DeepLearning.AI
Образовательный канал DeepLearning.AI Эндрю Ына: машинное обучение и нейросети понятным языком.
117 статей
2ч 28м🚀 От подхалимства к результату: как на самом деле работает ИИ
28 мин🧠 Как семантическое кэширование оптимизирует работу ИИ-агентов
20 мин🛡 Эндрю Ын и Мириам Фогель: Как выстроить доверие к ИИ через управление, а не запреты
49 мин🌐 Как генеративный ИИ меняет разработку ПО: итоги панели AI Dev 25
29 мин🗺 Эрик Сондхи: «Будущее ИИ — не просто крупнее, оно в вашем кармане»
30 мин❌ Почему ИИ-агенты теряют документы и как это исправляет Postgres?
30 минГэри Ци о TRAE: как ИИ-агенты меняют разработку
33 мин📈 Как Genspark создал масштабируемого суперагента с выручкой 50 миллионов долларов
29 мин📈 Жоау Моура: «В создании ИИ-агентов нет ценности, ценность — в их работе»
30 минКак создать мощного AI-агента одним API-вызовом
28 мин🤖 Дэвид Пак о будущем финтеха: «Агентный ИИ сокращает ручную проверку документов на 70%»
30 мин🧠 Дэвид Локер: Почему промпт-инжиниринг мертв и что такое Context Engineering
35 мин🤖 Как SAP учит ИИ-агентов понимать сложные бизнес-процессы с помощью графов знаний
26 мин🏛 Как запустить ИИ в продакшен: уроки BlackRock по созданию безопасных агентов и RAG-систем
11 мин🚀 Эндрю Нг о будущем разработки: «Возможности ИИ в кодинге удваиваются каждые 70 дней»
24 мин🔓 Алекс Кер из Base 10: «Открытые модели — секретный двигатель ИИ-кодинга»
31 мин🛠 Аюш Капур: «Как создать ИИ-агента с Vercel AI SDK»
2 минLearn to build effective Agentic AI systems with Andrew Ng
19 мин🧠 Джефф Хьюбер: «Мы научили базу данных Chroma играть в Doom без логического вывода»
19 мин📱 Кришна Шридхар: «В смартфонах уже работает около тысячи ИИ-моделей»
31 мин🛠 Как ускорить ИИ-разработку: уроки full-stack оптимизации от NVIDIA и Nebius
28 мин🔓 Амит Сангани: «Эра открытых моделей Llama экономит компаниям миллионы долларов»
13 мин🛠 Свобода против закрытых API: Чая Наяк о будущем экосистемы Llama
14 мин🔄 Билл Цзя: вытеснят ли ИИ-агенты треть корпоративного софта?
30 мин🧱 Кейт Блэр: «Коммуникация между агентами — это следующий большой прорыв в ИИ»
57 мин🧠 DeepSeek и архитектура «Mommy»: как AMD и Lamini меняют корпоративный ИИ
1ч 03м🛠 Как развернуть серверных ИИ-агентов в продакшене с помощью Amazon Bedrock
29 мин🛠 Аман Хан об оценке ИИ: „Нам пора переходить от интуиции к точным метрикам“
25 мин🚀 Мэтт Палмер: «Вайб-кодинг — это не магия, а чистая логика»
29 мин🤖 Бильге Юджель: «Создание агентов на 90% состоит из чистой инженерии»
31 мин🌟 Пейдж Бейли на AI Dev 25: Полное руководство по Gemini 2.0, Imagen 3 и Veo 2
1ч 26м🤖 CrewAI и Grock: как создавать и масштабировать автономных ИИ-агентов для бизнеса
1ч 31м🧠 Как настроить долговременную память для ИИ-агентов с помощью фреймворка LangGraph
1ч 27м🚀 AI Dev 25 | Justin Uberti: Introduction to the OpenAI Realtime API
32 мин🤖 Апурва Джоши: «Управление памятью — ключ к созданию обучающихся ИИ-агентов»
12 мин🧠 Как создать ИИ-агента с нуля: разбираем паттерн ReAct
12 минAutoGen: создание диалоговых систем с ролевыми ИИ-агентами
23 мин🌐 Как научить ИИ видеть и слышать: секреты контрастивного обучения
