Machinelearning

✔️Подборка полезных бесплатных курсов и гайдов на выходные. 🖥 Microsoft представила свежий цикл лекций по Python и и ИИ. • Содержание:Курс включает 9 лекций, дополненных видео, подробными презентациями и примерами кода. Цикла - обучение разработке ИИ-агентов доступен написан понятно, даже для новичков в программирование. • Темы: В лекциях рассматриваются такие темы, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), эмбеддинги, агенты и протокол MCP. 👉Курс 💡Гарвардский курс по машинному обучению Культовый трек CS 249 превратили в интерактивный учебник - и это, пожалуй, один из лучших стартов для инженеров, которые хотят делать реальные ML-системы, а не просто играться с моделями. • Вся база по ML: объясняют фундамент с нуля, нужно только знание Python • Проектирование систем и инженерия данных • Подготовка датасетов, MLOps и мониторинг • Развёртывание ИИ в IoT и продакшене Это практический курс: не о формулах, а о том, как внедрять ML так, чтобы он приносил бизнесу прибыль. Если хочешь понять, как модели живут в проде - идеальный вариант для старта. 👉Курс 🖥Создай своего Bash-агента с NVIDIA Nemotron за 1 час NVIDIA показала, как собрать AI-агента, который понимает твои запросы на естественном языке и сам выполняет команды Bash. В основе модель Nemotron Nano 9B v2: компактная, быстрая, идеально подходит для локального эксперимента. Агент умеет: - распознавать команды на естественном языке («создай папку», «покажи файлы»), - превращать эти команды в рабочие Bash-срипты - спрашивать подтверждение перед выполнением. Весь код занимает ~200 строк Python, работает через FastAPI и LangGraph. Можно расширить под DevOps, Git-операции, анализ логов или управление сервером. 👉Гайд ⚡️Kaggle Learn: интерактивные мини-курсы по Python, Data Science и машинному обучению. Полностью бесплатно и максимально практично. Что внутри: • Python, Pandas, визуализация • Основы машинного обучения и фичеринжиниринг • Подготовка данных и работа с моделями Практика без лишней теории учишься и сразу применяешь. 👉Курс 🖥Гайд по шардингу баз данных от PlanetScale Вы узнаете, как масштабировать базы данных через шардинг - разбиение данных по серверам для роста производительности и отказоустойчивости. Главное: • Шардинг нужен, когда одна база больше не справляется с нагрузкой. • Есть два популярных подхода — по диапазону (range) и по хешу (hash). • Важно выбрать стабильный ключ (например, user_id) и избегать кросс-шардовых запросов. • Прокси-слой немного увеличивает задержку, но даёт масштабируемость. Отличный материал, если хочешь понять, как строят системы уровня YouTube. А здесь много базы по SQL Читать 🧠60 готовых проектов по генеративному ИИ Список из 60 проектов на GitHub с открытым кодом по генеративному ИИ 0от текстовых моделей до аудио и видео. Каждый проект - с описанием и ссылкой на репозиторий. Можно выбрать идею, запустить локально и собрать своё AI-портфолио. 👉Github 👉Еще больше полезного. @ai_machinelearning_big_data #AI#MachineLearning#DataScience#ML#ИИ#freecourses