{"id":373964,"date":"2024-05-21T05:48:49","date_gmt":"2024-05-21T05:48:49","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373964"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=373964","title":{"rendered":"<span>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist. \u0427\u0430\u0441\u0442\u044c 3: \u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u0440\u0442\u0435\u043c. \u042f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e Data Scientist&#8217;\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d (\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0<a href=\"https:\/\/nn.megafon.ru\/onefactor\/\">OneFactor<\/a>). \u041c\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 (credit scoring), \u043b\u0438\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 (lead generation) \u0438 \u0430\u043d\u0442\u0438\u0444\u0440\u043e\u0434 (anti-fraud) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043e-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443 (geo-analytics).<\/p>\n<p>\u0412\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>\u00a0\u044f \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u044d\u0442\u0430\u043f\u0443 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">Live Coding<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\/\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/w8\/ms\/ym\/w8msymoreolitujki3i3guxhdlm.jpeg\" alt=\"\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3\" width=\"1024\" height=\"1024\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w8\/ms\/ym\/w8msymoreolitujki3i3guxhdlm.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u0442\u043e \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e must have \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c) \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u043e\u043a, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c (\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c).<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 &#8212; \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b\u00a0<code>paid<\/code>). \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b \u2b50.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\">\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0-%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2-%D0%BD%D0%B0-%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC-%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5\">\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8\">\u0413\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%8B\">\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#big-data\">Big Data<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\">\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\" id=\"\u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\"><\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>), \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f ML \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (Natural Language Processing \/ NLP)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 (Computer Vision \/ CV)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Automated Speech Recognition (ASR) \/ speech-to-text (STT))<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Speech Synthesis \/ text-to-speech (TTS))<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (Reinforcement Learning \/ RL)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b (Time Series \/ TS)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b (Recommender System \/ RecSys)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (Deep Learning \/ DL), \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 ML \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 (hand-crafted features). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" id=\"\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0440\u0435\u0447\u044c, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435). \u041d\u0438\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h4>\n<p>\u2b50 \u0428\u043e\u043b\u043b\u0435 \u0424.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.piter.com\/collection\/all\/product\/glubokoe-obuchenie-na-python-2-e-mezhd-izdanie\"><strong>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 Python<\/strong><\/a><strong>\u00a0\/\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.manning.com\/books\/deep-learning-with-python-second-edition\"><strong>Deep Learning with Python<\/strong><\/a>\u00a0by Fran\u00e7ois Chollet<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/_p\/qb\/3k\/_pqb3km854wnhsibettwm9dwlvw.jpeg\" alt=\"\u041c\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 (\u0430 \u0432\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435)\" width=\"1280\" height=\"960\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/_p\/qb\/3k\/_pqb3km854wnhsibettwm9dwlvw.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041c\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 (\u0430 \u0432\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f DL.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/d2l.ai\/index.html\"><strong>Dive into Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/d53\/ef2\/ce9\/d53ef2ce988aa4244243c236918e4f89.png\" alt=\"Dive into Deep Learning\" width=\"1440\" height=\"810\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/d53\/ef2\/ce9\/d53ef2ce988aa4244243c236918e4f89.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Dive into Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c (\u043d\u0430 PyTorch, NumPy\/MXNet, JAX \u0438 TensorFlow) \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c Jupyter notebook&#8217;\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 500 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432 70 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445 \u043c\u0438\u0440\u0430.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/udlbook.github.io\/udlbook\/\"><strong>Understanding Deep Learning<\/strong><\/a>\u00a0by Simon J.D. Prince<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/751\/d96\/d46\/751d96d46efe9fe652e7830fe67f0a5e.jpeg\" alt=\"Understanding Deep Learning\" width=\"800\" height=\"365\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/751\/d96\/d46\/751d96d46efe9fe652e7830fe67f0a5e.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Understanding Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u044f\u043c, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0435, \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fleuret.org\/public\/lbdl.pdf\"><strong>The Little Book of Deep Learning<\/strong><\/a>\u00a0by Fran\u00e7ois Fleuret<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/-s\/vk\/dk\/-svkdk1qvtjjifgmed0gylv9dwg.png\" alt=\"\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438\" width=\"618\" height=\"372\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/-s\/vk\/dk\/-svkdk1qvtjjifgmed0gylv9dwg.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e (\u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e) \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b: \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043b\u043e\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0434. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c: \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e GPU \u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b. \u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/vickiboykis.com\/what_are_embeddings\/index.html\"><strong>What are embeddings<\/strong><\/a>\u00a0by Vicki Boykis<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/go\/7q\/go\/go7qgoed2gx0filduexjlj4v3b4.png\" alt=\"\u0418\u0434\u0435\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435\" width=\"2447\" height=\"849\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/go\/7q\/go\/go7qgoed2gx0filduexjlj4v3b4.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0418\u0434\u0435\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 (\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432 production (\u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0442\u0434)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/dls.samcs.ru\/\"><strong>\u0428\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/a>\u00a0\u0424\u041f\u041c\u0418 \u041c\u0424\u0422\u0418<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/df\/cu\/fr\/dfcufrhsozk72nv5qltgwduec10.png\" alt=\"Deep Learning School\" width=\"2184\" height=\"1050\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/df\/cu\/fr\/dfcufrhsozk72nv5qltgwduec10.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Deep Learning School<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0428\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0424\u0438\u0437\u0442\u0435\u0445-\u0448\u043a\u043e\u043b\u044b \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u041c\u0424\u0422\u0418. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f. \u0417\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0424\u041f\u041c\u0418 \u041c\u0424\u0422\u0418, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 AI.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 1-\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 (\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 ML, DL \u0438 CV):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u041c\u041e \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (CNN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b CNN \u0438 Transfer Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435-\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (GAN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 2-\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 (NLP, Audio):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 NLP. \u042d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (RNN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 encoder-decoder<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c Attention \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Transformer<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>GPT, GPT-2, GPT-3, ChatGPT, Zero-shot Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 NLP \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/specializations\/deep-learning\"><strong>Deep Learning Specialization<\/strong><\/a>\u00a0<code>paid<\/code><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/46\/yq\/kc\/46yqkcqk2iubyqrl67gmnpet61g.png\" alt=\"\u0421\u0435\u0440\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442 \u043e\u0431 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Deep Learning\" width=\"1926\" height=\"1530\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/46\/yq\/kc\/46yqkcqk2iubyqrl67gmnpet61g.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u0435\u0440\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442 \u043e\u0431 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 Coursera. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (2019 \u0433\u043e\u0434), \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u044b).<br \/>\u042f \u0431\u044b \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@Deeplearningai\/playlists\">\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438<\/a>\u00a0\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/introtodeeplearning.com\/\"><strong>MIT 6.S191. Introduction to Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/hz\/sw\/do\/hzswdonrwjzuzk5pgknvatmo0ym.png\" alt=\"\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning\" width=\"2282\" height=\"1692\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hz\/sw\/do\/hzswdonrwjzuzk5pgknvatmo0ym.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u041c\u0430\u0441\u0441\u0430\u0447\u0443\u0441\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0438\u0442\u0443\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443! \u041d\u0430 \u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/course.fast.ai\/\"><strong>Practical Deep Learning for Coders \u043e\u0442 fast.ai<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/f30\/f05\/efc\/f30f05efc348a6a71706bc1e813141f9.jpg\" alt=\"Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD\" width=\"640\" height=\"360\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/f30\/f05\/efc\/f30f05efc348a6a71706bc1e813141f9.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 DL \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 PyTorch, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a fastai \u0438 Hugging Face<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/course.fast.ai\/Resources\/book.html\">Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD<\/a>.