с 20 июля 2026 по 12 октября 2026 · минимум 48 000 · максимум 48 952
Рекламодатель определён по маркировке рекламы в постах канала.
🌎 Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 разбираться в базовых моделях ML и применять их к задачам безопасности; 🔵 строить обнаружение аномалий и классификацию угроз на реальных данных; 🔵 понимать состязательные атаки на модели: отравление данных, уклонение, инверсию; 🔵 защищать модель и конвейер обучения от…
🌎 Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models (2026) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 понимать идею предобученных моделей для рядов и предсказания без обучения на своих данных (zero-shot); 🔵 применять готовые foundation-модели прогнозирования к своим рядам; 🔵 дообучать модель под конкретную задачу, когда zero-shot недостаточно; 🔵 сравнивать подход с классическими методами и…
🌎 AI Agents and Applications: With LangChain, LangGraph, and MCP (2026) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать провайдеров через единый интерфейс LangChain; 🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением, циклами и контролем шагов; 🔵 подключать внешние инструменты и источники данных через протокол MCP; 🔵 реализовывать RAG: эмбеддинги, векторный поиск, извлечение…
🌎 DevOps for the Desperate: A Hands-On Survival Guide. Bradley Smith. No Starch Press (2022) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 ориентироваться в Linux-системе и диагностировать типовые проблемы хоста; 🔵 разворачивать инфраструктуру декларативно через Terraform и Ansible; 🔵 работать с контейнерами и базовыми объектами Kubernetes; 🔵 настраивать мониторинг и алерты на golden signals; 🔵 выстраивать CI/CD-конвейер под типовой…
🌎 Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 понимать интуицию обучения с учителем без тяжёлого математического аппарата; 🔵 разбираться в линейной и логистической регрессии от принципа работы; 🔵 применять деревья решений, ансамбли и метод ближайших соседей; 🔵 оценивать модели: переобучение, разделение выборок, метрики качества; 🔵 работать с подготовкой…
🌎 JavaScript for Hackers: Learn to think like a hacker (2022) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 эксплуатировать XSS разных типов и обходить фильтры ввода; 🔵 применять DOM clobbering и манипуляции с разметкой для обхода защит; 🔵 разбираться в особенностях парсинга HTML и JavaScript, которыми можно злоупотребить; 🔵 обходить Content Security Policy в типичных конфигурациях; 🔵 использовать prototype pollution и другие специфичные…
🌎 Principles of Web API Design: Delivering Value with APIs and Microservices. James Higginbotham (2021) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 начинать проектирование с задач потребителя, а не с существующей схемы базы; 🔵 раскладывать предметную область на цифровые возможности и границы сервисов; 🔵 моделировать профили API — ресурсы, операции, связи — до выбора стиля; 🔵 выбирать между REST, gRPC и GraphQL по характеру задачи, а не…
🌎 Raspberry Pi Assembly Language Programming: ARM Processor Coding, 2nd Edition. Stephen Smith (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 разбираться в архитектуре ARM: регистры, режимы адресации, набор инструкций; 🔵 писать и собирать программы под Linux на Raspberry Pi, отлаживать их в gdb; 🔵 обращаться к системным вызовам напрямую и работать с памятью; 🔵 понимать соглашения о вызовах и связывать ассемблерный код с C; 🔵…
🌎 50 Algorithms Every Programmer Should Know. Imran Ahmad, 2-е издание (2023) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 реализовывать базовые алгоритмы сортировки, поиска и работы с графами; 🔵 применять линейное программирование и эвристики к задачам оптимизации; 🔵 использовать генетические алгоритмы и другие эволюционные методы; 🔵 строить алгоритмы машинного обучения — с учителем и без; 🔵 работать с алгоритмами для текста,…
🌎 Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. David L. Poole, Alan K. Mackworth (2026) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 описывать задачи ИИ через единую модель агента, действующего в среде; 🔵 применять поиск в пространстве состояний и эвристические методы; 🔵 работать с логическим представлением знаний и выводом над ним; 🔵 рассуждать в условиях неопределённости: вероятностные модели, байесовские сети; 🔵…