Все разделено на логические пиксели, которые, например, активно применяются при разработке iOS-приложений.
Эту шпаргалку можно взять на вооружение и использовать в процессе работы.
منشورات Шпаргалки программиста على Telegram
Всё самое интересное по программированию
🌐 Админ @workakkk
https://t.me/itchannels_telegram - список полезных ит-каналов
🌐 Админ @workakkk
https://t.me/itchannels_telegram - список полезных ит-каналов
2,888 مشترك
316 صورة
11 فيديو
آخر تحديث 08.03.2025 09:10
أحدث المحتوى الذي تم مشاركته بواسطة Шпаргалки программиста على Telegram
Все разделено на логические пиксели, которые, например, активно применяются при разработке iOS-приложений.
Эту шпаргалку можно взять на вооружение и использовать в процессе работы.
Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
приглашает вас в свою AI-школу.
Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.
Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.
От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.
7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия
В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.
Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!
Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!
Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.
Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!
ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1
Шпаргалка с основными 12 командами Git
1. git init — создаёт новый репозиторий в текущей директории;
2. git add — добавляет изменения в зону подготовки (staging);
3. git commit — фиксирует изменения с сообщением;
4. git push — отправляет локальные изменения на удалённый репозиторий;
5. git pull — загружает изменения с удалённого репозитория и объединяет их с локальными;
6. git remote — добавляет, просматривает или изменяет удалённые репозитории;
7. git branch — управляет ветками: показывает, создаёт или удаляет их;
8. git fetch — получает данные из удалённого репозитория без их объединения;
9. git checkout — переключается между ветками или коммитами;
10. git merge — объединяет указанную ветку с текущей;
11. git status — показывает состояние репозитория и изменения в нём;
12. git reset — откатывает изменения до указанного коммита.
1. git init — создаёт новый репозиторий в текущей директории;
2. git add — добавляет изменения в зону подготовки (staging);
3. git commit — фиксирует изменения с сообщением;
4. git push — отправляет локальные изменения на удалённый репозиторий;
5. git pull — загружает изменения с удалённого репозитория и объединяет их с локальными;
6. git remote — добавляет, просматривает или изменяет удалённые репозитории;
7. git branch — управляет ветками: показывает, создаёт или удаляет их;
8. git fetch — получает данные из удалённого репозитория без их объединения;
9. git checkout — переключается между ветками или коммитами;
10. git merge — объединяет указанную ветку с текущей;
11. git status — показывает состояние репозитория и изменения в нём;
12. git reset — откатывает изменения до указанного коммита.
Свежее руководство по обучению с подкреплением, которое очень подробно объясняет всю теорию и детали реализации каждого алгоритма в этой области со множеством примеров и кодом.
Наслаждайтесь чтением)
📌 Читать
@ai_machinelearning_big_data
#ml #reinforcementlearning #rl #guiede
📲 Diffusion Explainer - визуализация, которая поможет понять работу моделей, основанных на диффузии:
⭐️Визуал, который будет понятен каждому
⭐️Работает в браузере
⭐️Отличное наглядное объяснение того, как модели диффузии генерируют изображения.
https://poloclub.github.io/diffusion-explainer
▪Diffusion explainer
▪Github
▪Статья
▪Видео
@ai_machinelearning_big_data
#diffusion #tutorial #ml
⭐️Визуал, который будет понятен каждому
⭐️Работает в браузере
⭐️Отличное наглядное объяснение того, как модели диффузии генерируют изображения.
https://poloclub.github.io/diffusion-explainer
▪Diffusion explainer
▪Github
▪Статья
▪Видео
@ai_machinelearning_big_data
#diffusion #tutorial #ml
Большая шпаргалка для разработчиков
Такая точно не окажется лишней в закладках. Devhints — это сайт со шпаргалками по языкам программирования и инструментам. Здесь собрано только самое главное, без лишней воды и длинных объяснений, как в документации. Тем много, поэтому сверху есть удобный поиск.
Ссылка: Devhints
Такая точно не окажется лишней в закладках. Devhints — это сайт со шпаргалками по языкам программирования и инструментам. Здесь собрано только самое главное, без лишней воды и длинных объяснений, как в документации. Тем много, поэтому сверху есть удобный поиск.
Ссылка: Devhints
كتالوج قنوات Telegram DiscoverTelegram.com
قنوات Telegram بتنسيق منظم ومريح
قنوات Telegram بتنسيق منظم ومريح
تنويه: المحتوى المعروض على هذا الموقع يتم توفيره حصريًا بواسطة قنوات Telegram المعنية. نحن لا نملك أو نتحمل أي مسؤولية عن المحتوى الذي يتم مشاركته بواسطة هذه القنوات.
© 2024 كتالوج Telegram DiscoverTelegram.com. جميع الحقوق محفوظة.