Сегодня мы погрузимся в захватывающий процесс генерации артов с помощью Stable Diffusion в облаке.
Узнаем, где находить лучшие модели, как использовать промпты и создавать поистине впечатляющие произведения искусства.
Я сделал по шагам описал процесс запуска SD, начиная с выбора сервера и заканчивая запуском модели.
Надеюсь, видео будет полезно новичкам. Пристегните ремни – начинаем!”
В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться.
Благодаря этим бесплатным курсам, вы сможете расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, data science и искусственного интеллекта, повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и открыть для себя новые возможности в карьере. Независимо от вашего уровня подготовки и опыта, вам обязательно найдется курс, который поможет вам достичь ваших целей.
Платные курсы могут оказаться достаточно затратными, особенно для новичков в области машинного обучения. При наличии достаточной мотивации и желания можно успешно освоить эту область без необходимости тратить деньги на платные курсы.
В данном курсе Вы реализуете с нуля все основные алгоритмы классического машинного обучения на чистом Python, Pandas и NumPy.
📂 Курс
Свежий курс от Microsoft. Курс содержит 26 уроков и 52 упражнения. В нем раскрыты такие темы, как построение регрессионных моделей, обработка данных, методы кластеризации, введение в nlp.
📂 Курс
Основное внимание на курсе уделяется базовым математическим, статистическим и программированием навыкам, необходимым для типичных задач анализа данных.
Вы рассмотрите эти фундаментальные концепции на примере задачи кластеризации данных и будете использовать этот пример для изучения базовых навыков программирования, которые необходимы для изучения машинного обучения.
📂 Курс
Канал с гадами и последними инструментами по машинному обучению, простой способ следить за последними новинками и свежими новостями из мира МО.
📂 Ссылка
ИИ‑самоучитель Learn Anything — идеальный инструмент для освоения любых навыков. Нейронная сеть преобразует абстрактные желания и ваши запросы в структурированный учебный план, предоставляя статьи, руководства и видеоуроки.
📂 Ссылка
Основная цель курса — развить кругозор и «насмотренность» будущих создателей ML‑систем. Есть даже раздел про большие языковые модели. Курс содержит: 15 видеолекций, 14 семинаров, создание собственного проекта.
📂 Курс
Вы познакомитесь с важными аспектами машинного обучения: продвинутые алгоритмы машинного обучения (бустинг, SVM, кластеризация и методы понижения размерности), обработка естественного языка с помощью нейросетей, внедрение нейросетей в Telegram‑ботов. Практические задания приближены к задачам, которые специалисты по ИИ встречают в работе.
📂 Курс
Новоый спецкурса, посвященный классическим алгоритмам машинного обучения (теория + практика).
📂 Курс
Хороший курс для углубления в вычислительную нейронауку. Курс состоит из 34 коротких видеороликов, начиная с вводных тем и заканчивая недавними открытиями, которые мы до сих пор до не изучены. Кроме того, в курсе есть практические упражнения в Google Colab.
📂 Курс
Курс «Введение в машинное обучение» Константина Воронцова рассматривает популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения, такие как классификация, регрессия и кластеризация. Слушателю необходимо иметь представление об основных математических понятиях, таких как функции, производные, векторы и матрицы, а также базовые навыки программирования и знакомство с языком Python.
Курс «Машинное обучение для больших данных семинар», программа «Прикладная математика и информатика», НИУ ВШЭ Лектор — Алексей Космачев
📂 Курс
Обновляемая структурированная подборка бесплатных ресурсов по тематикам Data Science и Machine Learning: курсы, открытые базы данных и датасеты, источники информации и т. д.
📂 Ссылка
В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных.
📂 Курс
Здесь есть все от ресурсов с вакансиями и фриланс‑проектами до подробного разбора вопросов с собеседований.
📂 Папка
В этом ролике затронуты самые важные понятия ML и смежных областей, помимо теории, есть много кода и практических заданий (например, прогнозирование стоимости жилья).
📂 Курс
Математика — это краеугольный камень Data Science. Хотя некоторые теоремы, аксиомы и формулы кажутся слишком абстрактными и далекими от практики, на самом деле без них невозможно по‑настоящему глубоко анализировать и систематизировать огромные массивы данных.
📂 Ссылка
Курс для студентов без математического бэкграунда. В курсе изложены основные понятия необходимые для понимания методов, на которых строится машинное обучение и модели нейронных сетей. Также целью курса является разъяснть как могут быть преобразованы и представлены данные для последующего обучения моделей на них.
