Алгоритмы и структуры
для массивных
наборов данных
Автор: Джейла Меджедович
Год издания: 2024
#python #ds #ru
Скачать книгу
для массивных
наборов данных
Автор: Джейла Меджедович
Год издания: 2024
#python #ds #ru
Скачать книгу
❤2👍2
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFH2rFL5
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH2rFL5
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFH2rFL5
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH2rFL5
❤3👍2💩2🔥1
Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!
Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».
А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.
Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!
❤5💩4👍2👎2👏2🙏2🤔1
🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач
На уроке рассмотрим:
- Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
- Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
- Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
- Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.
После занятия вы будете знать:
- Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
- Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
- Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;
- Как использовать архитектурные паттерны AI-агентов для автоматизации процессов в компании.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZ6dsD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
На уроке рассмотрим:
- Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
- Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
- Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
- Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.
После занятия вы будете знать:
- Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
- Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
- Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;
- Как использовать архитектурные паттерны AI-агентов для автоматизации процессов в компании.
⚠️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://vk.cc/cZ6dsD
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
👍2❤1💩1
Искусственный интеллект
и компьютерное зрение
Автор: Коул Анирад
Год издания: 2023
#python #ru #ai
Скачать книгу
и компьютерное зрение
Автор: Коул Анирад
Год издания: 2023
#python #ru #ai
Скачать книгу
👍9❤1
Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса.
Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ»
Lovable может за минуты собрать экран, который выглядит как почти готовый интерфейс. Но результат зависит не от «магии нейросети», а от того, насколько точно вы ставите задачу. Один расплывчатый запрос даст случайный макет, а правильно собранный системный промпт — понятную структуру, единый стиль и экран, который уже можно показывать команде, заказчику или использовать для проверки идеи.
На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, как формулировать задачи для Lovable, чтобы получать предсказуемый результат с первой попытки. Поговорим о структуре системного промпта, ключевых словах, которые помогают превратить текст в качественный интерфейс, и способах доработки результата через встроенный редактор и повторные запросы. Отдельно обсудим, как управлять компонентами, просить нейросеть переиспользовать элементы и сохранять единый визуальный стиль.
Урок не для тех, кто ждёт, что Lovable «сам всё поймёт», не готов уточнять задачу и хочет получать качественный интерфейс без структуры, контекста и итераций.
👉 Записаться: https://vk.cc/cZ6dJp
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Бесплатный урок курса «Вайб-кодинг: создание цифровых продуктов с ИИ»
Lovable может за минуты собрать экран, который выглядит как почти готовый интерфейс. Но результат зависит не от «магии нейросети», а от того, насколько точно вы ставите задачу. Один расплывчатый запрос даст случайный макет, а правильно собранный системный промпт — понятную структуру, единый стиль и экран, который уже можно показывать команде, заказчику или использовать для проверки идеи.
На открытом уроке 2 июля в 20:00 разберём, как формулировать задачи для Lovable, чтобы получать предсказуемый результат с первой попытки. Поговорим о структуре системного промпта, ключевых словах, которые помогают превратить текст в качественный интерфейс, и способах доработки результата через встроенный редактор и повторные запросы. Отдельно обсудим, как управлять компонентами, просить нейросеть переиспользовать элементы и сохранять единый визуальный стиль.
Урок не для тех, кто ждёт, что Lovable «сам всё поймёт», не готов уточнять задачу и хочет получать качественный интерфейс без структуры, контекста и итераций.
👉 Записаться: https://vk.cc/cZ6dJp
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
💩4❤1