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/www.learnpytorch.io\/\"><strong>Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/n5\/d5\/v4\/n5d5v4jjxyhnjyfwqtb0t44q1ri.jpeg\" alt=\"\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery\" width=\"1920\" height=\"1080\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/n5\/d5\/v4\/n5d5v4jjxyhnjyfwqtb0t44q1ri.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyTorch:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Fundamentals<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Neural Network Classification<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Computer Vision<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Custom Datasets<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Going Modular<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfer Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Experiment Tracking<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Paper Replicating<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Model Deployment<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/fullstackdeeplearning.com\/course\/2022\/\"><strong>Full Stack Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/95\/sq\/lk\/95sqlkwtupwaptgfrps48jrxuye.png\" alt=\"\u0418\u0434\u0435\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Full Stack Deep Learning\" width=\"860\" height=\"450\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/95\/sq\/lk\/95sqlkwtupwaptgfrps48jrxuye.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0418\u0434\u0435\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Full Stack Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b DL \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c DL \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437 \u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043b\u0430\u0434\u043e\u043a \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 production<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 ML-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c ML-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (LLM) \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 Foundation \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/mryab\/efficient-dl-systems\"><strong>Efficient Deep Learning Systems<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/hm\/vn\/ok\/hmvnokzvuzbsqzakcjuglqu-6ry.png\" alt=\"Efficient Deep Learning Systems GitHub\" width=\"1200\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hm\/vn\/ok\/hmvnokzvuzbsqzakcjuglqu-6ry.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Efficient Deep Learning Systems GitHub<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e DL \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Introduction<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Experiment tracking, model and data versioning, testing DL code in Python<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Training optimizations, profiling DL code<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Basics of distributed ML<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Data-parallel training and All-Reduce<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Training large models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Python web application deployment<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>LLM inference optimizations and software<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Efficient model inference<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/karpathy.ai\/zero-to-hero.html\"><strong>Neural Networks: Zero to Hero<\/strong><\/a>\u00a0by Andrej Karpathy<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/ax\/bk\/qg\/axbkqgyqy4tefacc0n0y9-eziyk.jpeg\" alt=\"\u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 backpropagation\" width=\"686\" height=\"386\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ax\/bk\/qg\/axbkqgyqy4tefacc0n0y9-eziyk.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u0439 \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u044b\u0448\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 backpropagation<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u0410\u043d\u0434\u0440\u0435\u044f \u041a\u0430\u0440\u043f\u0430\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f &#8212; \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0434\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a GPT.<br \/>\u041f\u043e \u043c\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430, \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u2014 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u043c, \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<h4>\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438<\/h4>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/dy\/cs\/ks\/dycsksb6qlfqtgbnxxaowuxlsnc.png\" alt=\"\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438 \u043f\u043e DL \u043e\u0442 \u0410\u0444\u0448\u0438\u043d \u0438 \u0428\u0435\u0440\u0432\u0438\u043d \u0410\u043c\u0438\u0434\u0438\" width=\"2268\" height=\"712\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/dy\/cs\/ks\/dycsksb6qlfqtgbnxxaowuxlsnc.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438 \u043f\u043e DL \u043e\u0442 \u0410\u0444\u0448\u0438\u043d \u0438 \u0428\u0435\u0440\u0432\u0438\u043d \u0410\u043c\u0438\u0434\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0411\u0440\u0430\u0442\u044c\u044f \u0410\u0444\u0448\u0438\u043d \u0438 \u0428\u0435\u0440\u0432\u0438\u043d \u0410\u043c\u0438\u0434\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 \u0433\u0430\u0439\u0434\u044b, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0447\u0435\u0440\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043c\u0435\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0428\u0435\u0440\u0432\u0438\u043d \u043f\u0440\u0435\u043f\u043e\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u0432 \u0421\u0442\u044d\u043d\u0444\u043e\u0440\u0434\u0435.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c, \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0435 \u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438, \u043d\u043e \u0443\u0436\u0435 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 ML, \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/#%D1%88%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BB%D0%BA%D0%B8\">\u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435<\/a>\u00a0\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-230\/cheatsheet-convolutional-neural-networks\"><strong>Convolutional Neural Networks<\/strong><\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0422\u0438\u043f\u044b \u0441\u043b\u043e\u0435\u0432, \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (Object Detection), \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446 (Face Verification and Recognition)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u043b\u044f (Neural Style Transfer); \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u044e\u043a\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-230\/cheatsheet-recurrent-neural-networks\"><strong>Recurrent Neural Networks<\/strong><\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u0447\u0435\u0437\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439\/\u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442 (vanishing\/exploding gradient), GRU, LSTM, \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 RNNs<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Word2vec, skip-gram, \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0441\u044d\u043c\u043f\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 (negative sampling), GloVe, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f (attention model)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c (language model), beam search, Bleu \u0441\u043a\u043e\u0440<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/stanford.edu\/~shervine\/teaching\/cs-230\/cheatsheet-deep-learning-tips-and-tricks\"><strong>Deep Learning Tips and Tricks<\/strong><\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0410\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (data augmentation), \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u043d\u0430\u044f \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f (batch normalization), \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u041a\u0441\u0430\u0432\u044c\u0435 (Xavier initialization), \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 (transfer learning), \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (adaptive learning rates)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u0442\u0447\u0430\u0445 (overfitting small batch), \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 (gradient checking)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/rasbt\/deeplearning-models\"><strong>Deep Learning Models<\/strong><\/a>\u00a0by Sebastian Raschka<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ve\/sm\/ch\/vesmchbpyuuuf7xrv_kzau8sdki.png\" alt=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0430\u0439\u0442\" width=\"1684\" height=\"824\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ve\/sm\/ch\/vesmchbpyuuuf7xrv_kzau8sdki.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0430\u0439\u0442<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (TensorFlow \u0438 PyTorch) \u0432 Jupyter Notebooks.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/google-research\/tuning_playbook\"><strong>Deep Learning Tuning Playbook<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/iy\/ki\/ld\/iykildtqzapazxomgoqcv5rz8-c.png\" width=\"1200\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/iy\/ki\/ld\/iykildtqzapazxomgoqcv5rz8-c.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0435 \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/ritchieng\/the-incredible-pytorch\"><strong>The Incredible PyTorch<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/bn\/hw\/1i\/bnhw1izuqne-3buauhmdib3hfiq.png\" alt=\"\u041d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 PyTorch\" width=\"4125\" height=\"930\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bn\/hw\/1i\/bnhw1izuqne-3buauhmdib3hfiq.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041d\u0435\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 PyTorch<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0442\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043d\u0438\u0433 \u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043e \u0441 PyTorch.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0-%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2-%D0%BD%D0%B0-%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC-%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5\" id=\"\u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430-\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432-\u043d\u0430-\u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c-\u044f\u0437\u044b\u043a\u0435\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/h3>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b (\u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b) \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435.<\/p>\n<p>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b (40+ \u0441\u0441\u044b\u043b\u043e\u043a), \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c (Large Language Models \/ LLM) \u0438 Prompt Engineering \u043d\u0435 \u0432\u043b\u0435\u0437\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0445 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/Extremesarova\/ds_resources\">Data Science Resources<\/a>.<\/p>\n<h4>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/yandexdataschool\/nlp_course\"><strong>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e NLP<\/strong><\/a>\u00a0\u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414 (\u0415\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0412\u043e\u0439\u0442\u0430)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/em\/ad\/mx\/emadmxxeqyrfk5g7kvqawlwxnzy.png\" alt=\"\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 NLP Course | For You\" width=\"1426\" height=\"842\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/em\/ad\/mx\/emadmxxeqyrfk5g7kvqawlwxnzy.