🎨 Новый канал для вдохновения — UX in GIF

Мы запустили свежий канал, где делимся идеями для дизайна интерфейсов. Всё самое стильное, оригинальное и вдохновляющее теперь в одном месте.

📌 Чем полезен канал?

→ Идеи для дизайна интерфейсов.
→ Анимации, которые можно повторить или адаптировать.
→ Лёгкий способ искать вдохновение перед новым проектом.

👉 Подписывайтесь и вдохновляйтесь: UX in GIF

Онлайн-курс «базовые модели ML и приложения»

Курс от Proglib.acacdemy, который подойдет разработчикам так и начинающим в IT

Из чего состоит программа?

⭐ Модуль 1: Бустинг, Бэггинг и Ансамбли

⭐ Модуль 2: Алгоритмы рекомендаций (теория и практика)

⭐ Модуль 3: Архитектуры нейросетей

Какой формат обучения?

Обучение проходит в формате видео-лекций и текстовых конспектов. Также большим плюсом являются домашние задания и обратная связь

✏️ Разбор задачи с собеседования по Python

Условие: Вы поднимаетесь по лестнице, состоящей из n ступенек. Каждый раз вы можете подняться на 1 или 2 ступени. Сколькими различными способами можно добраться до вершины?

Решение: В карточке

Не можете решить? Забирайте наш курс:
🔵 Основы программирования на Python

🧠 Что такое глубинное обучение (Deep Learning) в машинном обучении

Глубинное обучение — это метод машинного обучения, где нейронные сети с несколькими слоями (глубокие сети) самостоятельно анализируют большие объемы данных и извлекают закономерности. Каждый слой обучается распознавать определённые признаки, а совокупность всех слоев позволяет модели выполнять сложные задачи.

⭐ Как это работает?
Данные проходят через несколько слоев нейросети, и на каждом этапе происходит их всё более глубокий анализ:

Первый слой — выделяет базовые характеристики (например, звуки или контуры изображений).
Промежуточные слои — уточняют детали и обогащают информацию.
Последний слой — принимает решение или выдаёт предсказание на основе всей собранной информации.

Хотите разобраться в машинном обучении и глубинных нейросетях?

В нашем курсе по машинному обучению вы узнаете, как работают модели, строить и оптимизировать их.:
🔵 Базовые модели ML и приложения

📊 LLaVA-CoT: новый уровень визуального мышления для ИИ

Это мощный визуальный языковой модель (VLM), способный логически рассуждать шаг за шагом на основе изображений.

⭐ Почему это круто?

Превзошла Gemini-1.5-pro, GPT-4o-mini и Llama-3.2-90B на 6 сложнейших мультимодальных задачах.
Описывает проблему, интерпретирует изображение, логически рассуждает и выдаёт корректный ответ. Всё это — в одном процессе.

🌻 Реальный пример:

Представьте задачу: «Сколько объектов останется, если убрать все маленькие блестящие шары и все фиолетовые предметы?»
LLaVA-CoT не просто угадывает, она:
1️⃣ Сначала анализирует изображение и описывает, что на нём видно.
2️⃣ Делит процесс на этапы: считает объекты, отнимает нужные и в конце выдает результат.
3️⃣ Объясняет, как пришла к своему выводу.

📎 Ссылка на гитхаб

📱 Вопрос с собеса на Python

Не можете решить — тогда забирайте курс по Python:
🔵 Основы программирования на Python

🗓 От медицины к Data Science: история нашего ученика

Наш студент делится своей историей: когда-то он был будущим врачом, но понял, что хочет кардинально изменить жизнь. Математика казалась ему самым сложным препятствием, но именно она стала ключом к успеху в Data Science. Наш курс дал ему фундаментальные знания и уверенность, что он на правильном пути.

А если вы хотите повторить его путь, нажмите здесь и присоединяйтесь к курсу:
🔵 Математика для Data Science

🤖 Машинное обучение для начинающих: основные понятия, задачи и сфера применения

Читайте в нашей статье детальное описание основных принципов, понятий и разновидностей машинного обучения.

➡️ Статья

Забирайте курс по машинному обучению и прокачивайтесь:
🔵 Базовые модели ML и приложения

↗️ТОП-7 признаков идеального работодателя

Выбор подходящего работодателя — ключевой шаг к успешной карьере в IT. Но как распознать компанию, которая действительно ценит своих сотрудников и создает для них оптимальные условия?

▶️ Читай статью, чтобы узнать об основных критериях, которые помогают определить, стоит ли связывать свое профессиональное будущее с той или иной организацией.

ℹ️ Smolagents: новый шаг в создании AI-агентов от Hugging Face

Hugging Face представила Smolagents — открытый фреймворк для разработки и обучения искусственных интеллектов. Ключевым компонентом стал CodeAgent, который позволяет нейросети напрямую писать код на Python.

🔗 GitHub

✏️ Как подготовиться к ШАД за 2 месяца

Вот краткий план, который поможет вам не потеряться в куче материалов и эффективно подготовиться:

1️⃣ Для старта разберите варианты предыдущих лет:
2021, 2022, 2023, 2024 — на каждый вариант выделите день (около 6 часов). Обложитесь конспектами, пособиями и интернетом.

Главная цель — научиться быстро понимать условия и находить знакомые идеи. Почти каждая задача построена на паре теоретических фактов, но главное — правильно их распознать.

2️⃣ Разбор второго этапа:
Варианты 2020–2024 годов отлично подходят для тренировки. Важно: задачи составлены так, чтобы их нельзя было просто погуглить, поэтому фокусируйтесь на понимании условий и логике решения.

Фокус на основные темы: линейная алгебра, тервер и матан. Не забывайте проверять себя, а для дополнительной тренировки подойдут задачи из олимпиад, магистратур и стажировок (ВШЭ, РЭШ, Тинькофф и т.д.).

3️⃣ Готовимся к собеседованию:
Собеседование проходит в два этапа:

15 минут быстрых вопросов на знание формул, определений и умение быстро приводить примеры.
15 минут задач по терверу, линалу и матану — здесь важна практика устного объяснения решений. Пробуйте рассказывать задачи друзьям или записывать себя на видео, чтобы развить навык быстрого изложения мысли.

Готовьтесь к ШАД вместе с нашим ОГРОМНЫМ курсом от базы до совсем сложных тем:
🔵 Математика для Data Science

📌 Гайд по SQL: от новичка до про

Наткнулись на крутой гайд по SQL в виде удобных схем Canvas. Подойдет и как шпаргалка, и как полноценное пособие.

Для тех, кто переходит с Excel на SQL, есть отдельное руководство. Единственный минус — всё на английском. Но зато бесплатно и красиво

📎 Ссылка

#шпаргалка