Поиск по строке:

ОПИСАНИЕ:

Слив курса Архитектурные решения и AI [Systems Education]
Архитекторы должны принимать архитектурные решения, проверять уже существующие, документировать архитектуру и обновлять архитектурные документы.
Современные системы искуственного интеллекта могут в этом сильно помочь.
Мы разберёмся, какие именно инструменты для этого нужны и как их применить для упомянутых активностей.

Аудитория:

• Старшие инженеры
• Тимлиды
• Архитекторы
• Специалисты, принимающие архитектурные решения (выбор компонентов, сервисов, баз данных, анализ старых решений)

Ведущий: Владимир Иванов

Необходимые знания и навыки:

• Нет требований к опыту работы с LLM
• Нужно заранее установить софт: Llama (локальный столяр для моделей)

Что узнают участники мастер-класса:

• Разные способы применения больших языковых моделей
• Как анализировать текущие архитектурные решения
• Как анализировать архитектурные схемы с помощью LLM
• Как создавать документацию к архитектурным решениям

Необходимый софт:

• Llama (поддержка Windows и Mac)

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Zod – это библиотека, которая позволяет в рантайме валидировать данные в typescript приложениях.

Зачем это нужно?
Мне нравится представлять приложение, как молодую советскую республику в кольце врагов.
Пользовательский ввод, интеграции, настройки. Всё это может меняться без нашего контроля, и ломать наше приложение.

Хватит это терпеть
Хочешь тыкнуть бекендера, когда он очередной раз случайно сломает api?
Хочешь декларативно отвалидировать вообще весь пользовательский ввод приложения?
Хочешь сразу словить косяки конфигурации?
Тогда zod – это именно то, что тебе нужно.

О курсе

• Время прохождения: 4 часа 20 минут
• Уровень: junior – middle
• В этом курсе мы: Рассмотрим вообще все возможности Zod
• Научимся удобно и гибко валидировать формы
• Научимся описывать контракты любой сложности
• Посмотрим несколько примеров продвинутого использования Zod

У меня есть опыт с Zod, будет ли полезно?
Однозначно да.

Я сам в процессе разработки этого курса узнал много очень крутых фишек Zod, о которых многие не догадываются.
Этот курс – очень быстрый и простой способ начать использовать Zod на все 100%

Уроки (17)
1. Какую проблему решает Zod
2. Описываем типы через zod
3. Схемы из схем (pick, omit и тд)
4. Встроенная валидация
5. Кастомная валидация
6. Обработка ошибок
7. Глобальные сообщения об ошибках
8. Препроцессинг .preprocess .coerce
9. Постпроцессинг .catch .default .transform .pipe
10. Вывод типа входного значения. Работа с дженериками
11. Пример: Валидация env переменных
12. Пример: Валидация localStorage
13. Пример: Валидация query параметров
14. Пример: Валидация форм
15. Пример: Валидация ответа с сервера
16. Пример: Вырезаем zod из бандла
17. Повторение – мать учения

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Наш курс будет поделён на 3 основные части:

• Python c нуля – мы будем изучать основы самого языка
• Web3, основы – это самая главная часть, внутри которой мы будем учиться автоматизировать web3 процессы
• Web3, допчасть – как понятно из названия, это допматериал, который научит вас не просто автоматизировать даппки, а делать это максимально чисто и профессионально

Программа:
1. Python c нуля
Модуль “Python c нуля” познакомит вас с основами языка, и мы сможем смело переходить непосредственно к автоматизации Web3.
9 уроков:

• Урок 1 – типы данных, ветвления, объединение условий. Так как всё, что умеет делать компьютер, – работать с данными, мы должны узнать, какие бывают типы данных и как их обрабатывать. После этого урока вы будете способны написать текстовую игру.
• Урок 2 – списки, цикл for, цикл while. Данный урок позволит сократить ваш код в сотни тысяч раз.
• Урок 3 – кортежи и словари. Здесь мы познакомимся с особенными типами данных, которые работают намного быстрее, чем те, которые мы уже знаем
• Урок 4 – функции. Тут мы научимся создавать «помощников» (функции). Этих «помощников» мы сможем в любой момент вызвать и они сделают то, что им сказано. Данный урок позволит кратно сократить ваш код и время на редактирование кода.
• Урок 5 – строки, методы строк, файл для практики. Это урок про то, что все велосипеды уже придуманы и не нужно изобретать свои. Познакомимся с самыми полезными велосипедами.
• Урок 6 – файлы, JSON, CSV, файлы для практики. Все знают что такое файлы, и что в них может быть много информации. В этом уроке узнаем, как читать, создавать и редактировать файлы
• Урок 7 – парсинг. С файлами работать уже умеем, но ведь сайт это ведь тоже по сути файл с html кодом, который лежит файлом, просто на чужом сервере. Тут научимся получать эти файлы и доставать из них нужную для нас информацию, например, цену токена.
• Урок 8 – ООП. Оо, да! Или ООП (объектно-ориентированное программирование). Тут мы познакомимся с самым удобным подходом к оформлению кода. Данный подход позволит вам сократить ваш код и повысить читаемость в разы.
• Урок 9 – асинхронность и отлов ошибок. Если мы хотим, чтобы наш софт летал как пуля и при этом не ломался из-за всякой ерунды, мы должны обязательно изучить эту тему. Мы узнаем, что такое асинхронный код и как его максимально эффективно применять. А также узнаем, как обрабатывать ошибки, чтобы не приходилось перезагружать софт.

2. Web3, основная часть
8 уроков:

• Урок 1 – Основы web3. Написание своей библиотеки для быстрой и комфортной работы. В этом уроке мы разберёмся с тем, как вытягивать все необходимые данные из блокчейна и узнаем, зачем эти данные нужны в нашей работе. Познакомимся со смарт контрактами и с ABI. Кроме того мы создадим собственную библиотеку, в которой будут находиться самые нужные функции для работы. В дальнейшем это сэкономит нам уйму времени.
• Урок 2 – Отправка первых транзакций в EVM сетях. В этом уроке мы более подробно поработаем с ABI и составим свои первые транзакции. Разберём пошагово, как отправлять транзакции с помощью python: какие данные для этого нужны, на что смотреть в експлорере и как это красиво оформить в нашей библиотеке.
• Урок 3 – Stargate + обобщенный код. В этом уроке мы научимся вызывать read функции контракта и начнём придерживаться принципа разработотки DRY (don’t repeat yourself). Мы напишем свап через stargate одной функцией (чтобы с помощью всего одной функции можно было бриджить токены из любой сети в любую сеть). А также научимся искать информацию в документации.
• Урок 4 – Неверифицированные контракты. Составление своего abi. В большинстве контрактов ZkSync Era нельзя просто так посмотреть параметры транзакции, так как контракты неверифицированы и аргументы можно посмотреть только в байтах. Разберёмся, как по этим данным составить abi и его использовать.
• Урок 5 – Неверифицированныме контракты (HARD LEVEL). В этом уроке рассмотрим сложные и запутанные транзакции. Узнаем что делать, если не получается найти ABI и не получается составить его самостоятельно. Также рассмотрим верифицированные контракты с байтами в аргументах и научимся их расшифровывать вручную. После этого урока вы сможете отправить транзакцию абсолютно любой сложности в EVM сетях.
• Урок 6 – Работа со сторонним SDK. В этом уроке мы узнаем, что такое SDK и как с ним работать. Напишем собственную библиотеку-обёртку для работы со сторонним SDK, поработаем с read и write функциями контрактов в starknet.
• Урок 7 – Работа с эксплорером. В этом уроке мы научимся читать данные из блокчейна и анализировать наши кошельки (сколько сделали свапов, сколько газа потратили, с какими контрактами взаимодействовали, какой объём прогнали). Но самое главное то, что данный навык позволит настроить софт таким образом, чтобы после выключения софта, его можно было включить и он работал с той точки, на которой остановился.
• Урок 8 – Работа с api на примере ByBit и OKX. При работе с api бирж есть множество подводных камней, об которые можно споткнуться во время продажи вашего дропа или вывода средств. Мы разберемся, что такое api и как с ним работать. Также я покажу как по документации api написать собственную библиотеку для работы с любым api на примере ByBit и OKX