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 NLP Course | For You<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b, \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Word Embeddings<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Text Classification<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Language Modeling<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Seq2seq and Attention<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfer Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>LLMs and Prompting<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transformer architecture &amp; training tricks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Conversation systems, instruction fine-tuning &amp; RLHF<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Efficient inference of NLP models<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0412 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u043a\u0443\u0440\u0441\u0443\u00a0<a href=\"https:\/\/lena-voita.github.io\/\">\u0415\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0412\u043e\u0439\u0442\u0430<\/a>\u00a0(\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440) \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\u00a0<a href=\"https:\/\/lena-voita.github.io\/nlp_course.html\">NLP Course | For You<\/a>.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/54098\/info\"><strong>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/05e\/dd6\/7ea\/05edd67eaf725c11a31f2f57bd523d03.jpg\" alt=\"\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 - \u0420\u043e\u043c\u0430\u043d \u0421\u0443\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432\" title=\"\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 - \u0420\u043e\u043c\u0430\u043d \u0421\u0443\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432\" width=\"640\" height=\"360\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/05e\/dd6\/7ea\/05edd67eaf725c11a31f2f57bd523d03.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 &#8212; \u0420\u043e\u043c\u0430\u043d \u0421\u0443\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439 (2019 \u0433\u043e\u0434), \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0449\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 NLP \u043e\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432 Samsung AI Center:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: 1-\u043a-1 \u0438 N-\u043a-M<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfer learning, \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 kaggle \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><a href=\"https:\/\/ods.ai\/tracks\/nlp-course-spring-2024\"><strong>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e NLP<\/strong><\/a>\u00a0\u043e\u0442 \u0412\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u0438\u043d\u0430 \u041c\u0430\u043b\u044b\u0445<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/_c\/x-\/k0\/_cx-k0lz_rvw3x8lyecitmlfih0.png\" width=\"1366\" height=\"696\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/_c\/x-\/k0\/_cx-k0lz_rvw3x8lyecitmlfih0.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u043e\u043f\u0438\u043a\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Introduction to Natural Language Processing<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Machine Learning Basics and Text Classification<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Word Embeddings<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Convolutional Neural Networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Hidden Markov Models and Tagging<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Recurrent Neural Networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Topic Modeling<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Statistical Machine Translation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transformers<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Conversational AI<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043e\u0442 \u0421\u0442\u0435\u043d\u0444\u043e\u0440\u0434\u0430<\/strong><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/ed\/tt\/io\/edttio-5agynqcozukitmps7mcu.jpeg\" width=\"631\" height=\"388\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ed\/tt\/io\/edttio-5agynqcozukitmps7mcu.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<ul>\n<li>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/cs224n\/\"><strong>Stanford CS224N: NLP with Deep Learning<\/strong><\/a>\u00a0+\u00a0<a href=\"https:\/\/youtube.com\/playlist?list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4&amp;si=wGZVIPhfpEtwvJx_\">Video<\/a>\u00a0+\u00a0<a href=\"https:\/\/vinija.ai\/nlp\/\">Notes<\/a><\/p>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e NLP \u043e\u0442 \u0421\u0442\u0435\u043d\u0444\u043e\u0440\u0434\u0430, \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Word Vectors<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Word Vectors and Language Models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Backpropagation and Neural Network Basics<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Dependency Parsing<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Recurrent Neural Networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Sequence to Sequence Models and Machine Translation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transformers<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Pretraining<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Post-training (RLHF, SFT)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Efficient Adaptation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Question Answering<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Security and Privacy<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Benchmarking and Evaluation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Code Generation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Multimodal Language Models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Human Centered NLP<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Deployment and Efficiency<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Open Questions in NLP 2024<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/cs224u\/index.html\"><strong>Stanford CS224U: Natural Language Understanding<\/strong><\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/cs224v\/schedule.html\"><strong>Stanford CS 224V: Conversational Virtual Assistants with Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/learn\/nlp-course\/chapter0\/1\"><strong>Hugging Face NLP course<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/ge\/u5\/yl\/geu5yleerpcf-djsrbgnhj6jzym.jpeg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ge\/u5\/yl\/geu5yleerpcf-djsrbgnhj6jzym.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438\u0437 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b Hugging Face \u2014 ?\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/transformers\">Transformers<\/a>, ?\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/datasets\">Datasets<\/a>, ?\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/tokenizers\">Tokenizers<\/a>\u00a0\u0438 ?\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/huggingface\/accelerate\">Accelerate<\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/huggingface.co\/models\">Hugging Face Hub<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0413\u043b\u0430\u0432\u044b \u0441 1 \u043f\u043e 4 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044f\u0442 \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 ? Transformers. \u041a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 Transformer, \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0438\u0437 Hugging Face Hub, \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0432 Hub!<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u043b\u0430\u0432\u044b \u0441 5 \u043f\u043e 8 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c ? Datasets \u0438 ? Tokenizers, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 NLP. \u041a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b NLP.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u043b\u0430\u0432\u044b \u0441 9 \u043f\u043e 12 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 NLP \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 Transformer \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0435\u0447\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043f\u0443\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0435\u043c\u043e-\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f production. \u041a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c ? Transformers \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438) \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f!<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/bylinina.github.io\/ling_course\/\"><strong>Linguistics for Language Technology<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0442\u043e \u0445\u043e\u0447\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c NLP \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043b\u0438\u043d\u0433\u0432\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438: \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u043c\u043e\u0440\u0444\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441, \u043c\u0435\u0436\u044a\u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u043a\u0430 (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f), \u0434\u0438\u0441\u043a\u0443\u0440\u0441 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u0433\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<h4>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~jurafsky\/slp3\/\"><strong>Speech and Language Processing<\/strong><\/a>\u00a0by Dan Jurafsky and James H. Martin<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/53d\/781\/2eb\/53d7812eb4fc43ff88b2228852342d42.png\" width=\"600\" height=\"350\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/53d\/781\/2eb\/53d7812eb4fc43ff88b2228852342d42.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435, \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043e\u0442 Daniel Jurafsky &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u0435\u0440\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f.<br \/>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u0443\u0440\u0441\u00a0<a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~jurafsky\/li15\/\">LSA 311: Computational Lexical Semantics<\/a>\u00a0\u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/transformersbook.com\/\"><strong>Natural Language Processing with Transformers<\/strong><\/a>\u00a0by Lewis Tunstall, Leandro von Werra adn Thomas Wolf<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/da5\/192\/30d\/da519230d8cc050394a3ccfa1e0ac403.jpeg\" width=\"800\" height=\"600\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/da5\/192\/30d\/da519230d8cc050394a3ccfa1e0ac403.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0421 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 2017 \u0433\u043e\u0434\u0443 Transformers \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 NLP \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u0432\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0442\u043b\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Transformers \u0434\u043b\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 NLP, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 (Text Classification), \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (Named Entity Recognition \/ NER \/ Token Classification) \u0438 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b (Question Answering).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a Transformers \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043c\u0435\u0436\u044a\u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e\u00a0<a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/journal\/transfernoe-obuchenie-pochemu-deep-learning-stal-dostupnee\">\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>\u00a0(cross-lingual transfer learning).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c Transformers \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 Transformers \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b, \u043a\u0430\u043a distillation, pruning \u0438 quantization.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Transformers \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 GPU.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/www.amazon.com\/Transformers-Natural-Language-Processing-architectures-ebook\/dp\/B09T34LVRM?ref_=ast_author_dp&amp;dib=eyJ2IjoiMSJ9.wa38PcGXRxWshcH7rjbD4IcG9iwmHqu-ncXj6wO9_XMOVAx0cny9f6lqwV0McsOKUhvnNw-lAB6HtM35nxTl9z34_sglVNO4zrYs-3pvp9Y.