📂 Курс
Идея этого курса — рассказать про математику. Но не про школьную математику, а про математику, которой занимаются настоящие Математики. Можно сказать, что это курс мехматовской математики в изложении, пригодном даже для детей. Если все понятно и очень интересно — то вам сюда!
📂 Курс
Это бесплатный курс для изучения основ линейной алгебры.
📂 Курс
Математика для Дата Саентистов. Полезная математисечкая теория с уклонном в машинное обучени в данном канале.
📂 Ссылка
Изучите основы теории вероятностей и статистики c Университетом Брауна. В курсе предоставлены наглядные, интерактивные визуализации, которые помогут вам в обучении.
📂 Курс
Отличный продвинутый курс — «Введение в описательную статистику».
📂 Курс
Это очень короткий курс, в котором вы изучите линейные преобразования, векторы, метод главных компонентов.
📂 Курс
В этом курсе 7 уроков. В нем вы научитесь находить решения систем дифференциальных уравнений.
📂 Курс
Курс «Введение в статистику» — это совершенно БЕСПЛАТНЫЙ курс для начинающих. Курс ведет сооснователь Udacity Себастьян Трун. Структура курса интересна и увлекательна для начинающих.
📂 Курс
Этот курс представляет собой введение в статистический анализ данных. Темы курса охватывают области прикладной вероятности, выборки, оценки, проверки гипотез, линейной регрессии, дисперсионного анализа, категориального анализа данных и многое другое.
📂 Курс
Разбор вопросов с собеседований по машинному обучению.
📂 Ссылка
Этот предмет представляет собой введение в теорию вероятностей и анализ данных. Он предназначен для того, чтобы дать студентам знания и практический опыт, необходимые им для интерпретации данных. Основные понятия вероятности вводятся с самого начала, поскольку они обеспечивают систематический способ описания неопределенности.
📂 Курсы
Это бесплатный плейлист с лекциями от Райгородского Андрея Михайловича, директора Физтех‑школы прикладной математики и информатики МФТИ.
📂 Курс
В курсе «Python for Data Science» акцент делается на решении множества задач, что позволяет применять полученные знания и вспомнить уже отработанный материал.
📂 Курс
Тщательно подобранный список Awesome ресурсов по науке о данных: cтатьи, книги, шпаргалки, даатасеты, инструменты, курсы.
📂 Github
Курс знакомит слушателей с основами машинного обучения и рассчитан в первую очередь на тех слушателей, которые только начинают свой путь в Data Science. Мы подробно разберем основные теоретические понятия, а также начнем знакомство с библиотеками Pandas и Scikit‑learn — наиболее популярными инструментами для анализа данных и машинного обучения, используя язык программирования Python.
📂 Курс
Путеводитель в мир анализа данных. Решая практические задачи, участники познакомятся с основами машинного обучения в увлекательной и доступной форме.
📂 Курс
В этом хранилище содержится коллекция книг, связанных с наукой о данных. Эти книги охватывают различные темы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, визуализация данных, статистика и многое другое.
📚 Книги
📌 Анализ данных для социологов
Изучите методы анализа данных для ответа на вопросы, представляющие культурный, социальный, экономический и политический интерес.
📂 Курс
Просто, доступно и с чувством юмора расскажем как анализировать данные на языке Python и применять машинное обучение для поиска закономерностей в массивах данных.
📂 Курс
Подборка интересных курсов для Дата Саентистов от одного из лучших университетов в мире.
📂 Ссылка
Курс «Прикладные задачи анализа данных», майнор «Интеллектуальный анализ данных», НИУ ВШЭ Лектор — Михаил Гущин
📂 Курс
Изучите основные принципы визуализации данных и способы их применения с помощью ggplot2.
📂 Курс
Курс состоят из трёх небольших лекций по теории информационного дизайна и трёх практических примеров по использованию d3.js.
📂 Курс
Курс по психологии визуализации данных, проводимый Майклом Френдли, преподавателем университета в Торонто, представляет собой увлекательное погружение в исторический и психологический контекст визуализации данных. Половина курса посвящена изучению научных исследований о восприятии информации и человеческом факторе в информационном дизайне. Лекции содержат множество новых примеров и ссылок, позволяющих лучше понять принципы работы визуализации данных.
📂 Курс
Научитесь создавать красивые и информативные визуализации с этим курсом от Kaggle.
📂 Курс
Возьмите на себя роль младшего аналитика данных и используйте различные навыки и приемы работы с реальными наборами данных для выполнения практических задачи по визуализации данных.
📂 Курс
Развивайте свои аналитические способности и осваивайте один из самых востребованных профессиональных навыков в Data science.
📂 Курс
Это курс от Udacity, в котором есть теоретическая часть про информационный дизайн и практическая часть про применение d3.js и библиотек основанном на нём.
