TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1237 · 7.05

В 2023 году мы с коллегой сделали доклад на DotNext по DDD и архитектуре систем. И там, в числе прочего, показали, что устройство сложного проекта, спроектированного по определённым правилам, может иметь фрактальную структуру. Но мысль эту особо не развивали. В 2024 году Влад Хононов — автор одной из самых известных книг по DDD — сделал доклад на DotNext по теме «Фрактальная геометрия в проектировании систем». Разумеется, он никаким образом на нашу идею не опирался, а работал над своей системой уже несколько лет к моменту доклада. У него там прям интересные научные обоснования, более серьёзный теоретический фундамент с введением новых понятий и принципов. Но факт близости хода мысли приятен. Типа, мы с коллегой делали систему, которая показала те же свойства, что и системы крутого эксперта в архитектуре. Прям рекомендую доклад по второй ссылке всем, кто работает в компаниях, где по какому-то странному недосмотру есть архитектура, борьба с техдолгом и попытки не допустить превращения кода в лапшу с высоким зацеплением. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #deeplearningai

当前筛选 #deeplearningai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8713 · 07.10.2025 г., 18:06

🧠 Новый курс от Andrew Ng - Agentic AI! Создание AI-агентов становится одной из самых востребованных профессий на рынке. Теперь вы можете научиться этом на курсе. Курс научит вас реализовывать четыре ключевых паттерна дизайна агентов: - Reflection - как агент анализирует свои ответы и улучшает их - Tool use - модель выбирает, какие инструменты использовать (поиск, почта, календарь, код и т.д.) - **Planning**- ИИ планирует и разбивает задачу на подзадачи - Multi-agent collaboration - взаимодействие нескольких агентов, как сотрудников в команде Andrew Ng делает акцент на оценке (evals) и анализе ошибок - ключевых навыках для успешной отладки агентных систем. В курсе есть практика, где можно создадите deep research-агента, который умеет искать, синтезировать и формировать отчёты, применяя все эти паттерны. 🟢Особенности курса: - Все уроки и код на Python - Очень подробно и пошагало объяснены все вунтренности - В курсе рассматриваются для самые популярные фреймворками для создания ИИ агентнов 🟢Формат: self-paced (проходите курс в удобном для себя темпе) Требование для учащихся - базовые знания Python 🟠Записаться:https://deeplearning.ai/courses/agentic-ai/ @ai_machinelearning_big_data #AI#AgenticAI#AndrewNg#DeepLearningAI#AIagents