-9Y0jF1BIRd4hjHermJekTA7kM2UDOJpGjgvguDKdpk&amp;dib_tag=AUTHOR\"><strong>Transformers for Natural Language Processing<\/strong><\/a>\u00a0by Denis Rothman<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/8d7\/283\/899\/8d7283899a5769af541cc758d001e25e.png\" width=\"1200\" height=\"630\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8d7\/283\/899\/8d7283899a5769af541cc758d001e25e.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 (\u0434\u043b\u044f NLP) \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python, Hugging Face \u0438 OpenAI (GPT-3, ChatGPT \u0438 GPT-4).<\/p>\n<h4>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h4>\n<p>\u0417\u0430 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e\u00a0<a href=\"https:\/\/t.me\/senior_augur\">\u0418\u043b\u044c\u044e \u0413\u0443\u0441\u0435\u0432\u0430<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1301.3781.pdf\">Word2Vec<\/a>, Mikolov et al., Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1607.04606.pdf\">FastText<\/a>, Bojanowski et al., Enriching Word Vectors with Subword Information<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1409.0473\">Attention<\/a>, Bahdanau et al., Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\">Transformers<\/a>, Vaswani et al., Attention Is All You Need<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.0480\">BERT<\/a>, Devlin et al., BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/d4mucfpksywv.cloudfront.net\/better-language-models\/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf\">GPT-2<\/a>, Radford et al., Language Models are Unsupervised Multitask Learners<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2005.14165\">GPT-3<\/a>, Brown et al, Language Models are Few-Shot Learners<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2007.01852\">LaBSE<\/a>, Feng et al., Language-agnostic BERT Sentence Embedding<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2103.00020\">CLIP<\/a>, Radford et al., Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2104.09864\">RoPE<\/a>, Su et al., RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2106.09685\">LoRA<\/a>, Hu et al., LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2203.02155\">InstructGPT<\/a>, Ouyang et al., Training language models to follow instructions with human feedback<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2203.15556\">Scaling laws<\/a>, Hoffmann et al., Training Compute-Optimal Large Language Models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2205.14135\">FlashAttention<\/a>, Dao et al., FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.04672\">NLLB<\/a>, NLLB team, No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2208.07339\">Q8<\/a>, Dettmers et al., LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2212.10560\">Self-instruct<\/a>, Wang et al., Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/crfm.stanford.edu\/2023\/03\/13\/alpaca.html\">Alpaca<\/a>, Taori et al., Alpaca: A Strong, Replicable Instruction-Following Model<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2302.13971\">LLaMA<\/a>, Touvron, et al., LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/dynamic-epoch-4bb.notion.site\/100-questions-about-NLP-549ccde0d81a4689b5635888b9d0d7e6\"><strong>100 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e NLP<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u0437 100 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 (\u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 NLP, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c) \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f NLP \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/t.me\/natural_language_processing\"><strong>\u0427\u0430\u0442 \u043f\u043e NLP<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0420\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u044f\u0437\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0447\u0430\u0442 \u043f\u043e NLP \u0432 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c \u0441 6000+ \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b (\u0438 \u0438\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u044e\u0442)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0443\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u043d\u043e\u043d\u0441\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0441\u0435\u043c\u0438\u043d\u0430\u0440\u044b \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0432\u0430\u043a\u0430\u043d\u0441\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" id=\"\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435-\u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0433\u0434\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0446\u0435\u043b\u044c &#8212; \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a. \u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0435, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0441\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/50352\/syllabus\"><strong>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u0432\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0451\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"http:\/\/cs231n.stanford.edu\/schedule.html\"><strong>CS231n: Deep Learning for Computer Vision<\/strong><\/a>\u00a0+\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=vT1JzLTH4G4&amp;list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv&amp;ab_channel=StanfordUniversitySchoolofEngineering\">Videos<\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/zt\/u6\/pd\/ztu6pdj1oz890i5houlrdqegr3c.png\" width=\"1878\" height=\"1046\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/zt\/u6\/pd\/ztu6pdj1oz890i5houlrdqegr3c.png\"\/><\/figure>\n<p>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e CV \u043e\u0442 \u0421\u0442\u0435\u043d\u0444\u043e\u0440\u0434\u0430, \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Deep Learning Basics<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Image Classification with Linear Classifiers<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Regularization and Optimization<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Neural Networks and Backpropagation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Image Classification with CNNs<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CNN Architectures<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Training Neural Networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Recurrent Neural Networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Attention and Transformers<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Video Understanding<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Object Detection and Image Segmentation<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Visualizing and Understanding<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Self-supervised Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Robot Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Generative Models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>3D Vision<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/web.eecs.umich.edu\/~justincj\/teaching\/eecs442\/WI2021\/\"><strong>EECS 442: Computer Vision<\/strong><\/a>\u00a0+\u00a0<a href=\"https:\/\/m.bilibili.com\/video\/BV1BV411n7Km\">Videos<\/a><\/p>\n<p>\u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0436\u0443 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043a\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Image formation \/ projective geometry \/ lighting<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Practical linear algebra<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Image processing \/ descriptors<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Image warping<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Linear models + optimization<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Neural networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Applications of neural networks<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Motion and flow<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Single-view geometry<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Multi-view geometry<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Applications<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8\" id=\"\u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435-\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435-\u0441\u0435\u0442\u0438\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0413\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h3>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c.<\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0442\u0438\u043f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043e\u0431\u0449\u0435\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a (\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043d, \u0443\u0437\u043b\u043e\u0432), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439 (\u0440\u0451\u0431\u0435\u0440, \u0434\u0443\u0433). \u0413\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445, \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0438, \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0435 \u0438 \u0445\u0438\u043c\u0438\u0438, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043b\u0435\u043a\u0430\u0440\u0441\u0442\u0432 \u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0441\u043b\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/class\/cs224w\/\"><strong>CS224W: Machine Learning with Graphs<\/strong><\/a>\u00a0+\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/playlist?list=PLoROMvodv4rOP-ImU-O1rYRg2RFxomvFp\">Video<\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/yy\/r1\/be\/yyr1bebbyomudrkjcxabag5ihkw.jpeg\" width=\"1200\" height=\"651\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/yy\/r1\/be\/yyr1bebbyomudrkjcxabag5ihkw.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432. \u041f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430 \u0438 \u0435\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0443\u0447\u0430\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044f\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/aman.ai\/primers\/ai\/gnn\/\"><strong>Graph Neural Networks<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/aman.ai\/recsys\/gnn\/\"><strong>Graph Neural Networks for RecSys<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0422\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC\" id=\"\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435-\u0441-\u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c\"><\/a><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/h3>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u0440\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435, \u043d\u043e \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432 \u043d\u0435\u0439. \u0414\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0430\u0433\u0440\u0430\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a NLP \u0438\u043b\u0438 CV, \u043d\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043e\u043d\u0430 &#171;\u043d\u0430\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u044b&#187; \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f\u0445, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0430\u0445, \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0435, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/spinningup.openai.com\/en\/latest\/index.html\"><strong>Spinning Up in Deep RL<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/3c\/o0\/8q\/3co08qig-ppginoiliiv-rgywg8.png\" width=\"1200\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3c\/o0\/8q\/3co08qig-ppginoiliiv-rgywg8.png\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 OpenAI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (deep RL).