Курс отличный: он бесплатный, большой и там более подробно рассмотрены основы программирования, есть тесты и задания, а также он содержит кучу ссылок на классные примеры.
📂 Курс
Этот курс будет интересен тем, кто хотел бы визуализировать карты. В курсе есть полезная информация где взять геоданные для России.
📂 Курс
Вы начнете обучение с основ вроде полносвязных сетей, а закончится вниманием и новейшими архитектурами глубокого оубчения. Весь код курса — на PyTorch. При этом упор будет как на практику, на и на НЕповерхностную теорию: вам понадобятся начальные знания алгебры и матанализа.
📂 Курс 📂 Код
📌 Deep Learning An MIT Press book
Одна из лучших книг по глубокому обучению. Эта книга признана мл сообществом, и более того — она бесплатная и доступна онлайн. Она содержит полный набор: алгебру, теорвер, базу ML, best practices и теорию DL и разборы известных архитектур.
📓 Книга
Обучение с подкреплением — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система обучается, взаимодействуя с некоторой средой.
Это пошаговый практический курс, который поможет вам пройти изучить RL с сымых основ.
📂 Курс
Бесплатный DL курс, предназначенный для людей с некоторым опытом программирования, которые хотят научиться применять глубокое обучение и машинно обучние к практическим задачам.
📂 Курс
Большая коллекция бесплатных книг и статей по науке о данных. В поиске вы можете найти книгу практически на любую тему.
📓 Ссылка
На Stanford CS 25 «Transformers United» выступали такие звездные гости, как Андрей Карпаты, Ноам Браун, Лукас Бейер и сам Джефф Хинтон! В рамках этого курса вы изучите основные концепции и принципы работы трансформеров, а также научитесь применять их для решения различных практических задач. Курс будет включать в себя как лекции, так и практические занятия, в ходе которых студенты будут иметь возможность самостоятельно применять полученные знания.
📂 Курс
Курсы от Kaggle по Pandas, Python и SQL, ML. Курсы не только для начинающих, но и для опытных программитоа: Intermediate Machine Learning, NLP, Computer Vision, Feature Engineering, Data Cleaning и другое.
📂 Курс
Отличный курс по нейросетям на русском от Александра Дьяконова.
📂 Курс
RLHF — это одна из ключевых техник, которая привела к появлению современных LLM.
В этом курсе, который ведет Никита Намджоши, разработчик из GenAI в Google cloud, вы узнаете, как работает RLHF, в том числе как применить его для настройки LLM в собственных приложениях. Вы также воспользуетесь библиотекой с открытым исходным кодом для настройки базового LLM и оцените настроенную модель, сравнив ее ответы до и после RLHF‑настройки.
📂 Курс
Бесплатный курс по обработке естественного языка (NLP) от The Hugging Face
В этом курсе вы сможете узнать об обработке естественного языка с помощью библиотек из экосистемы Hugging Face.
📂 Курс
Курс «Глубинное обучение для текстовых данных», ПМИ НИУ ВШЭ Лектор — Александр Шабалин
📂 Курс
Продвинутый курс по NLP из Университета Карнеги‑Меллона.
📂 Курс
В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
📂 Курс
Курс продолжает знакомить слушателей с использованием R для анализа данных. В этом курсе мы разберем несколько продвинутых тем, которые не были рассмотрены в первой части: предобработка данных при помощи пакетов data.table и dplyr, продвинутые приемы визуализации, работа в R Markdown.
📂 Курс
Курс познакомит слушателей с языком R, основными структурами данных и семантическими правилами. Мы также рассмотрим несколько углублённых тем, которые помогут овладеть принципами написания эффективного кода.
📂 Курс
Этот бесплатный онлайн‑курс поможет получить прочную основу в области визуализации данных и манипулирования ими с помощью R. Направьте свою карьеру в области науки о данных с помощью необходимых навыков и техник.
📂 Курс
В рамках трёхнедельного курса рассматриваются все основные этапы статистического анализа R, считывание данных, предобработка данных, применение основных статистических методов и визуализация результатов. Слушатели научатся основным элементам программирования на языке R, что позволит быстро и эффективно решать широчайший спектр задач, возникающих при обработке данных.
📂 Курс
Здесь собрана большая коллекция бесплатных курсов, книг и ресурсов Python в 2024.
📂 Ссылка
Недавно Microsoft выпустил новый бесплатный курс для новичков по генеративным моделям. Для прохождения курса необходим доступ к OpenAI API и базовые навыки программирования на Python.
