211 минDeep Dive into LLMs like ChatGPT
Разобраться в современном LLM-стеке настолько, чтобы уверенно рассуждать о токенах, обучении, инструментах и сбоях.
ЭкспертChatGPT и LLM
Все видео
Уровень обучения
Эксперт
Глубина для рабочих систем. Проектирование, оценки качества и архитектурные решения.
48 результата
По этим фильтрам ничего не найденоПопробуйте другую категорию или уровень либо сбросьте фильтры, чтобы увидеть всё.
211 мин
40 минAndrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
Оценивать идеи продуктов с частичной автономией, где человек сохраняет контроль над решениями с высоким риском.
ЭкспертChatGPT и LLM
190 минLangGraph Complete Course for Beginners – Complex AI Agents with Python
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертАвтоматизация
66 минCrewAI Tutorial: Complete Crash Course for Beginners
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертАвтоматизация
15 минHow We Build Effective Agents: Barry Zhang, Anthropic
Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.
ЭкспертАвтоматизация
18 минTips for building AI agents
Вы научитесь распознавать типичные ловушки при создании агентов, прежде чем добавлять несколько агентов, сложные промпты или скрытое состояние.
ЭкспертАвтоматизация
17 минConductor CEO Charlie Holtz Walks Us Through His AI Coding Setup
Настроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
ЭкспертИИ для бизнеса
56 минAI Agents in Finance with HPE's Chief Financial Officer (CFO)
Построить ROI-обоснование для одного ИИ-процесса с базовой метрикой, прямыми и косвенными выгодами, контролем качества и явным решением об остановке.
ЭкспертИИ для бизнеса
41 минPrivate AI vs. Cloud: How Enterprise Leaders Can Make Smarter Build-or-Buy Decisions
Принимать решения «строить или покупать» для ИИ, исходя из результата, контроля данных, экономики нагрузки, готовности инфраструктуры и операционного владения.
ЭкспертИИ для бизнеса
20 минPermissions & Access Control for RAG - a Deep Dive Tutorial
Оценить практические паттерны контроля доступа для RAG по знаниям компании перед индексацией чувствительных внутренних документов.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
5 минClaude has taken control of my computer...
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертАвтоматизация
8 минAnthropic's Claude Computer Use Is A Game Changer | YC Decoded
Использовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
ЭкспертАвтоматизация
22 минContext Engineering for Agents
Применять приёмы write, select, compress и isolate, чтобы осознанно управлять контекстом агента.
ЭкспертЗапросы к ИИ
8 минContext Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance
Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
ЭкспертЗапросы к ИИ
19 минIs This the End of RAG? Anthropic's NEW Prompt Caching
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертИИ для бизнеса
56 минBuild Hour: Prompt Caching
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертИИ для бизнеса
30 минEU AI Act Explained: Turning Compliance into Competitive Advantage | Carme Artigas
Связать поэтапные сроки Закона об ИИ 2025-2027 с задачами по доказательствам поставщиков и владельцам, которые МСП нужно запланировать уже сейчас.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
55 минHow to Systematically Setup LLM Evals (Metrics, Unit Tests, LLM-as-a-Judge)
Спроектировать лестницу оценок, которая ловит регрессии до того, как изменения промпта или модели дойдут до пользователей.
ЭкспертИИ для бизнеса
19 минHow to Construct Domain Specific LLM Evaluation Systems: Hamel Husain and Emil Sedgh
Увидеть, как продуктовая команда слоями выстраивает assert-проверки, проверку человеком и LLM-судей, чтобы регрессии всплывали до релиза.
ЭкспертИИ для бизнеса
157 минFine Tuning LLM Models – Generative AI Course
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертПриватный и локальный ИИ
59 минDeveloping an LLM: Building, Training, Finetuning
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертПриватный и локальный ИИ
104 минBuilding Agents with Model Context Protocol - Full Workshop with Mahesh Murag of Anthropic
Вы поймёте, как MCP вписывается в агентные системы за пределами локального демо-сервера.
ЭкспертИИ для бизнеса
75 минThe Ultimate MCP Crash Course - Build From Scratch
Вы соберёте свой первый MCP-сервер и поймёте, как связаны между собой инструменты, схемы, промпты, ресурсы и транспорты.
