17 минCEO Conductor Charlie Holtz показывает свою среду ИИ-разработки
Настроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
Все видео
Уровень обучения
Продвинутый
Материалы о системах промышленного уровня: проектирование, оценка качества и архитектурные решения.
48 результата
По этим фильтрам ничего не найденоПопробуйте другую категорию или уровень либо сбросьте фильтры, чтобы увидеть всё.
17 мин
56 минИИ-агенты в финансах — с финансовым директором (CFO) HPE
Построить ROI-обоснование для одного ИИ-процесса с базовой метрикой, прямыми и косвенными выгодами, контролем качества и явным решением об остановке.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
41 минЛокальный ИИ или облако: как принимать взвешенные решения «делать самим или покупать»
Принимать решения «строить или покупать» для ИИ, исходя из результата, контроля данных, экономики нагрузки, готовности инфраструктуры и операционного владения.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
20 минПрава и контроль доступа в RAG — подробный учебник
Оценить практические паттерны контроля доступа для RAG по знаниям компании перед индексацией чувствительных внутренних документов.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
30 минEU AI Act: как превратить комплаенс в конкурентное преимущество | Carme Artigas
Сравнить исторический график из видео с действующим правом ЕС, а затем связать текущие сроки с задачами по доказательствам поставщиков и владельцам, которые МСП нужно запланировать.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
37 минВозможности VMware Private AI Foundation и обновление от Broadcom
Оценивать конфиденциальный ИИ как архитектурное и управленческое решение, а не автоматически выбирать SaaS или самостоятельное размещение.
ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ
69 минЛандшафт агентов — уроки внедрения агентов в рабочую среду
Распознать сбои, на которые ваши агенты наткнутся первыми, и заранее заложить тесты, запасные сценарии и критерии остановки для каждого.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
7 минУлучшите RAG и ИИ-агентов с Docling
Понять, почему парсинг документов, сохранение структуры и проверки качества на этапе загрузки важны до построения RAG поверх PDF и смешанных форматов файлов.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
6 минИИ-голосовые агенты: как они устроены и почему звучат так по-человечески
Узнать базовую архитектуру голосового агента и точки отказа, которые влияют на доверие клиента в реальных звонках.
ПродвинутыйАвтоматизация
211 минГлубокое погружение в LLM вроде ChatGPT
Разобраться в современном LLM-стеке настолько, чтобы уверенно рассуждать о токенах, обучении, инструментах и сбоях.
ПродвинутыйChatGPT и LLM
40 минAndrej Karpathy: программное обеспечение меняется (снова)
Оценивать идеи продуктов с частичной автономией, где человек сохраняет контроль над решениями с высоким риском.
ПродвинутыйChatGPT и LLM
190 минПолный курс LangGraph для начинающих — сложные ИИ-агенты на Python
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
66 минУчебник по CrewAI: полный экспресс-курс для начинающих
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
15 минКак мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic
Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.
ПродвинутыйАвтоматизация
18 минСоветы по созданию ИИ-агентов
Вы научитесь распознавать типичные ловушки при создании агентов, прежде чем добавлять несколько агентов, сложные промпты или скрытое состояние.
ПродвинутыйАвтоматизация
5 минClaude взял управление моим компьютером на себя...
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
8 минClaude Computer Use от Anthropic меняет правила игры | YC Decoded
Использовать статью как основу для решений о внедрении, рисках, управлении или инвестициях.
ПродвинутыйАвтоматизация
22 минКонтекст-инжиниринг для агентов
Применять приёмы write, select, compress и isolate, чтобы осознанно управлять контекстом агента.
