Меня зовут просто — 1️⃣1️⃣

В лаборатории я переворачивала фургоны силой мысли. Но не понимала — как. Я не контролировала силу. Сила контролировала меня.

С AI то же самое. Запускаешь модель — она делает что-то мощное, но непредсказуемое. Пока не знаешь математику, ты просто наблюдатель, а не пилот.

Чтобы помочь тебе обуздать эту силу, Proglib Academy запускает курс «Математика для разработки AI-моделей» — про то, как модели работают изнутри.

Занятия стартуют 4 декабря и идут два месяца в живом формате. Три практических задания + финальный проект с разбором.

👉 Входи в лабораторию AI, где тайны становятся инструментами

Не уверен, что готов к Data Science? Начни с теста по математике!

P.S. Оплати обучение до 4 декабря получи курс «Школьная математика» в подарок.

Готовы перейти от использования API к созданию своих моделей?

В программировании можно долго жить без сложной математики. Но если вы хотите заниматься AI всерьёз — понимать, как работают трансформеры, оптимизировать веса и создавать архитектуры, а не просто импортировать библиотеки — вам нужна база.

Уже завтра стартует наш интенсив «Математика для разработки AI-моделей».

Это не сухая вузовская программа. Это выжимка знаний по линалу, матану и статистике, необходимая именно для построения и обучения нейросетей.

🎄 Новогодний оффер: 28.200 ₽.

🚀 Формат: Старт завтра, интенсивное погружение.

Переходите на новый уровень инженерии:

👉 Записаться на курс

Бонус: Проверь свои знания (бесплатный тест):
@proglib_academy_webinar_bot

Математика — это не скучно, если от неё зависит ваша зарплата

В Data Science и AI порог входа выше, чем в веб-разработке. Причина не в Python, а в математической базе. Можно выучить синтаксис pandas, но без понимания матриц и статистики вы останетесь просто «оператором библиотек».

Мы перезапустили курс «Математика для разработки AI-моделей». Главное обновление — живые вебинары с преподавателями.

Что разбираем на ближайших занятиях:

— Векторы и матрицы: создаем массивы в NumPy, считаем ранги и решаем СЛАУ;

— Линейная регрессия: строим модель, ищем веса методом наименьших квадратов и валидируем результат;

— SVD-разложение: мастхэв для сжатия данных и построения рекомендательных систем.
Первый вебинар уже прошёл (отзывы отличные), но вы ещё успеваете влететь в поток. Записи и материалы доступны на всех тарифах.

Дедлайн — 9 декабря.

👉 Присоединиться к курсу: https://clc.to/LojFzw