https://courses.digitable.life/tags/%D0%B8%D0%B8-%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B8%D1%8F/ Recent content in Ии-Инженерия on Digitable courses Hugo ru-RU Sat, 01 Aug 2026 00:12:59 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/09-mcp/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/09-mcp/ Разбор MCP от первых принципов: почему M×N интеграций не масштабируются, как устроен JSON-RPC-протокол, чем ресурсы отличаются от инструментов, как написать и отладить свой сервер и что при этом ломается в проде и в безопасности. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/05-rag/ Полный разбор классического RAG-пайплайна: как резать документы, как выбирать эмбеддинги и индекс, зачем нужен BM25 рядом с векторами, что даёт реранкер и как всё это честно измерить. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/07-agents-and-react/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/07-agents-and-react/ Как из одного вызова модели получается агент: цикл ReAct, проектирование инструментов, стратегии планирования, четыре уровня памяти, экономика длинных траекторий и способы не дать циклу сойти с ума. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/14-safety-and-injection/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/14-safety-and-injection/ Почему prompt injection нельзя починить промптом, как строятся реальные утечки через агентов, какие архитектурные паттерны действительно держат атаку, и как поставить red teaming на конвейер с измеримыми метриками. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/12-fine-tuning/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/12-fine-tuning/ Как устроено дообучение LLM изнутри: арифметика памяти, низкоранговые адаптеры, 4-битная квантизация, сборка датасета, рабочие конфиги, оценка деградации и честная экономика — плюс список задач, где файнтюн не поможет. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/15-ai-in-sdlc/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/15-ai-in-sdlc/ Как встроить кодинг-агентов, ИИ-ревью, генерацию тестов и документации в реальный SDLC: рабочие конфиги и промпты, честные цифры по производительности из RCT и DORA, метрики качества ревьюера, экономика, песочницы и типичные способы всё сломать. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/13-production-and-cost/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/13-production-and-cost/ Что меняется, когда LLM-прототип становится сервисом с SLO и счётом за инференс: из чего складывается латентность и как её резать, как считать и ловить деньги на кэшировании и роутинге, чем батч отличается от онлайна, как переживать 429 и 529, и что именно логировать, чтобы диагностировать деградацию качества. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/00-overview/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/00-overview/ Обзорная карта прикладного трека по LLM: чем ИИ-инженерия отличается от ML, что модели реально умеют и где ломаются, лестница от промпта до мультиагента, экономика и латентность на конкретных цифрах. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/01-llm-basics-for-engineers/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/01-llm-basics-for-engineers/ Инженерная модель LLM: что такое токен и почему он ломает арифметику, как устроены prefill и decode, сколько стоит контекст, что делает температура и почему её убрали из современных API. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/11-local-models/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/11-local-models/ Арифметика VRAM и пропускной способности памяти, честная экономика своего GPU против API, как устроена квантизация и что она ломает, четыре рантайма и их ниши, продакшн-конфиги и замеры. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/08-multi-agent/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/08-multi-agent/ Когда несколько агентов действительно лучше одного, а когда это дорогой способ размножить ошибки: топологии оркестрации, роли и критики, протокол передачи контекста, верификация результата, честные замеры стоимости и разбор типовых отказов. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/02-prompting-fundamentals/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/02-prompting-fundamentals/ Как устроен промпт с точки зрения инженера: почему работают инструкции и примеры, где они ломаются, как задать формат ответа и как всё это измерить и оценить по стоимости. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/10-evaluation-and-benchmarks/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/10-evaluation-and-benchmarks/ Как перестать выбирать модель по маркетинговым графикам: что на самом деле измеряют публичные бенчмарки и где они врут, как собрать собственный датасет из 50 примеров, как откалибровать LLM-судью по человеческой разметке и сколько нужно примеров, чтобы отличить улучшение от шума. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/03-advanced-prompting/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/03-advanced-prompting/ Как заставить модель тратить больше вычислений на трудную задачу: рассуждение цепочкой, голосование по выборкам, поиск по дереву мыслей и самопроверка — с кодом, замерами, ценами и честным разбором того, когда всё это ломается. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/06-advanced-rag/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/06-advanced-rag/ Что делать, когда обычный RAG перестал вытягивать: обогащение чанков контекстом, графовое индексирование, агентные циклы поиска, каскад сжатия контекста и три уровня кэша — с кодом, замерами и честным счётом за всё это. https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/04-structured-output/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-engineering/04-structured-output/ Как превратить текстовый выход модели в типизированные данные: ограниченное декодирование, JSON Schema, strict tool use, проектирование схем и слоистая валидация с восстановлением.