ПродвинутыйЗапросы к ИИ
8 минContext Rot: как рост входных токенов влияет на качество работы LLM
Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
ПродвинутыйЗапросы к ИИ
19 минЭто конец RAG? Новое кеширование промптов от Anthropic
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
56 минBuild Hour: кеширование промптов
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
55 минКак системно выстроить оценку LLM (метрики, юнит-тесты, LLM-as-a-Judge)
Спроектировать лестницу оценок, которая ловит регрессии до того, как изменения промпта или модели дойдут до пользователей.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
19 минКак строить доменно-специфичные системы оценки LLM: Hamel Husain и Emil Sedgh
Увидеть, как продуктовая команда слоями выстраивает assert-проверки, проверку человеком и LLM-судей, чтобы регрессии всплывали до релиза.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
157 минFine-tuning LLM-моделей — курс по генеративному ИИ
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ
59 минРазработка LLM: сборка, обучение, fine-tuning
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ
104 минСоздание агентов с Model Context Protocol — полный воркшоп с Mahesh Murag из Anthropic
Вы поймёте, как MCP вписывается в агентные системы за пределами локального демо-сервера.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
75 минПолный экспресс-курс по MCP — сборка с нуля
Вы соберёте свой первый MCP-сервер и поймёте, как связаны между собой инструменты, схемы, промпты, ресурсы и транспорты.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
19 минСоздание более эффективных ИИ-агентов
Вы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
29 минПромптинг для агентов | Code w/ Claude
Вы решите, какое поведение относится к системному промпту, какое — к описанию инструмента, а какое — к его предусловиям.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
7 минПамять для агентов (концептуальное видео)
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
44 минПамять для ИИ по образу мозга | Системы памяти LLM-агентов
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
9 минLangSmith за 10 минут
Вы сможете ориентироваться в трассах, проектах и датасетах LangSmith и считывать стоимость по токенам, латентность, частоту ошибок и детализацию по каждому спану.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
154 минИнструментирование и оценка LLM
Вы свяжете трассировку, оценку, обратную связь и разбор продакшн-данных в единый рабочий цикл для LLM-систем.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
17 минRAG-агенты в продакшене: 10 усвоенных уроков — Douwe Kiela, создатель RAG
Вы поймёте, что ломается, когда RAG выходит в регулируемое корпоративное применение с высокими ставками.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
19 минСоздание RAG-приложений, готовых к продакшену: Jerry Liu
Вы поймёте, каких механизмов промышленной эксплуатации не хватает простым демонстрационным чатам по документам.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
13 минАтака на LLM — инъекция в промпт
Вы поймёте инъекцию в промпт как атаку на приложение, которое смешивает доверенные инструкции и недоверенные данные.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
17 минЗащита LLM от инъекций в промпт
Вы познакомитесь с практической схемой эшелонированной защиты: контролем недоверенных данных, ограничением формата вывода, изоляцией пользователей и резервированием критических путей.
ПродвинутыйБезопасность ИИ и конфиденциальность данных
9 минRAG или fine-tuning
Вы сможете объяснить, когда правильное решение — это извлечение, а когда дообучение действительно способно помочь.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
13 минRAG, fine-tuning или промпт-инжиниринг: оптимизация ИИ-моделей
Вы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
77 минПромпт-инжиниринг для ИИ: глубокое погружение
Услышать, как промпт-инженеры в продакшене пересматривают инструкции, примеры и поведенческие ограничения под реальным давлением, а не относятся к промптам как к разовому тексту.
ПродвинутыйЗапросы к ИИ
25 минОсновы промптинга | Code w/ Claude
Увидеть, как расплывчатый промпт для страховых заявок превращается в структурированный, тестируемый промпт с более чёткими примерами, правилами вывода и поведением при отказах.
ПродвинутыйЗапросы к ИИ
39 минПредставляем RAG 2.0: агентный RAG + графы знаний (бесплатный шаблон)
Вы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
16 минGraph RAG: улучшение RAG с помощью графов знаний
Вы разберётесь в процессе GraphRAG в стиле Microsoft: извлечение сущностей, сообщества, суммаризация и синтез с фокусом на запрос.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
32 минБыстрый сервинг LLM с vLLM и PagedAttention
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйКонфиденциальный и локальный ИИ
42 минВертикальные ИИ-агенты могут стать в 10 раз больше SaaS
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
34 минКак ИИ переизобретает бизнес-модели ПО — с Bret Taylor из Sierra
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
41 минOpenAI DevDay 2024 | Структурированный вывод для надёжных приложений
Сможете объяснить, что гарантирует строгий режим, чем он отличается от старого JSON-режима и как обработка отказов вписывается в контракт структурированного вывода.
ПродвинутыйИИ для бизнеса
18 минPydantic — всё, что вам нужно: Jason Liu
Понять, почему вызовы LLM по схеме требуют типизированных объектов, валидаторов, повторных попыток и явной обработки некорректных или галлюцинированных полей.
ПродвинутыйИИ для бизнеса