11 мин🤖 Жуан Моура: «Агентная автоматизация — это нечеткий мир, где if/else больше не работают»
10 мин👨 Монарх и Ын: «Точность ИИ-модели не гарантирует спасение жизней»
13 мин📊 «Не навреди»: почему DeepLearning.AI призывает закрывать неэффективные ИИ-разработки
10 минKNN в мониторинге воздуха: как интерполировать данные между датчиками
10 мин🎨 DeepLearning.AI: Почему простая нейросеть эффективнее SOTA в реальных проектах спасения жизней
11 мин📊 Установление базовой линии для очистки экологических данных в ИИ
10 мин#7 AI for Good Specialization [Course 1, Week 1, Lesson 2]
2 мин📱 DeepLearning.AI: «Машинное обучение — это наука о том, как заставить компьютеры учиться без прямого программирования»
11 мин📉 Баланс между смещением и дисперсией: как найти идеальную модель машинного обучения
12 мин📉 Математика классификации: как логарифмические потери спасают градиентный спуск
10 мин🧮 Инструктор DeepLearning.AI: «Для правильной работы градиентного спуска важно обновлять параметры одновременно»
10 мин📐 «Z равно нулю»: как математика разделяет классы в обучении от DeepLearning.AI
15 мин📊 Как работает функция потерь: визуализация и интуиция линейной регрессии
10 мин#9 Machine Learning Specialization [Course 1, Week 1, Lesson 3]
12 мин🔄 Эндрю Ын: «Тратить месяц на сбор данных перед первой моделью — это ошибка»
10 мин🎯 Эндрю Ныш о ловушках HLP: «Математическое доказательство превосходства модели редко убеждает бизнес»
12 мин📉 Эндрю Ын: «Высокая точность на перекошенных данных — это иллюзия»
11 мин📊 Малые и большие данные в MLOps: как тип данных меняет стратегию разработки
14 мин🧭 Эндрю Ын о технической осуществимости ML-проектов: как понять, что идею можно реализовать
10 мин📊 Эндрю Ын: «Развертывание модели — это не конец, а начало итерации»
10 мин🎯 Эндрю Ын: «Ваша задача — решать проблему бизнеса, а не просто показывать точность на тестах»
14 мин📉 Эндрю Ын: «Первый деплой модели — это лишь середина пути»
11 мин🛠 От Shadow Mode до полной автоматизации: как правильно внедрять ML-модели
12 мин🎯 Эндрю Ын об MLOps: почему «чистые» данные важнее идеального кода
46 мин🧠 Крис Маннинг и Эндрю Ын об эволюции языковых моделей
46 мин🧠 Крис Маннинг: «Простое масштабирование — не путь к AGI»
35 мин📚 Кэтлин Маккеон: «В глубоком обучении отсутствует контроль над выводом моделей»
34 мин🎓 Орен Этциони: «Регулируйте приложения ИИ, а не фундаментальные исследования»
40 мин💡 Куок Ле о создании нейросетей и будущем NLP: от кота в Google до генеративных моделей
37 мин📈 Эндрю Ын: «ИИ создаст 30 триллионов долларов стоимости к 2030 году»
20 мин⚡ Эндрю Ын: «ИИ — это новая электроэнергия для мирового бизнеса»
40 мин⚡ От хайпа к продуктивности: Эндрю Ын и Лоуренс Морони о будущем TensorFlow
27 мин🧠 История сверточных сетей: от забытых патентов до революции ImageNet
11 мин🧮 Эндрю Ын: «Beam Search — это компромисс между качеством перевода и вычислительными затратами»
11 мин🔍 Эндрю Ын: «Beam Search позволяет находить гораздо более качественные предложения»
16 минBleu Score: Как измерить точность машинного перевода?