3. Web3, дополнительная часть
5 уроков:

• Урок 1 – Внедрение поддержки прокси в сторонние библиотеки на примере Starknet и Aptos. Так как во многих библиотеках нет поддержки прокси, мы разберёмся, как сделать это. В этом уроке мы разберем несколько способов добавления поддержки прокси в чужую библиотеку.
• Урок 2 – Работа с базами данных. В этом уроке мы познакомимся с базами данных.
• Базы данных позволяют хранить информацию и предоставляют лёгкий доступ к этой информации через простые запросы. Базы данных мы будем использовать для хранения в них информации о кошельках (чтобы при перезапуске софта вся информация сохранялась и софт мог работать с той же точки). Мы разберём самый современный подход к работе с реляционными базами данных с помощью sqlalchemy 2.0 + alembic. Узнаем, что такое ORM, и научимся настроивать базу данных для асинхронной работы.
• Урок 3 – Написание архитектуры софта с файлом настроек, базой данных, логированием и полным рандомом. В этом уроке мы упакуем один из рассмотренных выше софтов в конфетку. Мы напишем правильную с точки зрения архитектуры программу. Это означает, что наш код можно будет легко читать и безболезненно добавлять в него новые модули. Добавим json файл с настройками, который можно будет настраивать, не выключая программу. Также код будет обрабатывать все ошибки, чтобы софт, который будет крутиться на сервере, неожиданно не выключился. Плюсом ко всему добавим логирование в файл (чтобы легко отслеживать моменты, когда что-то пошло не так), легковесную базу данных (для хранения информации о кошельках) и зарандомим абсолютно всё, что можем.
• Урок 4 – Самостоятельный разбор проекта на выбор. В этом уроке вы сами выберете проект, разобьётесь по командам и реализуете его. Если в предыдущих уроках мы разбирались с тем, как работать с блокчейном, то в этом уроке мы должны научиться самостоятельно разобрать любой блокчейн и работать с ним, чтобы в дальнейшем вы могли без труда осилить всё, что вам будет необходимо.
• Урок 5 – Безопасное хранение данных. В этом уроке мы разберёмся с тем, как арендовать сервер и настроить его (сменим стандартные порты и пароли, чтобы снизить шансы взлома сервера к нулю). Установим и настроим фаервол и разберёмся с тем, как шифровать чувствительные данные, чтобы даже в случае взлома компьютера/сервера никто не смог узнать наши приватные ключи и пароли.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Освойте основы Python: создайте прочную основу для изучения Python, изучив переменные, типы данных, циклы и основные принципы кодирования.
• Понимание генеративного ИИ: узнайте, как крупные языковые модели, такие как OpenAI и Gemini, работают на основе современных приложений ИИ.
• Создавайте приложения на базе искусственного интеллекта: создавайте чат-ботов, инструменты и рабочие процессы, использующие искусственный интеллект для решения реальных проблем.
• Освойте технику создания подсказок: освойте передовые методы написания точных подсказок, помогающих моделям ИИ выдавать креативные результаты.
• Развивайте навыки мультимодального ИИ: интегрируйте текст, изображения и аудиоданные для проектирования универсальных и динамичных систем ИИ.
• Работайте с LangChain: создавайте сложные рабочие процессы ИИ, используя цепочки, память и инструменты для повышения функциональности и эффективности.
• Используйте векторные базы данных Pinecone: используйте встраивание и поиск по вектору для создания баз знаний и эффективного извлечения информации.
• Создавайте реальные проекты ИИ: применяйте свои навыки в практических проектах, таких как анализ данных, создание инструментов принятия решений и многое другое.
• Погрузитесь в продвинутые концепции Python: освойте такие сложные темы, как обработка файлов, управление ошибками, регулярные выражения и отладка.
• Работа с API: подключайте приложения Python к веб-API, обрабатывайте данные JSON и взаимодействуйте с такими платформами, как OpenAI и Google.
• Начало работы с Pandas: научитесь анализировать, очищать и обрабатывать данные с помощью мощной библиотеки Pandas для Python.
• Использование структур данных: эффективное решение сложных задач с использованием списков, словарей, кортежей и множеств Python.
• Автоматизируйте задачи с помощью Python: оптимизируйте рабочий процесс, автоматизировав обработку файлов, данных и повторяющихся задач.
• Понимание объектно-ориентированного программирования: проектирование повторно используемого и модульного кода с использованием классов, объектов и принципов ООП.
• Изучите ключевые инструменты ИИ: изучите такие платформы, как OpenAI Playground, Google AI Studio и Tavily для инновационной разработки ИИ.
• Откройте для себя возможности веб-скрапинга и извлечения данных: извлекайте, обрабатывайте и анализируйте данные из Интернета с помощью мощных библиотек Python.
• Создавайте масштабируемые приложения Python: изучите передовые методы структурирования, модульности и масштабирования проектов Python для реального использования.
• Оптимизируйте свой рабочий процесс разработки: используйте такие инструменты, как PyCharm, Jupyter Notebook и виртуальные среды для эффективного кодирования. Дайте мне знать, если вам нужны дополнительные ссылки