Курс включает в себя 18 уроков, посвященных основам работы с крупными языковыми моделями, искусственными интеллектами, а также способам применения этих знаний в разработке собственных проектов.
📂 Курс
За 32 часа на курсе вы научитесь основам нейросети с нуля. Внутри — 5 модулей про Generative AI, LLM и Responsible AI от топовых кураторов из Google. Никакой воды, только теория и практика.
📂 Курс
Nvidia совсем недавно опубликовала в открытом доступе бесплатные обучающие курсы для пользователей любого уровня подготовки по нейросетям и нейромоделям для понимания работы ИИ.
В этом курсе вы сможете узнать об обработке естественного языка с помощью библиотек из экосистемы Hugging Face. Трансформеры, работа с датасетами, токенизаторы, llm. Курс совершенно бесплатный и не содержит никакой рекламы.
Главы с 1 по 4 знакомят с основными концепциями библиотеки Transformers. К концу первой части курса вы будете знать, как работают модели‑трансформеры и сможете использовать модель из Hugging Face Hub, доработать ее на собственном датасете и поделиться своими результатами на Hub.
В главах с 5 по 8 вы узнаете об основах работы с датасетами HF и токенизаторами, а затем решите классические задачи НЛП. К концу этой части вы сможете самостоятельно решать самые распространенные проблемы НЛП.
Главы с 9 по 12 выходят за рамки НЛП и рассказывают о том, как модели Transformer можно использовать для решения задач в области обработки речи и компьютерного зрения. Попутно вы узнаете, как создавать демонстрационные версии своих моделей и делиться ими, а также оптимизировать их для использования в производственных средах. К концу этой части вы будете готовы применять библиотеки для решения (почти) любой задачи машинного обучения!
📂 Курс
Книга состоит из 3 глав.
⏩ Глава 1: Освоение OpenAI API
Первая глава знакомит читателей с API ChatGPT. Предоставлена дорожная карта для понимания ключевых стратегий, включая модерацию, Machine Reasoning и Prompt Chaining.
⏩ Глава 2: LangChain
Вторая глава посвящена практике использования LangChain. Описан процесс разработки, от настройки среды до внедрения передовых методик извлечения информации (Document Loaders, Text Splitters, Semantic Search, RAG Systems).
⏩ Глава 3: ML Ops для LLMs, или LLMOps
Третья глава представляет собой руководство по интеграции LLM в рабочие процессы.
Описываются ключевые этапы от выбора модели до ее развертывания и мониторинга.
Стоит учитывать, что книга не может охватить много аспектов, по‑большей части всё вокруг прикручивания готового чат‑бота для своих целей
Но при всё при этом можно найти для себя много всего полезного
📚 Книга
Бесплатный курс от Cohere о том как работают эмбединги, механизм внимания, трансформеры, генерация текста и как всё это применять для реальных задач.
Еще в курсе рассказывают про промпт‑инжиниринг и дается несколько примеров того как все это применять к задачам вроде document QA, semantic search (w Langchain) и так далее.
Курс дает представление о том, как работают LLM, их практическом применении, и направляет учащихся на использование LLM для создания и развертывания собственных приложений.
Теоретическая часть курса изложена понятно, с использованием аналогий и примеров и наглядных иллюстраций, а практическая часть содержит примеры кода, которые помогут вам закрепить полученные знания. Курс регулярно обновляется.
📂 Курс
Компания LangChain не так давно выпустила курс о последних достижениях в области LLM и о создания диалоговых агентов.
В курсе особое внимание уделено введению в синтаксиса — LangChain Expression Language (LCEL), который позволяет настраивать поведение агентов.
Участники курса учатся генерировать структурированный вывод с помощью вызова функций, использовать LCEL для настройки обработки запросов, применять вызовы функций для тегирования данных и понимать маршрутизацию запросов с помощью инструментов LangChain.
Для начала лучше иметь базовое знание Python и опыт написания промптов для языковых моделей.
Прохождение этого курса предоставляет хорошую возможность изучить новейшие инструменты для создания диалоговых агентов на основе искусственного интеллекта и улучшить свои навыки в этой области!
А здесь вы можете найти всю коллекцию бесплатных курсов от Deeplearning.ai, созданных в сотрудничестве со многими компаниями, такими как LangChain, OpenAI, Google, Weights & Biases, Microsoft и другими.
📂 Курс
В этом курсе рассказывается, как создавать приложения на базе LLM, используя API, Langchain и W&B Prompts. В нем рассказывается про разработку, тестирование и проведение экспериментов и создание приложений на основе на LLM.