12 мин🏗 Как работает Attention Model: детальный разбор архитектуры от Эндрю Ына
17 мин🎨 Эндрю Ын: «Стиль изображения — это корреляция между признаками нейросети»
12 мин📊 Эндрю Ын о состоянии Computer Vision: от ручного проектирования к Transfer Learning
18 мин🏛 Разбор классических нейросетей: Как устроены LeNet-5, AlexNet и VGG-16
15 мин👥 Эндрю Ын объяснил математику и особенности обучения алгоритма Triplet Loss
10 мин🧩 Выбор без выбора: как архитектура Inception перевернула проектирование нейросетей
11 мин🏗 Эндрю Ын: «Не изобретайте гиперпараметры, используйте проверенные архитектуры»
11 мин🚀 DeepLearning.AI: «Сверточная реализация метода скользящего окна»
10 мин🧱 Разбор слоев объединения в CNN: механизмы Max pooling и Average pooling
11 мин🎯 Как научить нейросеть рисовать Bounding Box: руководство от DeepLearning.AI
10 минЭндрю Ын: «Как работают свертки по трехмерным объемам»
16 мин🧩 Как устроены слои в CNN: руководство DeepLearning.AI
11 минКак сверточные нейросети находят границы объектов?
5 мин⚡ Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это новое электричество»
11 мин🩺 Эндрю Ын: «Точное определение человеческого уровня критично для успеха ML-проекта»
10 мин🕵 Эндрю Ын: Как решать проблему рассогласования данных и не попасть в ловушку синтеза
10 мин🐱 Эндрю Ын: «Не перемешивайте данные из разных источников в одну кучу»
10 мин💎 Сквозное обучение нейросетей: когда данные побеждают человеческий опыт
18 мин📉 Эндрю Ын: «Несоответствие данных — третья большая проблема после смещения и дисперсии»
11 мин🎯 Эндрю Ын: «Если метрика не работает, смените её»
13 мин🛠 Эндрю Ын о «грязных» данных: стоит ли исправлять ошибки в разметке?
10 мин🐾 Как приоритизировать задачи в ML: метод «потолка» от Эндрю Ына
11 мин🔄 Эндрю Ын: «Сквозное обучение — это не панацея, всё решают данные»
16 мин🧠 Эндрю Нг о TensorFlow: «Вам больше не нужно реализовывать backprop вручную»
10 мин👁 Эндрю Ын: «Термин „глубокое обучение“ — это во многом удачный брендинг»
11 мин📝 Эндрю Ын: «Лист бумаги — лучший инструмент отладки размерностей нейросетей»
10 мин📺 Эндрю Ын: «Ортогонализация — секрет эффективной настройки нейросетей»
10 мин🧠 Обучение классификатора Softmax: математика потерь и градиентный спуск
12 мин🔄 Эндрю Ын: «Обучение одной сети нескольким задачам дает лучший результат в компьютерном зрении»
11 мин📈 Как Mini-batch Gradient Descent ускоряет обучение нейросетей в тысячи раз
10 мин📈 Эндрю Ын о производных: как наклон функции меняется в разных точках
12 мин🏗 Эндрю Ын о Batch Norm: почему смещение «b» становится лишним?
11 мин🍎 Эндрю Ын: Математика и реализация механизма Broadcasting в Python
15 мин🧠 Интуиция Backpropagation: как работают шесть ключевых уравнений нейросети
10 мин🔄 Эндрю Ын: «Я почти никогда больше не использую сигмоиду»
14 мин🧮 Эндрю Ын: «Самый эффективный способ вычисления производных — справа налево»
11 мин🔄 DeepLearning.AI: принципы и условия применения Transfer Learning в нейросетях
10 мин📈 Эндрю Ын: «Почему нейросети взлетели именно сейчас?»
11 мин📉 Градиентный спуск: как нейронные сети находят минимум ошибки?
11 мин🚀 Как ускорить обучение нейросетей на больших данных с помощью мини-пакетов
11 мин🐾 Как работает Softmax: математика и логика мультиклассовых нейросетей
11 мин⚖ Почему Batch Normalization ускоряет обучение нейронных сетей
12 мин🛠 Как эффективно разделять данные для обучения нейросетей?