Подборка полезных AI ресурсов, которые дадут и базу и практику.

Впереди длинные выходные, делимся, что можно почитать/посмотреть по теме AI, чтобы провести их с пользой.

▫️Agentic AI от Andrew Ng (очень известный автор блестящих курсов по ML). Курс с четырьмя ключевыми паттернами: рефлексия, использование инструментов, планирование, мультиагентность. Код — на чистом Python, с акцентом на эвалах и анализе ошибок. На выходе — полнофункциональный research-agent.

▫️Stanford CME295 (Transformers & LLMs). Лаконичный курс, который охватывает фундамент трансформеров и прикладные темы: RAG, LLM-as-a-judge, квантизация, Mixture-of-Experts. Подойдёт, если хотите быстро систематизировать знания и обновить стек.

▫️Хабр: «Как я победил в RAG Challenge». Если разрабатывайте свой RAG, рекомендуем почитать, как спец выиграл челлендж. Подробный разбор рабочего пайплайна с кодом: парсинг, ретривал, роутинг, реранкинг, промпты. Можно адаптировать под свои данные.