Базовый минимум про ИИ – RAG-системы

RAG (Retrieval-Augmented Generation): зачем подмешивать поиск к LLM, этапы пайплайна, чанкование, naive и advanced RAG

Базовый минимум про ИИ – ИИ-агенты

ИИ-агенты на базе LLM: чем отличаются от чата, планирование, память, инструменты, ReAct, мультиагентные системы

Базовый минимум про ИИ – обзор

Обзор больших языковых моделей: что умеют LLM, как устроены, промпты, RAG, ключевые понятия и ограничения

Базовый минимум про ИИ – промпт-инжиниринг

Промпт-инжиниринг: цель и суть, zero-shot и few-shot, chain-of-thought, роли, step-back, источники хороших промптов

Мат Анализ — Производные

Производная, градиент и правило цепочки — основа обучения нейросетей

Мат Анализ — пример анализа (нахождение πr²)

Нарезка круга на кольца, разворот в полоски — и площадь πR² через треугольник

Мат Анализ — Производные

Производная, градиент и правило цепочки — основа обучения нейросетей

Необходимая математика — обзор

Какие математические знания нужны для ИИ и машинного обучения, и зачем