tgoop.com/max_dot_sh/92
Last Update:
Ссылка
Платформа от создатея курсеры Andrew Ng. Почти каждые 2-3 недели выходят мини-курсы по разным AI темам: про векторные базы данных, про RAG-и, ризонинг, память моделей, etc.
Сегодня запустили курс от Антропиков про устройство MCP. Ссылка. От кого еще узнавать про MCP, если не от тех, кто разработал этот стандарт. Не от скам ютуберов же, правильно?
Каждый курс устроен примерно одинаково: 1) видео с очень простенькой теоретической частью, 2) видео с запуском кода и какими-то комментариями лектора. В среднем курсы по 1-2 часа. Курсы выпускаются от лица довольно именитых компаний (OpenAI, HF, Meta, ...) и затрагивают актуальные практичесские темы.
Но есть нюанс.
На мой взгляд, ценность большинства таких курсов стремится к нулю (я сужу по ~13 курсам, которые просмотрел сам). Во-первых, почти все курсы лишены какой-либо интересной теоретической базы и просо заавязаны на прокликавание клеток и вызов методов в том или ином фреймворке. Во-вторых, лекторы далеко не самые лучшие, иногда ощущение что пишутся с одного дубля. Наконец, во многих курсах сквозит реклама. Чувство, что курс записан только чтобы пропиарить фреймворк / стартап / компанию, а не интересно рассказать на заданную тему. Короче говоря, анонсы всегда цепляют, но содержание страдает.
Жаль, что ушла эпоха продуманных длинных курсов по типу специализаций с курсеры про Deep Learning построенных не на рассказе о фреймворках, а фокусе на устройстве технологий.
Но иногда попадаются прям классные мини-курсы. Например, про эффективный сервинг LLM в проде, или методы retrieval-а из векторых баз, или генерацию structured outputs моделей.
Так что да, учитывая что все выкладывается в открытый доступ совершенно бесплатно, грех жаловаться. А периодические так и вообще очень годные курсы появляются.
Happy Learning !
#образование
@max_dot_sh