<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435\u00a0<a href=\"https:\/\/spinningup.openai.com\/en\/latest\/spinningup\/rl_intro.html\">\u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>\u00a0\u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e RL, \u0432\u0438\u0434\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0443\u044e \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/spinningup.openai.com\/en\/latest\/spinningup\/spinningup.html\">\u042d\u0441\u0441\u0435<\/a>\u00a0\u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u0432 RL<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0422\u0449\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439\u00a0<a href=\"https:\/\/spinningup.openai.com\/en\/latest\/spinningup\/keypapers.html\">\u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a<\/a>\u00a0\u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0430\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/openai\/spinningup\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/a>\u00a0\u043a\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u043c\u0438 standalone \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e\u00a0<a href=\"https:\/\/spinningup.openai.com\/en\/latest\/spinningup\/exercises.html\">\u0443\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a>\u00a0\u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0438\u043d\u043a\u0438<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/learn\/deep-rl-course\/unit0\/introduction\"><strong>? Deep Reinforcement Learning Course<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/uj\/u0\/ts\/uju0tsm0kja2mlpei2yzqlxsbke.jpeg\" width=\"1920\" height=\"1080\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uj\/u0\/ts\/uju0tsm0kja2mlpei2yzqlxsbke.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430 \u0434\u043e \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0430.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u0432\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>? \u0418\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 Deep Reinforcement Learning \u0432 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>?\u200d? \u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Deep RL, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a Stable Baselines3, RL Baselines3 Zoo, Sample Factory \u0438 CleanRL.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>? \u041e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a SnowballFight, Huggy the Doggo ?, VizDoom (Doom), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Space Invaders, PyBullet \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>? \u041f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0432 Hub, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u044b \u043e\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>? \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u043c\u0438. \u0412\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0433\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 \u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>? \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442 \u043e\u0431 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 80% \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2201.09746\"><strong><u>Reinforcement Learning Textbook<\/u><\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ga\/90\/yl\/ga90ylz280pfijfu_75t3r4fjac.png\" width=\"1402\" height=\"744\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ga\/90\/yl\/ga90ylz280pfijfu_75t3r4fjac.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0421\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0431 \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0431\u0435\u0437 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0430\u043f\u0440\u0438\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435.<\/p>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0448\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u043e\u0442 \u0438\u0433\u0440\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0434\u043e \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438. \u0412\u0441\u044f \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0434\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u2014 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a, \u0430 \u043d\u0435 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B\" id=\"\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/h3>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 ML \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u043f\u043b\u0435\u0439\u0441\u0430\u043c\u0438, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e\/\u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0435\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<h4>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/ods.ai\/tracks\/mts-recsys-df2020\"><strong>Your First RecSys<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/ou\/ze\/dr\/ouzedr8f5vab38vuvexopmot_yg.jpeg\" alt=\"\u0412\u0430\u0448\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ou\/ze\/dr\/ouzedr8f5vab38vuvexopmot_yg.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0412\u0430\u0448\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0430 5 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u044b, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f \u0438 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043a\u0448\u0435\u043d\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0435\u0439\u0437\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0440\u0435\u0432\u044c\u044f\u0445 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u0440\u0435-\u0440\u0430\u043d\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/ods.ai\/tracks\/recsys-course2021\"><strong>Your Second RecSys<\/strong><\/a>\u00a0(\u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 Your First RecSys)<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ic\/et\/1z\/icet1zni5drdzwsibelp-puml68.png\" alt=\"\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u0430\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\" width=\"1220\" height=\"680\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ic\/et\/1z\/icet1zni5drdzwsibelp-puml68.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u0430\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f, \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0441\u044f production \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 (\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u0434\u043e real-time \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043d\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b), \u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e: \u0434\u0432\u0443\u0445\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0435.<br \/>\u0412\u0430\u0441 \u0436\u0434\u0443\u0442 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0435\u0432\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Your first money \/ experiment<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0411\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u043e\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>Your first prod<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 production<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 production<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p>Your second model<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0414\u0432\u0443\u0445\u044d\u0442\u0430\u043f\u043d\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u0430\u044f \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 DSSM<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/shashist\/recsys-course\"><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u2014 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u043e\u0431\u0449\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u043c RecSys<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0440\u0443\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0430\u043d\u0434\u0438\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h4>\n<p>\u2b50 \u041a. \u0424\u0430\u043b\u044c\u043a.\u00a0<a href=\"https:\/\/dmkpress.com\/catalog\/computer\/data\/978-5-97060-774-9\/\"><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435<\/strong><\/a><strong>\u00a0\/\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.manning.com\/books\/practical-recommender-systems\"><strong>Practical Recommender Systems<\/strong><\/a>\u00a0by Kim Falk<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/mq\/gd\/ih\/mqgdiharttyfjrrvaazcreaob4i.jpeg\" alt=\"\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 &quot;\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435&quot;\" width=\"270\" height=\"369\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mq\/gd\/ih\/mqgdiharttyfjrrvaazcreaob4i.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 &#171;\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435&#187;<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0439\u043c\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430\u0445, \u043a\u0430\u043a Amazon \u0438 Netflix.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0443\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/cseweb.ucsd.edu\/~jmcauley\/pml\/\"><strong>Personalized Machine Learning<\/strong><\/a>\u00a0by Julian McAuley<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/mh\/ja\/ck\/mhjackt3c0p17cn_0oaymemi16m.png\" alt=\"Personalized Machine Learning\" width=\"600\" height=\"315\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mh\/ja\/ck\/mhjackt3c0p17cn_0oaymemi16m.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Personalized Machine Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u044d\u0442\u043e\u0439\u00a0<a href=\"https:\/\/cseweb.ucsd.edu\/~jmcauley\/pml\/pml_book.pdf\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/a>\u00a0(\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b 79-214) \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0435\u0435 \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<h4>\u0420\u0430\u0437\u043d\u043e\u0435<\/h4>\n<p><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/strong>\u00a0\u0432 \u0423\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/article\/intro-recsys\">\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/article\/rekomendacii-na-osnove-matrichnyh-razlozhenij\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/article\/kontentnye-rekomendacii\">\u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/article\/horoshie-svojstva-rekomendatelnyh-sistem\">\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\"><strong>Recommenders<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/4j\/6a\/pv\/4j6apvl-27ilhovyfi3zggxx3wk.png\" alt=\"Recommenders\" width=\"1588\" height=\"344\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/4j\/6a\/pv\/4j6apvl-27ilhovyfi3zggxx3wk.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>Recommenders<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 Jupyter notebooks. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u044f\u0442\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\/blob\/main\/examples\/01_prepare_data\">\u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a>: \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\/blob\/main\/examples\/00_quick_start\">\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/a>: \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Alternating Least Squares (ALS) \u0438\u043b\u0438 eXtreme Deep Factorization Machines (xDeepFM).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\/blob\/main\/examples\/03_evaluate\">\u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430<\/a>: \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u0444\u0444\u043b\u0430\u0439\u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\/blob\/main\/examples\/04_model_select_and_optimize\">\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a>: \u041f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0433\u0438\u043f\u0435\u0440\u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/recommenders-team\/recommenders\/blob\/main\/examples\/05_operationalize\">\u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a>: \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432 production \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Azure.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/knowledge\/rekomendatelnye-sistemy.-mashinnoe-obuchenie\"><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/bv\/2p\/nb\/bv2pnbbyqh5l9x5swdrb1gz33p4.jpeg\" alt=\"\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bv\/2p\/nb\/bv2pnbbyqh5l9x5swdrb1gz33p4.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u041a.\u0412. \u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0446\u043e\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/jetinfosystems\/articles\/453792\/\"><strong>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b: \u0438\u0434\u0435\u0438, \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/cn\/xp\/of\/cnxpofrpvsljwifawmg-q4shuk8.png\" alt=\"\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u043e\u0432 - \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\" width=\"1000\" height=\"625\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cn\/xp\/of\/cnxpofrpvsljwifawmg-q4shuk8.