- 9 видеолекций, 10 часов 40 минут;
- список чтения: 34 научные статьи, все прямыми ссылками, открываются
без входа и без почты;
- программа на 20 занятий с датами и темами;
- описание проекта и как считается оценка.
⛔ ЧЕГО ТАМ НЕТ
Слайдов отдельным файлом - ни одного.
Файлов домашек тоже нет: домашки видны только строчками в расписании,
вида «Homework 1 (due Oct 13)», плюс вес в оценке. Сами задания выдают
студентам внутри.
Итог: смотреть и читать можно всё, а сдавать нечего. Для самостоятельной
учёбы этого хватает с запасом.
С ЧЕГО НАЧАТЬ В СПИСКЕ ЧТЕНИЯ
Статьи идут по темам занятий. Три, с которых заходить легче всего,
потому что про них же лекции 2 и 3:
1. Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling -
та самая работа про много попыток;
2. Training Verifiers to Solve Math Word Problems - про то, чем проверять ответ;
3. ReAct: Synergizing Reasoning and Acting - про то, как модель начинает
действовать, а не только отвечать.
Если английский тяжёлый: киньте ссылку на статью Клоду и попросите
«перескажи по-русски: задача, что сделали, что получилось, где ограничения».
Работает с любой из тридцати четырёх.
Это выжимка моего прогона: субтитры вытащены, цитаты сверены по таймкодам,
сайт курса открыт руками. Что из инструментов реально приживается у меня в работе день за
днём - пишу в телеграм-дневнике: t.me/sergeiai90.
СЛЕДУЮЩИЙ ШАГ
Если начинаете с полного нуля
Этот гайд закрывает одну задачу. В стартовом комплекте собран весь путь: запуск
нейросети за 1 вечер, 5 простых уроков, 20+ готовых решений под обычные дела
(пополняю каждую неделю) и мои ответы на ваши вопросы. Посмотреть комплект →990 ₽ в месяц, отмена в любой момент
Своя задача под ИИ?
Опишите в двух словах, что хотите поручить нейросети - отвечу лично. Это не рассылка и не робот.