Хотите изучить Python, но не знаете, с чего начать? Генеративный ИИ оставил вас в замешательстве, вы

• не знаете, как идти в ногу с новыми инструментами ИИ, которые появляются каждый день?
• интересуетесь, не отстаете ли вы, когда такие навыки, как оперативное проектирование и интеграция API, становятся необходимыми?
• пытаетесь декодировать сложные библиотеки , такие как OpenAI, Gemini и LangChain, не имея четкого пути вперед?

Не позволяйте сложности GenAI сдерживать вас — этот полный курс по программированию на Python и генеративному ИИ даст вам практические навыки для создания, внедрения инноваций и опережения .

Представляем учебный лагерь по программированию на Python и генеративному ИИ: освоение LangChain, OpenAI и многого другого
Представьте, что вы освобождаетесь от препятствий, связанных с программированием, и шагаете в мир генеративного искусственного интеллекта, где навыки программирования на Python превращаются в инструменты , которые выполняют за вас тяжелую работу.
Благодаря нашему подробному руководству вы освоите навыки оперативной разработки и приобретете опыт для беспрепятственной интеграции ведущих API, таких как OpenAI и Gemini.
К концу обучения вы создадите реальные приложения , которые сделают ваши навыки незаменимыми и дадут вам конкурентное преимущество в любой технологичной области!
Пропустите этот курс, и вы можете упустить шанс развить востребованные навыки в области искусственного интеллекта , которые формируют будущее технологий .

Используя инструменты Python и GenAI , вы сможете создавать интеллектуальные решения на основе искусственного интеллекта, которые позволят вам добиться успеха!

В ходе нашего комплексного курса вы:
Основные библиотеки GenAI и основы Python : начните с основ Python, инструментов GenAI и API, таких как OpenAI, Gemini API и Claude API, заложив прочную основу для практических проектов в области ИИ.
Создавайте реальные приложения ИИ : используйте LangChain и передовые инструменты GenAI для создания практических проектов — от интеллектуальных чат-ботов до персонализированных рекомендательных систем.
Простая интеграция ключевых API GenAI : используйте возможности API OpenAI, LangChain и Gemini для автоматизации рабочих процессов, персонализации пользовательского опыта и улучшения контента.
Повышайте вовлеченность с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта : используйте возможности генерации изображений, встраивания и настраиваемого поиска для создания динамических приложений, которые привлекают внимание и стимулируют взаимодействие.
Создавайте индивидуальные решения на основе ИИ : разрабатывайте индивидуальные приложения, которые решают реальные проблемы, и расширяйте свой инструментарий GenAI от оперативной разработки до поиска на основе встраивания.

Материалы курса:
24 разделов • 235 лекций • Общая продолжительность 24 ч 6 мин

• Начало работы с Python и генеративным ИИ
• Настройка среды Python
• Основы Python
• Основные структуры данных Python
• Управления потоками программы и циклами
• Функции
• Работа с файлами
• ООП
• Модули Python
• Jupiter Notebook, Google Colab
• Основные библиотеки Python для GenAI
• Введение в LLM
• Погружение в AI OpenAI
• Оперативное проектирование в Gen AI
• Погружение d LangChain
• Погружение в Gemini
• Проект RAG
• Погружение в LangGraph
• Проект: Исследовательский агент

Зачем инвестировать в основы Python для генеративного ИИ: освоение LangChain, OpenAI и многого другого?

