Принёс вам годный подкаст на вечер — ребята из ML Inside поговорили с Машей Тихоновой, руководителем исследовательского направления в команде AGI NLP в Сбере. Помимо этого она еще и доцент в Вышке.

Маша рассказала, как она проводит эксперименты с языковыми моделями, поделилась историями про хардкорное обучение в ШАДе Яндекса, про свои путешествия и как она посещает по 15 (!!) стран за год. А также подкинула пару советов по вкатыванию в Data Science.

В общем, всем, кто хочет погрузиться в большие данные и машинное обучение — мастхев для просмотра.

Сегодня на обед большой сборник из 17 лучших GitHub-репозиториев для изучения Python. Погнали:

1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный Python-челлендж с основами ЯП;
2. Python Basics — базовые основы Python для новичков. Простыми словами и с примерами;
3. Learn Python — гибкий Python-справочник с кодом по темам, четкими пояснениями и практическими примерами;
4. Python Guide — подробный гайд по лучшим практикам Python, инструментам разработки и продвинутым темам
5. Learn Python 3 — Руководство по Python 3 для начинающих. Практика в наличии;
6. Python Programming Exercises — 100+ задачек по Python;
7. Coding Problems — алгоритмические задачи для тренировки структур данных и алгоритмов. На собесе просят;
8. Project-Based-Learning – прикольный репо, где можно Python через реальные проекты;
9. Projects — список идей для проектов, чтобы отточить навыки Python;
10. 100-Days-Of-ML-Code — пошаговый гайд по Machine Learning на Python;
11. TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов на Python для изучения структур данных и методов решения задач;
12. Amazing-Python-Scripts — подборка полезных Python-скриптов: от базовых утилит до продвинутой автоматизации;
13. Geekcomputers/Python — сборник скриптов для автоматизации, работы с сетью, файлами и другими практическими задачами;
14. Materials — код, упражнения и проекты из курсов Real Python;
15. Awesome Python — список лучших фреймворков, библиотек, софта и ресурсов по Python;
16. 30-Seconds-of-Python — подборка коротких полезных Python-сниппетов для быстрого решения задач;
17. Python Reference — полезные Python-скрипты, туториалы и лайфхаки.

Есть вопросики к вашим бабушкам.

Это видео лучше всех описывает моё настроение в пятницу вечером.

Я — гидравлический пресс.

Принёс вам на выходные посмотреть — 10 полезных YouTube-каналов для самообучения по нейросетям и прочим LLM.

Andrej Karpathy — понятные лекции, которые легко погрузят вас в глубокое обучение, языковые модели и нейронные сети даже с нуля.

3Blue1Brown — завораживающие анимации, которые превращают сложные математические идеи в простые и ясные образы.

Lex Fridman — вдумчивые беседы с топовыми экспертами по ИИ, раскрывающие глобальную картину развития отрасли.

Machine Learning Street Talk — глубокие и честные технические дискуссии с ведущими исследователями в мире ИИ.

StatQuest с Джошуа Стармером — легко и с юмором объясняет машинное обучение и статистику, даже если вы совсем новичок.

Serrano Academy (Luis Serrano) — дружелюбно и понятно про сложное: машинное и глубокое обучение, а также последние прорывы в ИИ.

Jeremy Howard — максимально прикладные курсы по глубокому обучению и созданию полезных ИИ-приложений без лишних сложностей.

Hamel Husain — практичные уроки по языковым моделям, RAG (генерации с извлечением), тонкой настройке и объективной оценке ИИ-моделей.

Jason Liu — ценные советы от экспертов по технологиям RAG и тому, как успешно заниматься фрилансом в сфере машинного обучения.

Dave Ebbelaar — практические гайды по созданию ИИ-решений, которые реально работают и приносят пользу на практике.