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0444\u0438\u043b\u044c\u043c\u043e\u0432 &#8212; \u043e\u0434\u043d\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 \u0425\u0430\u0431\u0440\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%8B\" id=\"\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435-\u0440\u044f\u0434\u044b\"><\/a><\/p>\n<h3>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/h3>\n<p>\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c. \u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0430\u0445, \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c.<\/p>\n<p>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432, \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0435, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0430\u0445, \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0435\u043c\u043b\u0435\u0442\u0440\u044f\u0441\u0435\u043d\u0438\u0439, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u044d\u043d\u0446\u0435\u0444\u0430\u043b\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0438, \u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/handbook\/ml\/article\/vremennye-ryady\"><strong>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/sb\/3n\/qa\/sb3nqa5ozqtwvlr5pdux7rkoh6g.png\" alt=\"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430\" width=\"903\" height=\"453\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sb\/3n\/qa\/sb3nqa5ozqtwvlr5pdux7rkoh6g.png\"\/><\/p>\n<div><figcaption>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c \u0438\u0437 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0438\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u0428\u0410\u0414, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u044f\u0434\u0430 \u043a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438. \u0417\u0430\u043a\u0430\u043d\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u043e\u043c \u043e \u0434\u0435\u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/mlcourse.ai\/book\/topic09\/topic09_intro.html\"><strong>Topic 9. Time Series Analysis with Python<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/9k\/ia\/v-\/9kiav-tt2quqf0udagvfgj_ntw0.jpeg\" width=\"400\" height=\"225\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/9k\/ia\/v-\/9kiav-tt2quqf0udagvfgj_ntw0.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 Open Machine Learning Course, \u043f\u0440\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/#%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81%D1%8B\">\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>\u00a0\u0435\u0441\u0442\u044c 9 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0430, \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/ods\/articles\/327242\/\">\u043d\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f<\/a>\u00a0\u043a\u0430\u043a \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 Python, \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f; \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0434\u0432\u043e\u0439\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0442\u0440\u043e\u0439\u043d\u043e\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435; \u0447\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0432\u0430\u0441; \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c SARIMA \u0438 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0440\u0435\u0442\u044c; \u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c xgboost-\u043e\u043c.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/education.yandex.ru\/knowledge\/prognozirovanie-vremennyh-ryadov.-mashinnoe-obuchenie\"><strong>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/0i\/vu\/mx\/0ivumxq1kznxurduo4566xp2iia.jpeg\" width=\"686\" height=\"386\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/0i\/vu\/mx\/0ivumxq1kznxurduo4566xp2iia.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u041b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u041a.\u0412. \u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0446\u043e\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/learn\/time-series\"><strong>Time Series<\/strong><\/a><\/p>\n<p>\u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043e\u0442 Kaggle Learn \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/cienciadedatos.net\/documentos\/py39-forecasting-time-series-with-skforecast-xgboost-lightgbm-catboost\"><strong>Forecasting time series with gradient boosting: Skforecast, XGBoost, LightGBM, Scikit-learn and CatBoost<\/strong><\/a>\u00a0by Joaqu\u00edn Amat Rodrigo, Javier Escobar Ortiz<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/7w\/p8\/qi\/7wp8qiraq1ahopscxdqwjamiqxk.png\" width=\"756\" height=\"110\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7w\/p8\/qi\/7wp8qiraq1ahopscxdqwjamiqxk.png\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0433\u0430\u0439\u0434\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 skforecast \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a XGBoost, LightGBM, Scikit-learn \u0438 CatBoost.<\/p>\n<p>\u0413\u0440\u0443\u0437\u0434\u0435\u0432 \u0410.\u0412., \u0420\u0430\u0444\u0444\u0435\u0440\u0442\u0438 \u0413.\u00a0<a href=\"https:\/\/dmkpress.com\/catalog\/computer\/data\/978-5-93700-212-9\/\"><strong>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Prophet, sktime, ETNA \u0438 Greykite<\/strong><\/a>\u00a0<code>paid<\/code><\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/6w\/ql\/jb\/6wqljbwalyoolwowg8o7cwfhyuq.jpeg\" width=\"270\" height=\"369\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/6w\/ql\/jb\/6wqljbwalyoolwowg8o7cwfhyuq.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2013 \u043e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043e\u0432 \u0434\u0435\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 Prophet, Sktime, ETNA \u0438 Greykite. \u0420\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442 \u0438 API \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438. \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u043f\u0440\u043e\u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0442\u0435\u043c\u044b \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0442\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432.<br \/>\u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u2013 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u0443\u0433\u043b\u0435\u043a\u0438\u0441\u043b\u043e\u0433\u043e \u0433\u0430\u0437\u0430 \u0432 \u0430\u0442\u043c\u043e\u0441\u0444\u0435\u0440\u0435, \u0446\u0438\u043a\u043b\u044b \u0441\u043e\u043b\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u044f\u0442\u0435\u043d, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0441\u0430\u0434\u043a\u043e\u0432, \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u043b\u0430\u0439\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445 \u0438 \u0434\u0440. \u0418\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c \u043f\u043e data science, \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0441 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0440\u044f\u0434\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0423 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432 <a href=\"https:\/\/t.me\/Gewissta\">telegram<\/a>\u00a0\u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 &#171;\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432 \u0432 Python \u0432 4 \u0442\u043e\u043c\u0430\u0445&#187;, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 &#171;\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430 \u0431\u0435\u0441\u0441\u043c\u0435\u0440\u0442\u043d\u0430&#187; (\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0440\u044f\u0434\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432, \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438, AR, MA, (S)ARIMA(X), ETS, VAR, TBATS\/BATS, \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433, \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0440\u044f\u0434\u043e\u0432, \u0438\u0435\u0440\u0430\u0440\u0445\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b). 1200-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0435&#187;.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"big-data\" id=\"big-data\"><\/a><\/p>\n<h3>Big Data<\/h3>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u044b \u0440\u0435\u0448\u0430\u0435\u043c, \u0430 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043c\u044b \u044d\u0442\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0440\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 (\u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e, Spark), \u0438 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e \u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/15a\/7d0\/207\/15a7d02078a712b72e676ef16da6b003.jpg\" width=\"750\" height=\"422\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/15a\/7d0\/207\/15a7d02078a712b72e676ef16da6b003.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=McXK_ObP00c\"><strong>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 Spark<\/strong><\/a>\u00a0\u043e\u0442 VK<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/892\/941\/480\/89294148019bbc639e30e629936d87d4.jpg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/892\/941\/480\/89294148019bbc639e30e629936d87d4.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e API Spark.<\/p>\n<p><strong>\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 Apache Spark<\/strong>\u00a0\u043e\u0442 DataLearn<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/691\/119\/f58\/691119f58d2f2b57283ca00d67f8eead.jpg\" width=\"1280\" height=\"720\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/691\/119\/f58\/691119f58d2f2b57283ca00d67f8eead.jpg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 7-\u043e\u043c \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/datalearn.ru\/kurs-po-getting-start-with-data-engineering\">\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0418\u043d\u0436\u0438\u043d\u0438\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443<\/a>\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 open source \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0436\u0438\u043d\u0438\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 &#8212; Apache Spark \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 Databricks \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430\u043c\u0438 Amazon Glue \u0438 Azure Synapse. \u0412\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Spark \u0432 \u0438\u043d\u0434\u0443\u0441\u0442\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 use cases. \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0435\u0442 \u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u043e\u043f\u044b\u0442\u0435 \u0441 Apache Spark \u0432 Amazon \u0438 Microsoft \u0438 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PySpark \u0438 Spark SQL, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=3qhcMVsVc5A\">\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=Tl9YzC-dQLI&amp;t=2267s\">\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 Apache Spark<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=FiaZnMMOV-A\">\u041d\u0430\u0447\u0430\u043b\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 Apache Spark<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=gg1uip_i2KY\">\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 Spark API<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=MHt_s0-q_PM\">Spark SQL \u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 Spark<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u2b50 \u041f\u0435\u0440\u0440\u0435\u043d \u0416.\u0416.\u00a0<a href=\"https:\/\/dmkpress.com\/catalog\/computer\/data\/978-5-97060-879-1\/\"><strong>Spark \u0432 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438<\/strong><\/a><strong>\u00a0\/\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.manning.com\/books\/spark-in-action-second-edition\"><strong>Spark in Action<\/strong><\/a>\u00a0by Jean-Georges Perrin<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/7j\/gy\/nn\/7jgynncpjvfigl-joir0abt6onc.jpeg\" width=\"270\" height=\"369\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7j\/gy\/nn\/7jgynncpjvfigl-joir0abt6onc.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Spark \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u044b \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0438\u0434\u0435\u0440 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u044f \u0432 100 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 Hadoop. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0435 SQL, \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438 \u044f\u0441\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 API \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Spark \u0431\u0435\u0437 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043e \u0441\u043f\u0443\u0442\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 NASA.