DeepSchool

Следующий уровень работы с LLM Вы обучили свою LLM, построили эмбеддер или воспользовались API, но: — RAG-решение галлюцинирует и не выдерживает нагрузку — AI-агент не справляется с реальными сценариями — эмбеддинги плохо работают на специфичном домене — классификация и поиск дают нестабильные результаты — качество модели со временем падает? А ведь обучение модели — это только часть решения. Чтобы запустить рабочую NLP-систему, нужно уметь адаптировать её под домен и ограничения. Чтобы разобраться со всеми этими проблемами, приходите на наш курс LLM Pro. Это продвинутая программа для тех, кто уже работает с LLM и хочет решать сложные задачи! На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом требований к качеству и нагрузке, разберёте сложные кейсы и дизайны NLP-решений: от кластеризации и эмбеддеров до сложных RAG-систем и агентов. В рамках курса вы научитесь: 🔹проектировать и запускать NLP-системы под реальные продуктовые задачи 🔹адаптировать LLM и эмбеддинги под специфичный домен и «живые» данные 🔹собирать и размечать датасеты — даже если данных изначально почти нет 🔹решать задачи классификации, поиска, кластеризации и NER — с ограничениями продакшн-среды 🔹собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества 🔹строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Переходите на сайт, изучайте подробности о программе, ближайшем потоке и актуальных условиях и присоединяйтесь к обучению! Если ещё остались вопросы — пишите в нашу поддержку @deepschool_support! И до встречи на курсе! 🪔DeepSchool

Через 3 часа встречаемся на лекции Сегодня расскажем, что действительно влияет на качество ответов, как выстроить пайплайн правильно и превратить RAG из хаотичного набора компонентов в надёжный рабочий инструмент! А также представим программу курса LLM Pro и подарим скидки 🔥 Регистрируйтесь и приходите сегодня в 19:00 МСК!

Ванильный RAG не работает. Как исправить? RAG — один из самых популярных подходов для интеграции LLM в реальные продукты. Его выбирают, когда нужно давать точные, верифицируемые ответы на основе собственной базы знаний. Но на практике такие решения почти никогда не работают «из коробки»: вместо полезных ответов — галлюцинации, поверхностные обобщения или просто тишина. Причин много: эмбеддер не улавливает смысл запроса, поиск не находит нужные документы, генератор не может извлечь то, чего нет в извлеченном контексте. А когда всё ломается — непонятно, с чего начать: тюнить эмбеддер? дообучать генератор? улучшать данные? В этот четверг мы проведём открытую лекцию, на которой разберём, как в этой системе навести порядок: что действительно влияет на качество ответов, как выстроить пайплайн правильно и превратить RAG из хаотичного набора компонентов в надёжный рабочий инструмент. На лекции расскажем: - почему ванильная схема «ретривер + генератор» почти никогда не даёт нужного качества - с чего начинать улучшения: эмбеддер, поиск, реранкер, генератор, данные или что-то ещё - какие задачи приходится решать, чтобы RAG действительно работал - как из разрозненных компонент собрать надежный RAG-продукт Также на лекции мы представим курс LLM Pro — продвинутую программу, на которой вы научитесь строить системы, которые работают в реальном мире! А участникам лекции подарим скидки на обучение 🎁 📅 Лекция пройдёт 6 ноября в 19:00 МСК Регистрируйтесь по ссылке и до встречи на лекции в четверг!

Станьте сильнее как CV-инженер Работая с CV-задачами, вы наверняка сталкивались с компромиссами между качеством и скоростью, ошибками разметки, сложными кейсами, в которых нет однозначного решения. Если хотите разобраться с такими задачами и освоить цикл создания и поддержки CV-моделей: от сбора данных до поиска ошибок и интерпретируемости, то приходите на курс Computer Vision Rocket! В рамках курса вы научитесь: 🔹готовить данные под реальные задачи: находить, размечать, искать ошибки 🔹находить и устранять ошибки в данных и разметке, улучшать качество 🔹настраивать пайплайны metric learning и векторного поиска, включая построение индексов 🔹адаптировать детекцию, сегментацию и OCR под сложные кейсы 🔹диагностировать деградацию моделей и находить проблемы через интерпретируемость Обучение длится 4 месяца и состоит из 13 лекций и 13 заданий. Лекции проходят онлайн в Zoom, поэтому вы сможете задавать вопросы по ходу занятия. Вы узнаете про подходы и best pratices от senior-инженеров из разных доменов и компаний. Они проверят ваши домашние задания и дадут развёрнутый фидбек! Переходите на сайт, изучайте подробности о программе, ближайшем потоке и актуальных условиях и присоединяйтесь к обучению! А ещё на сайте вы можете прочитать отзывы выпускников, которые поделились своими впечатлениями о программе. До встречи на курсе! 🎓

Attention и трансформеры в NLP: что спрашивают на собеседованиях Механизм внимания — важный компонент современных DL-архитектур и популярная тема на собеседованиях на позицию DL-инженера. В новой статье разобрали частые вопросы про attention и трансформеры с NLP-собеседований. Вопросы разбиты на тематические модули, а ответы на них спрятаны под спойлерам, прежде чем раскрыть их, попробуйте ответить сами.😉 Читайте статью по ссылке! А чтобы уметь применять Attention и трансформеры в реальных продуктах под нагрузкой — приходите на наш курс LLM Pro. Старт — 13 ноября. Читайте подробнее на сайте и оставляйте заявку до 2 ноября, чтобы присоединиться к обучению со скидкой до 20% ⚡

