Профессиональное руководство по дизассемблированию, декомпиляции и глубокому анализу бинарного кода.

В курсе:
▪️Нейронные сети;
▪️Глубокое обучение;
▪️Компьютерное зрение;
▪️Обработка естественного языка;
▪️Генетические алгоритмы и этика ИИ.

Подробное руководство по проектированию масштабируемого и поддерживаемого программного обеспечения, написанное признанными экспертами в области программных архитектур. Рассматриваются основные сложности монолитных приложений и антипаттерны, которые приводят к проблемам их масштабирования и сопровождения. Изложены принципы качественного проектирования, включая слабую связность и инкапсуляцию.

Чему научитесь на курсе:
▪️Автоматизируйте повторяющиеся рабочие процессы, создавая собственные навыки и хуки, которые позволяют выполнять многоэтапные задачи с минимальным участием человека.
▪️Пишите код быстрее, предоставляя Claude подробную информацию о вашей кодовой базе в структурированных конфигурационных файлах.
▪️Контролируйте процесс с помощью гибких режимов предоставления разрешений, которые позволяют вам решать, насколько автономно должен работать ИИ в каждый конкретный момент.
▪️Решайте сложные задачи, организуя параллельную работу нескольких ИИ-агентов над разными частями задачи.
▪️Подключите Claude ко всему вашему стеку с помощью MCP и плагинов для интеграции с внешними инструментами, сервисами и системами, не ограничиваясь репозиторием кода.

▪️Open Design — Альтернатива Claude Design с открытым исходным кодом. Лицензия Apache 2.0, используйте свой ключ. Запускайте всё на своём компьютере.
▪️Claude Code Router — Перенаправляет запросы Claude Code к другим поставщикам моделей — OpenRouter, DeepSeek, Ollama, Gemini и другим. Комбинируйте в зависимости от задачи.
▪️Aider — Парное программирование в вашем терминале. Работает с Claude, GPT, Gemini, DeepSeek и локальными моделями. Понимает целые кодовые базы и редактирует файлы за вас.
▪️Yazi — Сверхбыстрый файловый менеджер для терминала с мгновенным предварительным просмотром изображений и файлов. Асинхронный ввод-вывод, написанный на языке Rust.

Для каждой модели вы найдете:
▪️Описание, лицензию и преимущества.
▪️Рекомендации по ПК и оперативной памяти.
▪️Пошаговые инструкции по установке с командами для копирования и вставки.

Эта книга – практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный жизненный цикл данных: от хранения в базах и написания запросов до анализа, оптимизации и осмысленной интерпретации результатов.

Книга посвящена системному подходу к взаимодействию с большими языковыми моделями (LLM). Материал структурирован от базовых принципов промптинга и работы контекста до промышленной архитектуры промптов (SCEI, PLA). В издании рассматриваются: - Методы борьбы с галлюцинациями, сикофансией и другими проблемами LLM. - Прикладная методика создания промптов (PPEF) и фреймворк GRIDFORT. - Технические аспекты работы нейросетей на примере архитектуры DeepSeek-V3. - Многослойное построение систем по методологии Стратум. - Использование промышленного протокола управления OpenAI API. - Использование промышленного протокола взаимодействия OpenAI MCP. Издание предназначено для читателей от начального уровня до промпт-инженеров, разработчиков AI-приложений и специалистов, внедряющих нейросети в бизнес-процессы.

Курс для тех, кто хочет освоить современный аналитический стек и Python для реальных задач. Вы получите базу программирования, научитесь загружать, очищать и подготавливать датасеты, работать с Pandas и NumPy, проводить разведочный анализ, строить визуализации в Matplotlib и Seaborn, применять базовую статистику и простые ML-модели. Итоговый проект пополнит портфолио дата-аналитика и даст основу для развития в Data Analytics и Data Science.