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/pages.databricks.com\/rs\/094-YMS-629\/images\/LearningSpark2.0.pdf\"><strong>Learning Spark<\/strong><\/a>\u00a0by Jules S. Damji, Brooke Wenig, Tathagata Das &amp; Denny Lee<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/lm\/ty\/q-\/lmtyq-a7nto9vbyowoaopczj36s.jpeg\" width=\"305\" height=\"400\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/lm\/ty\/q-\/lmtyq-a7nto9vbyowoaopczj36s.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e Apache Spark, \u043e\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/www.manning.com\/books\/data-analysis-with-python-and-pyspark\"><strong>Data Analysis with Python and PySpark<\/strong><\/a>\u00a0by Jonathan Rioux<\/p>\n<figure class=\"\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/xk\/re\/li\/xkrelia7tvc5g1hbowxyayu4y_u.jpeg\" width=\"360\" height=\"451\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/xk\/re\/li\/xkrelia7tvc5g1hbowxyayu4y_u.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Python. \u042d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430, \u043d\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0423\u043f\u0440\u0430\u0436\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0433\u043b\u0430\u0432\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c PySpark.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\" id=\"\u043f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c-\u0438\u0442\u043e\u0433\u0438\"><\/a><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h2>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438, \u0442\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0431\u043b\u043e\u043a\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/#learning-how-to-learn\">Learning How to Learn<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a>\u00a0\u0438\u0437\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">\u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439<\/a>\u00a0\u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432\u0441\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0430\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0421\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u043d\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/job.megafon.ru\/\">\u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438<\/a>\u00a0\u0432 Big Data \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d.<\/p>\n<p>\u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043a\u0430\u0440\u044c\u0435\u0440\u0443 \u0432 Data Science, \u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430. \u0412 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 &#8212; \u044d\u0442\u043e \u0430\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u00a0<a href=\"mailto:career@megafon.ru\">\u043f\u043e\u0447\u0442\u0443<\/a>\u00a0\u0441 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0438\u0441\u044c\u043c\u0430 &#171;<em>\u0441\u0442\u0430\u0436\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 big data<\/em>&#171;), \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0435\u0436\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0435\u0440\u0432\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 (Data Scientists), \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0438 (Data Analysts) \u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b (Data Engineers).<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\" id=\"\u0447\u0442\u043e-\u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435\"><\/a><\/p>\n<h2>\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/h2>\n<p>\u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0443 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0432\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/github.com\/Extremesarova\/ds_resources\">Data Science Resources<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0440\u0430\u0437 \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432, \u0447\u0435\u043c \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u0432 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e (\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0438\u0445 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e), \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0443\u044e \u0437\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0442\u0443\u0434\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e.<\/p>\n<p>\u0422\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u00a0<a href=\"https:\/\/t.me\/data_science_weekly\">Data Science Weekly<\/a>, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e \u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u044f \u043d\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u043b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0448\u0443 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>P.S. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044e\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/users\/DariaSatco\/\">\u0414\u0430\u0440\u044c\u044e \u0428\u0430\u0442\u044c\u043a\u043e<\/a>\u00a0\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u043a\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430!<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/808585\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/808585\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442! \u041c\u0435\u043d\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442 \u0410\u0440\u0442\u0435\u043c. \u042f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e Data Scientist&#8217;\u043e\u043c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u041c\u0435\u0433\u0430\u0424\u043e\u043d (\u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0435\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00a0<a href=\"https:\/\/nn.megafon.ru\/onefactor\/\">OneFactor<\/a>). \u041c\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 (credit scoring), \u043b\u0438\u0434\u043e\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 (lead generation) \u0438 \u0430\u043d\u0442\u0438\u0444\u0440\u043e\u0434 (anti-fraud) \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u043a\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0433\u0435\u043e-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0443 (geo-analytics).<\/p>\n<p>\u0412\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>\u00a0\u044f \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0441\u044f \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u044d\u0442\u0430\u043f\u0443 \u043f\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c \u0438\u0437 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044e Data Scientist:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/795261\/\">Live Coding<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435\/\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e (middle+\/senior)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0422\u0438\u043f\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u044c\u044e \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438 Dall-E 3<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0417\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u044f<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p>\u042f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0442\u043e\u0433\u043e \u0436\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435, \u0442\u043e \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u0441\u0430\u043c \u0441\u043c\u043e\u0433 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442.<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e must have \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u043e IT \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043d\u043e \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043a \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f (\u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c) \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u043e\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433 \u044f \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0433\u0434\u0435 \u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0440\u0435\u0441\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0438\u0445 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0440\u044b\u0432\u043e\u043a, \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e.<\/p>\n<p>\u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b \u043d\u0430 \u0440\u0443\u0441\u0441\u043a\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u043c (\u0442\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c).<\/p>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 &#8212; \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435, \u043d\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 (\u043f\u043e\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u044b\u00a0<code>paid<\/code>). \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0435 \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n<p>\u0421\u0432\u043e\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u044f \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b \u2b50.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<h2>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\">\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/a><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0-%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2-%D0%BD%D0%B0-%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC-%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%B5\">\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5-%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8\">\u0413\u0440\u0430\u0444\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81-%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%D0%BC\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5-%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%8B\">\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#big-data\">Big Data<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BC-%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%B8\">\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><a href=\"#%D1%87%D1%82%D0%BE-%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5\">\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8B\" id=\"\u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b\">\u0438\u0430\u043b\u044b&#187;<\/a><\/p>\n<h2>\u041c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b<\/h2>\n<p>\u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0432\u00a0<a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/megafon\/articles\/800919\/\">\u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a>), \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0440\u043d\u044f\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044f\u0442 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0441\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f ML \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 (Natural Language Processing \/ NLP)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 (Computer Vision \/ CV)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Automated Speech Recognition (ASR) \/ speech-to-text (STT))<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437 \u0440\u0435\u0447\u0438 (Speech Synthesis \/ text-to-speech (TTS))<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c (Reinforcement Learning \/ RL)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u044f\u0434\u044b (Time Series \/ TS)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b (Recommender System \/ RecSys)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0412\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (Deep Learning \/ DL), \u0445\u043e\u0442\u044f \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0432\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 ML \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043d\u0430\u0434 \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438 (hand-crafted features). \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u043e\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p><a class=\"anchor\" name=\"%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\" id=\"\u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435-\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\">\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435&#187;><\/a><\/p>\n<h3>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0433\u0434\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 (\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442, \u0440\u0435\u0447\u044c, \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435). \u041d\u0438\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h4>\u041a\u043d\u0438\u0433\u0438<\/h4>\n<p>\u2b50 \u0428\u043e\u043b\u043b\u0435 \u0424.