ЭкспертИИ для бизнеса
19 минBuilding more effective AI agents
Вы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
ЭкспертИИ для бизнеса
29 минPrompting for Agents | Code w/ Claude
Вы решите, какое поведение относится к системному промпту, какое — к описанию инструмента, а какое — к его предусловиям.
ЭкспертИИ для бизнеса
7 минMemory for agents (conceptual video)
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертАвтоматизация
44 минBuilding Brain-Like Memory for AI | LLM Agent Memory Systems
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертАвтоматизация
9 минLangSmith in 10 Minutes
Вы сможете ориентироваться в трассах, проектах и датасетах LangSmith и считывать стоимость по токенам, латентность, частоту ошибок и детализацию по каждому спану.
ЭкспертИИ для бизнеса
154 минInstrumenting & Evaluating LLMs
Вы свяжете трассировку, оценку, обратную связь и разбор продакшн-данных в единый рабочий цикл для LLM-систем.
ЭкспертИИ для бизнеса
37 минВозможности VMware Private AI Foundation и обновление от Broadcom
Оценивать приватный ИИ как решение об инфраструктуре и управлении, а не автоматически выбирать SaaS или самостоятельное размещение.
ЭкспертПриватный и локальный ИИ
69 минThe Agent Landscape - Lessons Learned Putting Agents Into Production
Распознать сбои, на которые ваши агенты наткнутся первыми, и заранее заложить тесты, запасные сценарии и критерии остановки для каждого.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
17 минRAG Agents in Prod: 10 Lessons We Learned — Douwe Kiela, creator of RAG
Вы поймёте, что ломается, когда RAG выходит в регулируемое корпоративное применение с высокими ставками.
ЭкспертИИ для бизнеса
19 минBuilding Production-Ready RAG Applications: Jerry Liu
Вы поймёте, каких продакшн-механизмов RAG не хватает в наивных демо с чатом по документам.
ЭкспертИИ для бизнеса
13 минAttacking LLM - Prompt Injection
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
17 минDefending LLM - Prompt Injection
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
9 минRAG vs. Fine Tuning
Вы сможете объяснить, когда правильное решение — это извлечение, а когда дообучение действительно способно помочь.
ЭкспертИИ для бизнеса
13 минRAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
Вы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.
ЭкспертИИ для бизнеса
77 минAI prompt engineering: A deep dive
Услышать, как промпт-инженеры в продакшене пересматривают инструкции, примеры и поведенческие ограничения под реальным давлением, а не относятся к промптам как к разовому тексту.
ЭкспертЗапросы к ИИ
25 минPrompting 101 | 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.
ЭкспертЗапросы к ИИ
39 минIntroducing RAG 2.0: Agentic RAG + Knowledge Graphs (FREE Template)
Вы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.
ЭкспертИИ для бизнеса
16 минGraph RAG: Improving RAG with Knowledge Graphs
Вы разберётесь в процессе GraphRAG в стиле Microsoft: извлечение сущностей, сообщества, суммаризация и синтез с фокусом на запрос.
ЭкспертИИ для бизнеса
7 минUnlock Better RAG & AI Agents with Docling
Понять, почему парсинг документов, сохранение структуры и проверки качества на этапе загрузки важны до построения RAG поверх PDF и смешанных форматов файлов.
ЭкспертБезопасность ИИ и приватность данных
32 минFast LLM Serving with vLLM and PagedAttention
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертПриватный и локальный ИИ
42 минVertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертИИ для бизнеса
34 минHow AI is Reinventing Software Business Models ft. Bret Taylor of Sierra
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ЭкспертИИ для бизнеса
41 минOpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications
Сможете объяснить, что гарантирует строгий режим, чем он отличается от старого JSON-режима и как обработка отказов вписывается в контракт структурированного вывода.
ЭкспертИИ для бизнеса
18 минPydantic is all you need: Jason Liu
Понять, почему вызовы LLM по схеме требуют типизированных объектов, валидаторов, повторных попыток и явной обработки некорректных или галлюцинированных полей.
ЭкспертИИ для бизнеса
6 минAI Voice Agents: How They Actually Work & Why They Sound So Human
Узнать базовую архитектуру голосового агента и точки отказа, которые влияют на доверие клиента в реальных звонках.
ЭкспертАвтоматизация