• Повысьте уровень своих навыков в GenAI : используйте свои знания Python для создания приложений на основе искусственного интеллекта, которые окажут влияние.
• Полная интеграция API : изучите OpenAI API, Gemini, Claude и LangChain с помощью понятных пошаговых инструкций — никакого стресса, только результаты.
• Оптимизируйте работу с помощью интеллектуальной автоматизации : освойте методы автоматизации, которые упрощают рабочие процессы, повышают производительность и воплощают в жизнь ваши проекты GenAI.
• Быстрый доступ к нужным инструментам : получайте рекомендации экспертов по основным инструментам и настройкам GenAI — от оперативной разработки до семантического поиска.
• Простая обработка данных : изучите передовые методы обработки данных, управления файлами и обработки текста, чтобы улучшить свои приложения GenAI.
• Создавайте реальные решения на основе ИИ : завершите свое обучение главным проектом по созданию системы рекомендаций с использованием LangChain и текстовых вложений — вашего пути к мощным решениям на основе ИИ.
• С навыками, полученными на этом курсе, у вас огромный карьерный потенциал

Познакомьтесь с вашим инструктором – Андрей Думитреску
Имея более чем 15-летний опыт работы сетевым инженером и программистом, а также соучредителем Crystal Mind Academy , Андрей обладает глубокими техническими знаниями и настоящей страстью к преподаванию.

Для кого этот курс:

• Разработчики интерфейсов: научитесь интегрировать API GenAI в пользовательские интерфейсы, улучшая свои приложения с помощью функций на базе искусственного интеллекта, таких как чат-боты, рекомендации и генерация динамического контента.
• Разработчики бэкэнд-приложений: узнайте, как использовать библиотеки Python и GenAI для создания масштабируемых решений на основе искусственного интеллекта, автоматизации рабочих процессов и эффективного управления конвейерами данных.
• Разработчики полного цикла: освойте полный цикл, объединив инструменты искусственного интеллекта на основе Python с фреймворками для создания комплексных интеллектуальных приложений.
• Специалисты по обработке данных и аналитики: расширьте свой набор инструментов Python, включив в него обработку данных на базе GenAI, расширенные возможности встраивания и обработку естественного языка для более интеллектуальной аналитики данных.
• Специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению: углубляйте свои знания библиотек GenAI, таких как LangChain, OpenAI и Gemini, и интегрируйте их в существующие модели или рабочие процессы.
• Разработчики игр: используйте инструменты GenAI для динамического повествования, процедурной генерации контента и интерактивных функций на базе искусственного интеллекта в играх.
• Веб-разработчики: добавляйте мощные функции поиска, персонализации и рекомендаций на основе GenAI на веб-сайты и в приложения, используя Python и интеграцию с векторными базами данных.
• Разработчики мобильных приложений: интегрируйте возможности ИИ в мобильные приложения, такие как преобразование текста в речь, генерация изображений и разговорный ИИ, с помощью API-интерфейсов GenAI.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Программа курса:
Лекция 1. Знакомство с IndexedDB
1.1. Отличие IndexedDB от LocalStorage
1.2. Как организовано хранение данных в IndexedDB
1.3. Создание новой базы и механизм версий
1.4. Обработка простых CRUD-запросов
1.5. Библиотеки LocalForage и idb-keyval

Лекция 2. API запросов
2.1. Поиск по ключу и диапазону
2.2. Устройство индексов
2.3. Транзакции и обработка ошибок
2.4. Работа с курсорами

Лекция 3. Миграция схем и нюансы использования IndexedDB
3.1. Обновление схемы данных
3.2. Синхронизация между разными клиентами
3.3. Библиотека idb
3.4. Постоянные и временные хранилища
3.5. Хранилище внутри стороннего Iframe

Лекция 4. Библиотека Dexie.js
4.1. Разбор основного API и сравнение с IndexedDB
4.2. Реактивные биндинги для использования с React, Vue, Angular
4.3. Синхронизация с сервером и сервис Dexie Cloud

Лекция 5. Синхронизация с сервером и архитектура Local First. Использование СУБД CouchDB/PouchDB
5.1. Разбор стратегий синхронизации хранилища с сервером
5.2. Знакомство с СУБД CouchDB/PouchDB
5.3. Ревизии и обработки конфликтов
5.4. Захват изменений данных
5.5. API запросов: ключ-значение, Mango запросы и Map-Reduce

Тариф Расширенный:

• 3 лекции с детальным разбором API IndexedDB и всех основных нюансов
• 2 дополнительные лекции по разработке сложных оффлайн решений и Local First архитектуры с помощью библиотек Dexie.js и PouchDB
• Домашнее задание к каждой лекции
• Продолжительность — 8 часов
• Возможность задавать вопросы внутри платформы

Для тех, кто разрабатывает или планирует разрабатывать приложения с полноценным offline режимом.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: