Пост Лукацкого
@alukatsky
Ну вот теперь точно все. Шестая, бонусная серия карточек с терминами из области искусственного интеллекта для ИБшников, желающих начать въезжать в тему. На истину не претендовал, в зал славы не метил – делал карточки целиком для себя. Но подумал, что может быть полезно и кому-то еще.
Все ли термины отрисовал? Скорее всего нет. Но как точка входа и быстрого погружения – вполне себе подходит. Дальше уже можно копать самостоятельно.
Надеюсь было полезно. И не забывайте, что в эпоху расцвета интеллекта искусственного не стоит терять интеллект естественный
Полная серия:
Как работает LLM (промпт, токен, fine-tuning, inference, alignment, контекстное окнто, pre-training, галлюцинация)
Память и знания (RAG, embedding, векторая БД, memory layers)
Действия и автоматизация (tool call, agent, agentic AI, multi-agent, MCP, A2A)
Управление и безопасная эксплуатация (harness, context / loop / graph engineering, дистилляция, observability)
Безопасность (safety, guardrails, data leakage, prompt injection, AI Gateway, AI Governance, Evaluation)
Бонусная серия (фундаментальные vs локальные модели, веса, карточка модели, бенчмарки и SOTA, ризонинг, дрифт, Human-in-the-Loop, Shadow AI, датасеты, качество данных и отравление)
#ии #обучение
Все ли термины отрисовал? Скорее всего нет. Но как точка входа и быстрого погружения – вполне себе подходит. Дальше уже можно копать самостоятельно.
Надеюсь было полезно. И не забывайте, что в эпоху расцвета интеллекта искусственного не стоит терять интеллект естественный
Полная серия:
Как работает LLM (промпт, токен, fine-tuning, inference, alignment, контекстное окнто, pre-training, галлюцинация)
Память и знания (RAG, embedding, векторая БД, memory layers)
Действия и автоматизация (tool call, agent, agentic AI, multi-agent, MCP, A2A)
Управление и безопасная эксплуатация (harness, context / loop / graph engineering, дистилляция, observability)
Безопасность (safety, guardrails, data leakage, prompt injection, AI Gateway, AI Governance, Evaluation)
Бонусная серия (фундаментальные vs локальные модели, веса, карточка модели, бенчмарки и SOTA, ризонинг, дрифт, Human-in-the-Loop, Shadow AI, датасеты, качество данных и отравление)
#ии #обучение
🔥 35
👏 3
❤ 2
🤝 1
8 234 4.6K
Обсуждение 8
Обсуждение не доступно в веб-версии. Чтобы написать комментарий, перейдите в приложение Telegram.
Обсудить в Telegram