Искусственный интеллект
Раздел CITForum об искусственном интеллекте и машинном обучении: материалы о том, как устроены и применяются современные технологии ИИ, — от карты области до практической инженерии систем на больших языковых моделях. Материалы рассчитаны на разработчиков, администраторов и технических руководителей. Основы изложены отдельно от быстро меняющихся сведений о моделях, ценах и провайдерах.
Технологии искусственного интеллекта: карта области
Обзорная статья для первого знакомства с областью: от символьного ИИ и классического машинного обучения до глубоких нейронных сетей. В ней разобраны компьютерное зрение, обработка естественного языка, генеративные модели, речевые технологии, обучение с подкреплением и мультимодальные системы.
Учебник «Большие языковые модели»
Учебник из 16 глав в четырёх частях: токенизация, эмбеддинги и архитектура трансформера; обучение и генерация; промптинг, API, RAG, агенты и дообучение; оценка качества, локальный запуск, безопасность и экономика. Необходимая математика сопровождается пояснениями, примерами на Python и упражнениями к каждой главе.
Современные LLM: обзор моделей
Проверяемый срез коммерческих API, моделей с открытыми весами, российских платформ и вариантов размещения. В обзоре указаны точные идентификаторы, статусы доступа, лицензии и тарифы, а практический список проверок помогает сравнить кандидатов на собственной задаче. Дата актуальности указана в начале статьи.
Классическое машинное обучение: практическое введение
Задачи и рабочий цикл классического ML: постановка, признаки и утечки данных, карта алгоритмов, корректная валидация и метрики, сквозной пример на scikit-learn, эксплуатация и дрейф. Отдельно разобрано, когда классическое машинное обучение уместнее LLM.
Градиентный бустинг для табличных данных
Как устроен один из основных методов для табличных задач: от дерева решений и градиентного спуска в пространстве функций до сравнения XGBoost, LightGBM и CatBoost, воспроизводимого практикума с ранней остановкой, интерпретации важности признаков и разбора ограничений метода.
Глоссарий
110 терминов и сокращений современного ИИ и машинного обучения, расположенных в алфавитном порядке. Для них приведены английские эквиваленты и перекрёстные ссылки. У каждой словарной статьи есть якорь, например glossary.shtml#rag.