Следующий уровень работы с LLM Если вы уже работаете с LLM и хотите научиться решать сложные задачи, то приходите на ближайший поток LLM Pro, который стартует 13 ноября! Это продвинутая программа, на которой мы показываем, как собирать полноценные NLP-системы с учётом требований к качеству и нагрузке. Вы разберёте реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в своих проектах, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью. Читайте подробнее на сайте и оставляйте заявку до 2 ноября, чтобы присоединиться к обучению со скидкой до 20% ⚡ Если у вас есть вопросы, то пишите в нашу поддержку @deepschool_support

Рубрика «Вопросы эксперту»|Антон Семенюта, ML-инженер команды Восприятия Автономного Транспорта в Яндекс В коротком интервью Антон рассказал о том, как устроена работа в команде, которая отвечает за систему восприятия автономного транспорта. Мы обсудили применение ML и CV в автономном транспорте, какие модели и для каких задач используются, а также путь модели от dev-окружения до реальных тестов на дороге.🚗 Из видео вы узнаете: - какие технологии и инструменты применяются в современном self-driving - как автономный транспорт понимает сцену вокруг - как строятся пайплайны обучения и валидации моделей - и что нужно знать инженеру, чтобы попасть в команду автономного транспорта Смотрите первый выпуск по ссылке! И приходите на наш курс CV Rocket, если хотите научиться решать сложные задачи компьютерного зрения. Ближайший поток стартует 5 ноября, а до 26 октября вы можете присоединиться со скидкой до 20%! Изучайте подробности на сайте и записывайтесь в лист ожидания. 🪔DeepSchool

Научитесь решать сложные задачи в CV Осталось меньше 3 недель до старта нашего курса Computer Vision Rocket. Это программа для практикующих CV-инженеров, которые хотят закрыть пробелы в знаниях и узнать про подходы и best practices от senior-инженеров. На курсе вы научитесь: - готовить данные под реальные задачи - находить и устранять ошибки в данных и разметке, улучшать качество - работать с metric learning и векторным поиском - адаптировать модели детекции, сегментации и OCR под сложные кейсы Программа длится 4 месяца и состоит из 13 лекций, которые проходят онлайн, поэтому вы сможете задавать вопросы прямо во время занятий. До 26 октября вы можете присоединиться со скидкой до 20% 🚀 Переходите на сайт, изучайте подробности и записывайтесь в лист ожидания!

Active learning Active learning — это непрерывный цикл выбора данных, их разметки и обучения модели. От выбора данных для разметки зависит, сколько ресурсов будет потрачено для достижения целевых метрик в проекте. В новой статье рассматриваем одну из важнейших задач Active learning — отбор объектов 🫵 Из новой статьи вы узнаете: - о концепции Active learning - популярные методы отбора объектов: Entropy Sampling, Query-by-Committee, Bayesian Active learning by Disagreement (BALD) и др. - сильные и слабые стороны рассмотренных методов Читайте статью по ссылке!👀 ⚡️ Если хотите научиться решать сложные задачи в Computer Vision, то приходите на наш курс CV Rocket. Запишитесь в лист ожидания, чтобы получить скидку до 20% 🪔DeepSchool

DeepSchool Digest⚡ Собрали для вас подборку за сентябрь! Надеемся, вы не пропустите интересные вам материалы🔥 Как уменьшить время сборки и размер Docker-образов? — рассмотрели методы, которые помогут уменьшить размеры образов и ускорить процесс их сборки. Краткая история механизма внимания в NLP — рассказали историю появления и развития механизма внимания. Сервинг модели Grounding DINO с BentoML—показали пример, как обернуть модель Grounding DINO при помощи другого популярного фреймворка, BentoML. Как запрунить свою первую модель? — в видео Александр Гончаренко, CTO enоt.аi и хэдлайнер курса «Ускорение нейросетей», рассказал, что такое прунинг и с чего начать его применение. Когда память дороже точности: приближённые структуры данных — разобрали популярные структуры данных с константным потреблением памяти. LLM для кодинга | Подкаст «Под Капотом» с Максимом Шапошниковым — обсудили, достигли ли предела в развитии языковых моделей, и рассмотрели, как интегрировать LLM в свои проекты, устроиться на работу в Амазон и без PhD пройти на исследовательскую позицию!

Разберитесь, как устроены LLM и как с ними работать Если вы хотите научиться использовать большие языковые модели правильно, то приходите на нашу программу «LLM»! Это курс по LLM для ML/DL-инженеров, который прошло уже больше 200 человек. Вы разберётесь в теории, научитесь дообучению, элайменту, построению RAG, агентских систем и деплою LLM. В этом вам помогут опытные инженеры из разных доменов, компаний и стран. Вы будете встречаться раз в неделю, где сможете задавать вопросы прямо во время онлайн-лекций. На сайте вы можете прочитать отзывы наших выпускников. Там они делятся, как курс пригодился им на собеседованиях, что они использовали в своих проектах, как стали брать новые задачи на работе и другими впечатлениями о программе. Переходите на сайт, изучайте подробности о программе, ближайшем потоке и актуальных условиях и присоединяйтесь к обучению!🔥 Если у вас есть вопросы, то пишите в нашу поддержку @deepschool_support — поможем со всем разобраться, расскажем подробнее про курс и подойдёт ли он вам. 🪔DeepSchool

Осталось 3 часа до лекции по LLM Сегодня с Дмитрием Калашниковым разберёмся в актуальных моделях и их свойствах, типах задач, главных проблемах и их решениях! На лекции вы узнаете: — какие модели сейчас лучше выбрать и чем они отличаются — как сравнить модели с помощью бенчмарков — какие есть варианты применения: self-host против API, стоимость и ресурсы, основные провайдеры — для каких задач LLM применяются в продуктах и какой уровень качества реально можно ожидать — главные «болячки» ванильных решений и актуальные советы по их лечению В конце представим программу курса LLM и откроем запись со скидкой! 🕕Регистрируйтесь и приходите сегодня в 18:30 МСК