RDLY
.ru
Тренды
Статьи
Темы
Люди
Поиск
Найти
Найдено: 50
2ч 56м
🗺 Agentic Engineering: как управлять ИИ-агентами в масштабе
JavaScript Mastery · 02.10
30 мин
🧠 Дэвид Локер: Почему промпт-инжиниринг мертв и что такое Context Engineering
DeepLearning.AI · 03.12.25
44 мин
📞 Эра внедренного ИИ: как бизнесу создать конкурентное преимущество
a16z (Andreessen Horowitz) · 02.06.23
2ч 25м
🛠 Micrograd: как 150 строк кода объясняют работу современных нейросетей
Andrej Karpathy · 16.08.22
1ч 53м
🗂 Как графы знаний повышают точность корпоративного ИИ в три раза
The Cognitive Revolution · 18.01.24
1ч 12м
👥 Параллельные вычисления в Стэнфорде: почему ваш софт работает медленнее, чем способен компьютер
Stanford Online · 10.09.24
17 мин
🚀 Инженерия жгутов: почему топовые AI-разработчики перестали винить модели в ошибках
Cole Medin · 28.05
57 мин
🛫 Уильям Линь решил сложнейшую задачу интервью Google за 45 минут
Clément Mihailescu · 03.05.20
1ч 52м
🧠 Роберт Несс о каузальном ИИ и будущем языковых моделей
The TWIML AI Podcast · 14.02.23
35 мин
🤖 Как SAP учит ИИ-агентов понимать сложные бизнес-процессы с помощью графов знаний
DeepLearning.AI · 03.12.25
3ч 10м
🛠 От Vibe Coding к инженерии: как проектировать production-ready AI-агентов
freeCodeCamp.org · 14.08
58 мин
🎮 Ризван Вирк о теории симулированной мультивселенной
Talks at Google · 28.10.21
3ч 01м
🏗 MLOps: от разработки моделей до автоматизированного деплоя
freeCodeCamp.org · 04.12.23
14 мин
🧮 Эндрю Ын: «Самый эффективный способ вычисления производных — справа налево»
DeepLearning.AI · 25.08.17
1ч 51м
📐 Путь инженера: Джеймс Гослинг о создании JVM и архитектуре систем
Lex Fridman · 24.09.20
1ч 17м
🌐 Лекция Stanford CS149: устройство распределенных систем, MapReduce и архитектура Spark
Stanford Online · 20.09.24
43 мин
🛠 Как протестировать GPU и хаос Linux: руководство Митчелла Хашимото
Antithesis · 13.06.25
1ч 13м
🎓 Математика глубокого обучения: как устроен алгоритм обратного распространения ошибки
Stanford Online · 04.03.25
22 мин
🎨 Битва видеомоделей: как Google и Meta оживляют текст
Yannic Kilcher · 13.11.22
30 мин
Гэри Ци о TRAE: как ИИ-агенты меняют разработку
DeepLearning.AI · 04.12.25
29 мин
🔓 Янник Килчер: OpenAI открывает GPT-3, а Нью-Йорк вводит аудит предвзятости ИИ
Yannic Kilcher · 02.12.21
1ч 28м
📈 Карсон Блок: «Вознаграждение за мошенничество сегодня выше, чем когда-либо»
The Compound · 09.05.25
2ч 35м
🧠 Тысяча мозгов: как Джефф Хокинс меняет архитектуру ИИ
Machine Learning Street Talk · 03.09.21
1ч 20м
🧩 Профессор MIT Филип Изола о парадоксах современной теории обобщения
MIT OpenCourseWare · 11.02
56 мин
📜 Как выйти за рамки линейного диаческого взаимодействия с ИИ-кодерами
Stanford Online · 12.11.25
1ч 21м
🕸 Графовые нейронные сети: как GNN объединяют соцсети, химию и навигацию Google
MIT OpenCourseWare · 11.02
2ч 18м
🛠 Пишем ИИ для Змейки на чистом Си
freeCodeCamp.org · 19.08
16 мин
🧠 Эндрю Нг о TensorFlow: «Вам больше не нужно реализовывать backprop вручную»
DeepLearning.AI · 25.08.17
2ч 46м
🐍 От магии Python до гипотезы «смерти с расстояния»: философия Питера Ванга
Lex Fridman · 23.12.21
17 мин
🔍 Бен Зильберманн: «Pinterest — это не поиск, а открытия»
Pinterest Business · 14.08.13
1ч 43м
🕰 История UNIX, языка C и магия Bell Labs в рассказе Брайана Кернигана
Lex Fridman · 18.07.20
1ч 08м
🛠 Отмена OKR, 22 менеджера и тайный Slack-канал: как устроена разработка в Figma
Lenny's Podcast · 08.01.23
1ч 26м
🔄 Франсуа Шолле о создании ARC V2, уходе из Google и секретах модели OpenAI o1
Machine Learning Street Talk · 09.01.25
2ч 33м
🛠 От линейных цепочек к Flow Engineering: как эволюционирует RAG
freeCodeCamp.org · 17.04.24
1ч 19м
📉 Как Александр Мадри объясняет математику обратного распространения ошибки и концепцию Software 2.0
MIT OpenCourseWare · 11.02
1ч 12м
🧠 Стэнфордский курс CS221: Основы тензорных вычислений и обучения моделей
Stanford Online · 09.03
2ч 13м
🧬 Почему Python стал главным языком современной разработки
АйТиБорода · 24.10.19
21 мин
🎤 Янник Килчер: NVIDIA GTC'21, успех MuJoCo и ИИ в Google Таблицах
Yannic Kilcher · 29.10.21
42 мин
🚀 Джефф Гелхар из Qualcomm: как ML-компиляторы и обновляемые драйверы меняют мир ИИ
The TWIML AI Podcast · 13.07.21
1ч 08м
🏛 Реформа NIH: Джей Бхаттачария о наследии Фаучи, вакцинах и кризисе воспроизводимости в науке
Hoover Institution · 05.08
13 мин
🏰 Эндрю Дудзик: «Высокоуровневая абстракция часто мешает понимать суть задачи»
Machine Learning Street Talk · 10.04.23
3ч 08м
🧠 Встать глаза в глаза с Богом: будущее ИИ по Джорджу Хотцу
Lex Fridman · 29.06.23
1ч 01м
📜 OpenAI опубликовала 700 решений сложнейших теорем: почему математики в ярости
Hank Green · 26.10
4ч 23м
🔬 Вселенная как код: Стивен Вольфрам о новой теории всего
Lex Fridman · 15.09.20
15 мин
🤗 Янник Кильхер: подробный разбор PyTorch 1.9, ИИ-модерации и беспилотного Mayflower 400
Yannic Kilcher · 24.06.21
32 мин
🔬 Открытие OpenAI: нашел ли искусственный интеллект «чит-код к Вселенной»?
Wes Roth · 27.10
1ч
🧠 Роберт Несс: «Без понимания причинности глубокое обучение зайдет в тупик»
The TWIML AI Podcast · 27.05.21
3ч 34м
⚡ Конец романтики доказательств: как ИИ взламывает математику тысячелетия
Lex Fridman · 26.10
2ч 21м
🤖 Почему программирование — это литература, а не инженерия
Lex Fridman · 09.09.21
1ч 26м
🤖 CrewAI и Grock: как создавать и масштабировать автономных ИИ-агентов для бизнеса
DeepLearning.AI · 27.03.25