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.piter.com\/collection\/all\/product\/glubokoe-obuchenie-na-python-2-e-mezhd-izdanie\"><strong>\u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 Python<\/strong><\/a><strong>\u00a0\/\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/www.manning.com\/books\/deep-learning-with-python-second-edition\"><strong>Deep Learning with Python<\/strong><\/a>\u00a0by Fran\u00e7ois Chollet<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u041c\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 (\u0430 \u0432\u0430\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435)<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0437, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u043b \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f DL.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/d2l.ai\/index.html\"><strong>Dive into Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Dive into Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c (\u043d\u0430 PyTorch, NumPy\/MXNet, JAX \u0438 TensorFlow) \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0441\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u0432 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c Jupyter notebook&#8217;\u043e\u043c, \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 500 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0432 70 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0430\u0445 \u043c\u0438\u0440\u0430.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/udlbook.github.io\/udlbook\/\"><strong>Understanding Deep Learning<\/strong><\/a>\u00a0by Simon J.D. Prince<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Understanding Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u0430 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0438\u0434\u0435\u044f\u043c, \u043b\u0435\u0436\u0430\u0449\u0438\u043c \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0430\u0442\u044c \u0435\u0435. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u043c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u0435\u0431\u0440\u0435, \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443 \u0438 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0443 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043f\u043e\u0434\u043a\u0440\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0432\u044b \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430, \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u044b \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/fleuret.org\/public\/lbdl.pdf\"><strong>The Little Book of Deep Learning<\/strong><\/a>\u00a0by Fran\u00e7ois Fleuret<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u0445\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e (\u043d\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e) \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b: \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438, \u0434\u0440\u043e\u043f\u0430\u0443\u0442, \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f, \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0441\u043b\u043e\u0438 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0434. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430\u043c: \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e GPU \u0438 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u044b. \u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d\u0435.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/vickiboykis.com\/what_are_embeddings\/index.html\"><strong>What are embeddings<\/strong><\/a>\u00a0by Vicki Boykis<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0418\u0434\u0435\u044f \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 (\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0430\u043c<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432 \u0432 production (\u043a\u0430\u043a \u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0442\u0434)<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h4>\u041a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/h4>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/dls.samcs.ru\/\"><strong>\u0428\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/strong><\/a>\u00a0\u0424\u041f\u041c\u0418 \u041c\u0424\u0422\u0418<\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Deep Learning School<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0428\u043a\u043e\u043b\u0430 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u0424\u0438\u0437\u0442\u0435\u0445-\u0448\u043a\u043e\u043b\u044b \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0438 \u041c\u0424\u0422\u0418. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044f\u043c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f. \u0417\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u0432\u0435\u0434\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0424\u041f\u041c\u0418 \u041c\u0424\u0422\u0418, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 AI.<\/p>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 1-\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 (\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 ML, DL \u0438 CV):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u041c\u041e \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (CNN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b CNN \u0438 Transfer Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0410\u0432\u0442\u043e\u044d\u043d\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435-\u0441\u043e\u0441\u0442\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 (GAN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 2-\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 (NLP, Audio):<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 NLP. \u042d\u043c\u0431\u0435\u0434\u0434\u0438\u043d\u0433\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0435\u043a\u0443\u0440\u0440\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 (RNN)<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u042f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434, \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 encoder-decoder<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c Attention \u0438 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 Transformer<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u043e\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>GPT, GPT-2, GPT-3, ChatGPT, Zero-shot Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 NLP \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u0443\u043c\u043c\u0430\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u0438\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u0438\u0441\u0442\u0438\u043b\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u0443\u0434\u0438\u043e<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0447\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/www.coursera.org\/specializations\/deep-learning\"><strong>Deep Learning Specialization<\/strong><\/a>\u00a0<code>paid<\/code><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u0435\u0440\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442 \u043e\u0431 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0430 Coursera. \u041f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043d\u043e \u043d\u0430 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f (2019 \u0433\u043e\u0434), \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0437\u044b\u0432\u044b).<br \/>\u042f \u0431\u044b \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@Deeplearningai\/playlists\">\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438<\/a>\u00a0\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/introtodeeplearning.com\/\"><strong>MIT 6.S191. Introduction to Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u041c\u0430\u0441\u0441\u0430\u0447\u0443\u0441\u0435\u0442\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0441\u0442\u0438\u0442\u0443\u0442\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0431\u0438\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0443 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c\u0443! \u041d\u0430 \u043d\u0435\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0432\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/course.fast.ai\/\"><strong>Practical Deep Learning for Coders \u043e\u0442 fast.ai<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0445\u043e\u0442\u044f\u0442 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 DL \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 PyTorch, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a fastai \u0438 Hugging Face<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u043a\u043d\u0438\u0433\u0430\u00a0<a href=\"https:\/\/course.fast.ai\/Resources\/book.html\">Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD<\/a>.<\/p>\n<p>\u2b50\u00a0<a href=\"https:\/\/www.learnpytorch.io\/\"><strong>Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e PyTorch:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Fundamentals<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Neural Network Classification<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Computer Vision<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Custom Datasets<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Going Modular<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Transfer Learning<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Experiment Tracking<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Paper Replicating<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Model Deployment<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/fullstackdeeplearning.com\/course\/2022\/\"><strong>Full Stack Deep Learning<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>\u0418\u0434\u0435\u044f \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 Full Stack Deep Learning<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b DL \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c DL \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a, \u043e\u0447\u0438\u0441\u0442\u043a\u0430, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430, \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437 \u0438 \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0435\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043b\u0430\u0434\u043e\u043a \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 production<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 ML-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c ML-\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (LLM) \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 Foundation \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/mryab\/efficient-dl-systems\"><strong>Efficient Deep Learning Systems<\/strong><\/a><\/p>\n<figure class=\"full-width\">\n<div><figcaption>Efficient Deep Learning Systems GitHub<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441, \u043a\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e DL \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>Introduction<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Experiment tracking, model and data versioning, testing DL code in Python<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Training optimizations, profiling DL code<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Basics of distributed ML<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Data-parallel training and All-Reduce<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Training large models<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Python web application deployment<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>LLM inference optimizations and software<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Efficient<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-373964","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373964","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=373964"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/373964\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=373964"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=373964"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=373964"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}