ИИ и нейросети
ИИ и нейросети в IT: чему учиться и что спрашивают на собеседованиях
Учить ИИ стоит по одному из трёх путей. Любому разработчику нужен ИИ в работе: ассистенты, агенты, проверка ИИ-кода и безопасность, об этом уже спрашивают на собесе. Кто хочет строить продукты на нейросетях, идёт в AI/LLM-инженеры: LLM, RAG, агенты и оценка качества. Кто любит данные и математику, идёт в ML и данные. Все уроки бесплатные.
- Новое
Для всех разработчиков
ИИ в работе разработчика
- Ассистенты и агенты в ежедневной работе
- Проверка и ревью кода от ИИ
- Безопасность, утечки и право
10 уроков151 вопросПрограмма и вопросы Бэкендерам и ML-специалистам
Стать AI/LLM-инженером
- Как устроены LLM, токены и инференс
- RAG, эмбеддинги и агенты
- Оценка качества и LLM в проде
10 уроков131 вопросПрограмма и вопросыТем, кто любит данные и математику
ML и данные
- Классический ML, метрики, валидация
- Глубокое обучение и PyTorch
- Математика, статистика, A/B
69 уроков881 вопросПрограмма и вопросы
Содержание
Программа по модулям
Каждый модуль: короткий урок и вопросы на закрепление. Порядок такой, в каком удобно учить. Нажмите на модуль, чтобы открыть урок.
ИИ в работе разработчика
Ассистенты, проверка кода, безопасность, 10 модулей
Стать AI/LLM-инженером
Трансформер, RAG, агенты, оценка, 10 модулей
ML и данные: 6 треков
Классический ML
11 модулей: Постановка задачи, Валидация и утечки, Линейные модели
Глубокое обучение
12 модулей: Нейрон и backprop, Активации и функции потерь, Инициализация и нормализация
Математика для ML
9 модулей: Векторы и матрицы, Собственные значения и SVD, Производные и градиент
Статистика и A/B-тесты
13 модулей: Описательная статистика, Распределения, ЦПТ и доверительные интервалы
Python для анализа данных
12 модулей: NumPy: массивы и векторизация, Series, DataFrame и индекс, Выборка и фильтрация
Data Engineering
12 модулей: Хранилища: OLTP, OLAP, DWH, lakehouse, Моделирование: Кимбалл, звезда, SCD, SQL дата-инженера
Частые вопросы на собеседовании по ИИ и LLM
Самые частые вопросы из треков LLM, ИИ в работе разработчика, ML и глубокого обучения. У каждого ответ с разбором.
- Как работает LLM: объяснить на собесеLLM-инженерия
- Объясните, как работает ассистентИИ в работе разработчика
- Объясните регуляризациюКлассический ML
- Объясните backpropГлубокое обучение
- Температура, top-k и top-pLLM-инженерия
- Как вы ставите задачу ассистентуИИ в работе разработчика
- Как вы сформулируете ML-задачуКлассический ML
- Напишите цикл обучения на словахГлубокое обучение
- RAG: объяснить на собесеLLM-инженерия
- Как вы проверяете код от ИИИИ в работе разработчика
- Случайный лес против бустингаКлассический ML
- Модель не обучаетсяГлубокое обучение
- Self-attention: объяснить механизмLLM-инженерия
- Расскажите, как вы работаете с агентамиИИ в работе разработчика
- Как выбрать метрикуКлассический ML
- Объясните attentionГлубокое обучение
Бесплатные тесты уровня
20 вопросов за 10 минут без регистрации. Вердикт junior, middle или senior и разбор ошибок.
Профессии в ИИ и данных
План подготовки под профессию: треки по порядку и готовность по серии прогонов. Трек «ИИ в работе разработчика» есть в плане у 19 ролей.
Как ИИ меняет собеседования
- Всё чаще спрашивают, как вы работаете с ИИ-ассистентом и как проверяете его код. Разбор таких вопросов в уроке ИИ на собеседовании.
- На live coding ценят ход мысли вслух. Ассистент обычно выключен или разрешён явно, решать нужно самому.
- Вместо длинного тестового задания чаще просят разобрать или доработать код при интервьюере: так видно, кто писал.
- На system design появляются вопросы про ИИ-фичи: RAG, задержка, стоимость запроса, что делать, если модель ошиблась.
- Подсказчик в ухе заметен по паузам и гладким ответам без примеров. Интервьюеры переспрашивают и уточняют детали, поэтому готовность нужна своя.
Частые вопросы
Как стать AI-инженером с нуля?
Какие вопросы задают на собеседовании по LLM?
Нужно ли разработчику учить ИИ, если он не идёт в ML?
Это курс по нейросетям?
Сколько времени нужно на подготовку?
Есть ли бесплатный тест по LLM?
Начните с первого урока по ИИ
Все уроки бесплатно. Выберите профессию, и план соберётся сам: от основ до вопросов с собесов.