README.md

Источники информации

Обучающие курсы

• Машинное обучение в ШАД. Автор К.В. Воронцов.
• Открытый курс машинного обучения. Проект сообщества Open Data Science.
• CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Один из самых популярных курсов по нейронным сетям. Перейдя по ссылке, вы помогаете авторам обучать нейронную сеть прямо в вашем браузере!
• Deep Learning Specialization. Специализация по Deep Learning от Эндрю Ына - одного из самых известных преподавателей в этой области.
• Machine Learning. Эндрю Ын читает курс на Coursera по ML.
• Лекции по ML. Один из самых известных российских преподавателей - К.В. Воронцов и его курс в ВШЭ, а вот здесь отдельно лежат видео лекций.
• Лекции по ML и DL. Автор А.Г. Дьяконов.
• Видеолекции к курсу Прикладные задачи анализа данных. Автор А.Г. Дьяконов.

Материалы по LLM

• Обучающие материалы от А. Карпатого (youtube канал):
  • Строим GPT с нуля, с разбором кода в ноутбуке;
  • Как тренировали ChatGPT (large scale);
  • Интро в большие языковые модели (LLM);
  • Токенизация в GPT и как ее закодить;
  • Как воспроизвести и натренировать GPT-2 (124M) с нуля.
• Блог на гитхаб. Автор Е.Войта бывший сотрудник FAIR.
• Видеоразборы статей по тематике LLM от Twelve Labs.
• Обзор техник промпт инженеринга. Думаю, он скоро устареет (к 2026), но всё же.

Книги и статьи

• Учебник от Яндекса. Подойдет для начинающих.
• Deep Learning Book. Большая хорошая книга по DL от Яна Гудфеллоу с соавторами.
• Semantic scholar. Сайт посвящен кратким изложениям недавно опубликованных статей.

Общение

В этом разделе все перечисленные группы, которые были, устарели.

Новости

• ForkLog AI. Телеграм канал с новостями мира AI.
• Эй Ай ньяз - Телеграм канал в немного "пацанском" стиле, но автор Staff Research Scientist в Meta Generative AI, и понимает во многих областях DS.
• Data Secrets ещё Телеграм канал, в котором довольно много новостей, статей, разбавленных шутейками/мемами.

Разное

• Тренировки ML. YouTube-канал, на котором можно найти видео с тренировками в Москве.
• Анализ малых данных. Блог А.Г. Дьяконова, в прошлом победителя соревнований Kaggle, а сейчас преподавателя ВМК МГУ.
• Wiki по ML на русском языке. Попытка систематизировать базу знаний в этой области и сделать справочник по терминам и темам.
• Algorithms cheatsheet.
• Data Science cheatsheets.
• Море ссылок от Кати. Если есть время и желание просмотреть большее число источников, то Катин список для вас.

Рекомендации для начинающих

В первую очередь, стоит познакомиться с "Учебником от Яндекс", "Машинное обучение". Если уже есть какое-то представление об ML или хорошая математическая подготовка, то можно начать с курса CS231n. Ещё есть смысл поглядывать вот на эту дорожную карту.