Перейти к основному содержимому

О разделе

Вводный блок — отличие ML от маркетингового "ИИ", ИИ в быту, история, типы моделей, контекст для LLM. Начните с главной статьи раздела, затем мифы и реальность. Практический старт в коде: NumPy — массивы и матрицы, затем перцептрон на NumPy; сквозной проект на PyTorch — практикум — распознавание цифр MNIST; вызов OpenAI API из Python — OpenAI / API — готовые промпты и вызовы; готовые формулировки запросов с разбором — Prompt engineering — библиотека промптов. Агенты с терминалом — Опасные скрипты.


В подборках

Статья входит в тематические подборки и блок "С чего начать?" на главной. Соседние шаги того же маршрута:

Нейросети и ИИМашинное обучение — о разделе, Нейросети — о разделе, Модели и инструменты — о разделе, Разработка ИИ — о разделе, Применение ИИ — о разделе, Трансформеры и NLP — о разделе.

ИИ для разработчикаМодели и инструменты — о разделе, Разработка ИИ — о разделе, Вайб-кодинг и нейроконтент — о разделе, Вайб-кодинг, AgentOps и MLOps — о разделе, MLOps и LLM-стек — слои 1–3.


Содержание