Картинки, графики, анимации — всё двигается и объясняет так, что даже формулы становятся понятнее. Учиться можно без боли и нудных параграфов.

Не путайте с гугловским Genie 3, тут всё серьёзнее: полноценный мир, герой, активности и даже возможность менять жанры на лету.

ИИ смотрит на черты лица и выдает вердикт: где вы на грани подиума, а где еще можно подтянуть.

Можно подсмотреть оформление, структуру и приёмы, а потом прокачать свою документацию так, чтобы ею реально хотелось пользоваться.

• Работает с PDF, ссылками и статьями
• Сам вытягивает факты, строит план и подбирает стиль
• Экспорт в PDF, PPTX, MP4, MP3 и Keynote
• Поддерживает 100+ языков, включая русский
• Бесплатно

▶️ Просмотр данных в Column, Tree или Editor View;

▶️ Автоопределение типов значений и полезные превью;

▶️ Генерация JSON Schema для валидации данных;

▶️ Быстрый поиск по ключам и значениям;

▶️ Поддержка клавиатуры и sharable URL с путями;

▶️ Введение в машинное обучение — Teach by Doing:
https://lnkd.in/gqN2PMX5

▶️ Что такое машинное обучение? История машинного обучения:
https://lnkd.in/gvpNSAKh

▶️ Типы моделей машинного обучения:
https://lnkd.in/gSy2mChM

▶️ 6 этапов любого ML-проекта:
https://lnkd.in/ggCGchPQ

▶️ Установка Python и VSCode, запуск первого кода:
https://lnkd.in/gyic7J7b

▶️ Линейные классификаторы. Часть 1:
https://lnkd.in/gYdfD97D

▶️ Линейные классификаторы. Часть 2:
https://lnkd.in/gac_z-G8

▶️ Jupyter Notebook, Numpy и Scikit-Learn:
https://lnkd.in/gWRaC_tB

▶️ Запуск алгоритма случайного линейного классификатора на Python:
https://lnkd.in/g5HacbFC

▶️ Самая первая ML-модель — перцептрон:
https://lnkd.in/gpce6uFt

▶️ Реализация перцептрона на Python:
https://lnkd.in/gmz-XjNK

▶️ Теорема сходимости перцептрона:
https://lnkd.in/gmz-XjNK

▶️ Магия признаков в машинном обучении:
https://lnkd.in/gCeDRb3g

▶️ One-hot encoding (одноразрядное кодирование):
https://lnkd.in/g3WfRQGQ

▶️ Логистическая регрессия. Часть 1:
https://lnkd.in/gTgZAAZn

▶️ Функция потерь — кросс-энтропия:
https://lnkd.in/g3Ywg_2p

▶️ Как работает градиентный спуск:
https://lnkd.in/gKBAsazF

▶️ Логистическая регрессия с нуля на Python:
https://lnkd.in/g8iZh27P

▶️ Введение в регуляризацию:
https://lnkd.in/gjM9pVw2

▶️ Реализация регуляризации на Python:
https://lnkd.in/gRnSK4v4

▶️ Введение в линейную регрессию:
https://lnkd.in/gPYtSPJ9

▶️ Пошаговая реализация метода наименьших квадратов (OLS):
https://lnkd.in/gnWQdgNy

▶️ Основы и интуиция гребневой регрессии (Ridge Regression):
https://lnkd.in/gE5M-CSM

▶️ Резюме по регрессии для собеседований:
https://lnkd.in/gNBWzzWv

▶️ Архитектура нейронной сети за 30 минут:
https://lnkd.in/g7qSrkxG

▶️ Интуиция обратного распространения ошибки (Backpropagation):
https://lnkd.in/gAmBARHm

▶️ Функции активации в нейронных сетях:
https://lnkd.in/gqrC3zDP

▶️ Моментум в градиентном спуске:
https://lnkd.in/g3M4qhbP

▶️ Практическое обучение нейросети на Python:
https://lnkd.in/gz-fTBxs

▶️ Введение в сверточные нейронные сети (CNN):
https://lnkd.in/gpmuBm3j

▶️ Базовые концепции без лишней воды;

▶️ Короткие главы с наглядными иллюстрациями;

▶️ Упор на интуитивное понимание процессов;

▶️ Материал полезен и новичкам, и опытным инженерам.

▶️ Неделя 1 — основы SQL и извлечение данных;
▶️ Неделя 2 — группировка с помощью GROUP BY;
▶️ Неделя 3 — все типы JOIN и где их применять;
▶️ Неделя 4 — разбор оконных функций;
▶️ Неделя 5 — CTE и подзапросы;
▶️ Неделя 6 — финальный проект для закрепления.

00:00 — что такое Jupyter Notebook;
00:50 — установка Anaconda;
03:06 — запуск;
06:02 — первый ноутбук;
15:45 — работа с внешними файлами;
17:24 — закрытие и перезапуск;
21:17 — пример готового ноутбука.

▶️ Какое «железо» подойдёт: примеры сборок — от ноутбука до мощных GPU, с оценкой объёма видеопамяти (VRAM) как одной из ключевых характеристик;

▶️ Технологии и оптимизации: квантизация моделей, формат GGUF, компромисс между точностью и нагрузкой на железо;

▶️ Программное обеспечение: GUI-инструменты вроде LM Studio, Jan, GPT4All, CLI-решения типа Llama.cpp и Oobabooga, интерфейсы, подсказки по совместимости с оборудованием;

▶️ Сообщество и помощь: где искать помощь и готовые модели — сабреддиты, GitHub, курируемые списки ресурсов, инструкции, примеры;

▶️ Плюсы и минусы по сравнению с облаком: контроль, приватность, независимость vs сложность настройки, меньшая мощность, зависимость от железа.