Я закончил школу в 20 лет

С 3 по 9 июня я был в Школе PE - это школа для тех, кто хочет начать создавать свой продукт, как-то его завернуть и правильно пушить в массы - именно такое определение я дал после прохождения школы. Сама школа проходила в Альметьевске, в кампусе АГНИ - вуза, который построила ТатНефть.

Что я там получил:
1️⃣ Жёсктий нетврокинг. Я познакомился с такими классными ребятами, которые мне такую БАЗУ👑 выдавали, что я приехал от туда другим человеком. Меня подтянули по самопрезентации, по выступлению, по коммуникации, да и в целом по каким-то психологическим аспеткам - короче говоря, навалили жёсткой БАЗЫ 💪

2️⃣ Понимание болей. Раньше мне было тяжело общаться на языке бизнеса, я общался на языке Дата Сатанистов, но эксперты из Школы PE приоткрыли мне эту завесу - как правильно приподнести Data-Driven продукт бизнесу, объяснить ему какие боли он закрывает, и сколько денег он принесёт 📞

3️⃣ Расширение горизонтов. Там было кучу учёных по химии, биологии, физики и другим интересным сферам. Раньше для меня учёный - это чел в плаще, в очках и с книжкой в руках 🤓, да такие по-любому есть, но я увидел, что учёные могут быть жёсткими гигачадами, которые шарят и не только за науку, но и за бизнес, рекламу, менеджмент - можно долго перечислять в целом 🥺

4️⃣ Личная победа. Рассказывая стихотворение в подростковом возрасте, я проглатывал язык и смотрел в пол, но в Школе PE я сам себя и меня выдрачили на публичные выступление так, что я сам не ожидал от себя такого результата. За несколько вечером подготовил презу, текст, выступление и жёстко зарекламился перед топ-менеджарами ТатНефти и ИТМО. Да, не без минусов, но и плюсы гарантированно есть, и в следующих выступлениях мне точно не будет страшно 👅

Итог
Не бойтесь принимать участие в подобного рода мероприятиях, знакомиться с разными людьми, расширять свой кругозор не только в вашей теме, но и смежных, не забывайте про софты, потому что нетворкинг - один из двигателей вашего развития 🎤
Лично для себя я понял, в каком направлении мне стоит улучшаться, качаться, и как дальше качать себя и своё дело 😎

Школе PE я ставлю Пять Валериев Бабушкиных из Пяти Валериев Бабушкиных
Оценка: 😯 😯 😯 😯 😯 / 😯 😯 😯 😯 😯

Наша первая статья на Habr`е

Мы командой решили написать статью "Как построить MVP AI-сервис и сэкономить время" 👨‍🔬
В ней мы рассказали о том, как мы строили и проектировали MVP-сервис c дифузионной моделью внутри для одной компании. Целевой аудиторией данной статьи были продукты, бизнесмены и люди, которые не связанные с технологиями, а больше связаны с бизнесом 😁

Для нашей ЦА мы хотели подсветить следующие темы:
1️⃣ Плюсы-минусы собственной обученной нейронки над API решением 🤪
2️⃣ Как и где собрать данные, с помощью каких методов их можно предобратотать, и как проверить их качество 😐
3️⃣ Поговорили про интерфейс сервиса, каким его можно было бы представить, показали пару примеров 🙂
4️⃣ Рассказали про как работают диффузионные модели 🥰
5️⃣ Про важность baseline модели, на собственном примере показали, что не всегда порой нужно бежать и обучать модели 👅
6️⃣ Подсветили несколько аспектов использования ИИ: авторское право, поддержка, данные... 🤪

И вот что я понял во время её написания:
- Ставьте и чётко формулируйте ЦА и цель статьи, делая вывод в конце чётко для вашей цели и для вашей ЦА. А то может так получится, что без изначального определения цели статьи, читатель может ожидать одно, а получить совершенно другое. И это ваша личная ответственность позаботиться о том, чтобы читатель именно то, что вы заложили изначально 💪
- Дать на проверку статью редакторам или людям, которые разбираются в публицистике. А то после недельного написания может замылиться глаз, и есть высокий шанс не заметить ошибки в статье. 😊

Итог:
Предлагаю вам почитать статью, буду благодарен, если оцените её знаком вверх, и мне важно от вас услышать фидбек, рекомендации по написанию других статей. А то я сейчас буду писать другую статью, и я хочу её сделать намного лучше данной, поэтому мне очень важно услышать именно ваше мнение 🥇

А шо поботать то ?

Краткий сборник того, что может вам пригодится для изучения ML / DL / NLP / CV

Machine Learning 💪
1️⃣ ML Cheatsheet Documentation - Классный конспект по классическому ML, он строгий, с формулами, с пояснениями, поэтому классно совмещать с этим конспектом по ML - с краткой, выжимкой, иллюстрациями и просто кайфовый. Два конспекта, которые прям на все сто помогут вам подготовиться к собесу

Deep Learning 💪
1️⃣ Имлпементация моделей на торче - очень классная вещь, особенно полезна, когда вы хотите понять, как работает модель изнутри
2️⃣ Визуализация архитектур и можно поиграться с ними в гугл таблице - помогает, чтобы вникнуть в неизвестные для вас архитектуры
3️⃣ The Little Book of Deep Learning by François Fleuret - База про весь DL с визуализацией, полезно для подготовки к собесам по DL.
4️⃣ Understanding Optimization of Deep Learning - База про оптимизацию, не новичкам, а бывалым ребятам

NLP 🔫
1️⃣ GPT from Scratch - Андрюха Карпатый сделал гайд о том, как с нуля сделать GPT архитектуру
2️⃣ Transformer, explained in detail - Игорь Котенков круто объяснил то, как работают трансофрмеры. Кстати если, хочешь заботать Трансформеры/LLM вот мой гайд
3️⃣ Полная история GPT - Игорь Котенков рассказал про историю развития GPT-семейста
4️⃣ База по NLP от Lena Voita - Очень хороший курс для тех, кто хочет вкатиться в NLP
5️⃣ NLP Курс от Андрея Карпатого (База) - Ожидается МЕГАКУРС от Андрюхи Карпатова, который раскроет все необходимые темы в LLM 🌟

CV 🧺
1️⃣ Жёсткий курс от Мичигансково университита по CV - Для тех, кто хочет глубоко вкатиться в CV

‼️ Ещё больше материалов находится тут, также чекайте закреп, там много полезных ссылок ‼️