #bot #telegram

🟠 Обзор AI-технологий для разработчиков: от идей до рабочих решений
Отличная возможность познакомиться с нашим подходом к обучению и получить реальные навыки по теме.
Курс «AI для разработчиков» #al

🟠 Знакомство c Kafka
Присоединяйтесь, чтобы освоить один из самых востребованных инструментов в мире Big Data и стриминговой аналитики.
Курс «Apache Kafka» #kafka

🟠 HR на языке цифр: от кадров к стратегии
Научитесь говорить на языке бизнеса, понимать финансовые показатели компании и обосновывать HR-решения на языке цифр, что значительно повысит вашу ценность как HR-специалиста в IT-индустрии.
Курс «IT HRBP» #it #hr

13 ноября (четверг)

🟠 Современные RAG-системы для борьбы с галлюцинациями LLM
Разберем устройство современных RAG-систем, а также как выжать максимум из RAG-системы на ваших данных: что стоит учитывать, от чего отталкиваться и на что стоит обратить внимание.
Курс «NLP. Advanced» #nlp

🟠 Качество данных: роли и ответственность в команде
Разбор ключевых ролей, вовлечённых в обеспечение качества данных — от Data Steward до Data Engineer и Product Owner. Практические кейсы по построению эффективной модели ответственности (RACI) в проектах по управлению данными.
Курс «Data Quality» #data

🟠 ML для начинающих — первые шаги с Jupyter Notebook
Только начинаете знакомство с машинным обучением? Этот урок — идеальная отправная точка! Вы узнаете, как устроен рабочий процесс ML и научитесь делать первые эксперименты в Jupyter Notebook.
Курс «Machine Learning. Basic» #ml

Больше полезных вебинаров вы найдете в календаре мероприятий ⬅️

#анонс #otus #вебинар

2026 будет годом Data Science 💥

Ищешь карьерный рост, новые проекты и прокачку скиллов?

Вот твой выбор:

Компьютерное зрение 🔄 современные подходы к решению задач компьютерного зрения от алгоритмов до внедрения в продакшн в разных средах.

Компьютерное зрение. Advanced 🔄 этот курс — для тех, кто уже умеет решать базовые задачи, и хочет углубиться в самые сложные задачи компьютерного зрения.

MLOps 🔄 покажем на практике как деплоить модели в production.

NLP / Natural Language Processing 🔄 освойте различные языковые модели и создайте собственный телеграм-бот.

Machine Learning. Professional 🔄 важнейшие модели машинного обучения, NLP, DL, рекомендательные системы на практике с реальными данными.

ML для финансового анализа 🔄 создайте торгового робота для автоматического проведения операций с оценкой уровня риска.

Все курсы — с практикой, разбором кейсов и поддержкой от практикующих экспертов.

🤖 Переходи, выбирай свой DS - курс и получай реальные инструменты для карьеры — места уже разбирают.

#NLP #ml #ds

Хотите меньше «теории ради теории»?

💽 Собрали для вас бесплатный плейлист по курсу ML Professional с практикой: модели, метрики, деплой, мониторинг. #ml

Без воды и с топовыми экспертами — только то, что помогает доводить решения до продакшена на практике с реальными данными.

🎁 Бонус подписчикам: забирайте чек-лист «Вопросы и ответы на интервью». Он поможет подготовиться к собеседованию и уверенно показать свои знания.

Открыть плейлист → Получить чек-лист → Пройти опрос ⤵️

#ml #pro #плейлист #чеклист

Что такое функция потерь, градиенты и почему нейросеть «знает», в какую сторону менять веса?

На открытом уроке вы узнаете, как работает обратное распространение ошибки (backpropagation) — без сложной математики, но с ясной интуицией.

🤩 Встречаемся 3 декабря в 20:00 мск.

Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение», а все участники получат скидку на обучение.

#cv #ml #нейросеть

Агент — это цикл for с инструментами, внутри которого вызывается LLM . Он снимает рутину, которую обычно тянут неделями.

Автор показывает, как LLM с доступом к git, тестам и вебу перестаёт «фантазировать интерфейсы», а начинает чинить реальные задачи.
Честно — про цену в минутах и токенах.

👨‍💻 Как писать программы с помощью агентов → узнаем в статье

#хабр #статья #ml

Железо без GPU? Не проблема.
Поднимем YOLO на удалённом сервере и запустим через Triton — прямо на занятии.

📢 Встречаемся на бесплатном вебинаре 15 декабря в 20:00 мск

Что заберете после вебинара:

⚫️ Понимание, как арендовать и настроить GPU-сервер под инференс.
⚫️ Готовый ансамбль YOLO в Triton, принимающий «сырые» изображения и отдающий боксы.
⚫️ Навык масштабировать и тестировать модель в облаке и подключать её к Python-сервисам.

Урок пройдет перед стартом курса «Компьютерное зрение. Advanced», а все участники получат новогоднюю скидку на обучение 🎅

#cv #ml #нейросеть

Нейросеть не всегда спасает. Проверяем на данных и коде.

В статье на реальном датасете UCI показываем, как собрать трёхслойную сеть в PyTorch для множественной регрессии, честно сравнить её со scikit-learn и понять, когда нейросеть даёт плюс, а когда — лишнюю сложность.

📍 Зачем: возьмёте готовый код, разберётесь руками и поймёте, что сработает у вас — без мифов и хайпа.

Читаем статью

Если хочется системности, без разрыва на десяток туториалов — пройдите короткий входной тест и посмотрите программу OTUS по ML.

Это бесплатно и честно покажет ваш уровень.

#ml #ии