Для прохождения курсы нужен опыт работы на Python, но знание алгоритмов машинного обучения не требуются
📂 Курс
Все курсы объясняются доступным языком и знакомят вас с понятием «генеративные модели». Эти курсы дают полное представление о том, как LLM модели обучаются и как создавать их самостоятельно.
После того, как пройдете этот курс, можно будет рассказывать на вечеринке, что учились создавать ChatGPT в Google.
📂 Курс
На edX в этом году появились 2 курса от Databricks:
Этот курс предназначен для разработчиков, специалистов по исследованию данных и инженеров, которые хотят создавать приложения, на основе LLM, с помощью самых современных и популярных фреймворков. К концу курса вы напишите свой LLM‑проект, отличный вариант попрактиковаться. Курс расчитан на 6 недель, по 4–10 часов в неделю.
📂 Курс
Вы узнаете о том, что привело к распространению моделей на основе трансформеров включая BERT, GPT и T5, и о невероятных прорывах и технологиях LLM, которые привели к появлению таких приложений, как ChatGPT. Кроме того, вы получите представление о последних достижениях в разаработке, которые продолжают улучшать LLM, например Flash Attention, LoRa, AliBi и PEFT.
📂 Курс
Серия из трех курсов познакомит слушателей со знаниями и навыками для обучения, тонкой настройки и интеграции LLM в продакшен.
📂 Курс
Охватывает такие темы, как Prompt Engineering, LLMOps, UX для языковых пользовательских интерфейсов, дополненные языковые модели, быстрая разработка LLM‑приложений, будущие тенденции в LLM, фундаментальные концепции и прохождение askFSDL.
RLHF — это одна из ключевых техник, которая привела к появлению современных LLM.
В этом курсе, который ведет Никита Намджоши, разработчик из GenAI в Google cloud, вы узнаете, как работает RLHF, в том числе как применить его для настройки LLM в собственных приложениях.
Вы также воспользуетесь библиотекой с открытым исходным кодом для настройки базового LLM и оцените настроенную модель, сравнив ее ответы до и после RLHF‑настройки.
📂 Курс
Вышла вторая версия популярного бесплатного LLM курса.
Это пошаговое руководство с полезными ресурсами, разделенное на три части: основы LLM, наука больших языковых моделей и инженерия (W.I.P.).
📂 Курс
В этом посте мы обсудим несколько увлекательных моментов, которые я узнал в процессе своей работы.
1. Как используется встраивание (embedding) в Go?
В Go директива //go:embed используется для встраивания файлов и папок в бинарный файл Go на этапе компиляции. Эта функция улучшает безопасность, производительность и простоту кода за счёт возможности прямого импорта файлов без использования функций операционной системы.
Пример:
Эта директива указывает компилятору Go встроить содержимое каталога frontend/dist в бинарный файл. Префикс all: используется для включения не только файлов из каталога, но и всех вложенных каталогов и их файлов рекурсивно.
var assets embed.FS Это объявляет переменную с именем assets типа embed.FS, который является интерфейсом файловой системы, предоставляемым пакетом embed. Эта переменная будет предоставлять доступ к встроенным файлам во время выполнения.
Преимущество заключается в том, что импортирование определённых файлов напрямую и использование embed вместо функций операционной системы повышает безопасность, производительность и простоту использования.
Можно попробовать использовать это для создания настольного приложения и загрузить все данные, связанные с интерфейсом, в сервер Go.
2. Какая польза от оператора Select в Go?
Оператор select позволяет горутине ожидать выполнения нескольких операций взаимодействия.
Ну, это что-то, что вы могли бы увидеть на https://go.dev/tour/concurrency/5, но в чём здесь польза?
Давайте рассмотрим пример, где мы записываем данные в конечное соединение. В случае закрытия приложения вы не хотите писать в закрытое конечное соединение.
Код не обязательно “останавливается” на ctx.Done(). Оператор select ожидает, когда один из случаев станет готовым. Если контекст отменен (или его срок действия истекает), до того как будет получена ошибка или до того как операция записи будет подтверждена как успешная, тогда случай ctx.Done() будет выполняться первым, что приведет к закрытию destConn и раннему завершению функции и её возврату.
Если контекст не завершён и произошла ошибка, то выполнится случай err = <-errChan1, который залогирует ошибку и вернёт её.
Если контекст не завершён и ошибка не произошла, а операция записи выполнилась успешно первой, то выполнится последний случай, позволяя функции продолжить выполнение за пределами оператора select.
3. Как реализовать интерфейсы в Go?
В Go интерфейс представляет собой тип, который определяет набор сигнатур методов (названия методов, параметры и типы возвращаемых значений), но не реализует сами методы. Это способ определения поведения как набора действий. Тип реализует интерфейс, реализуя все методы, объявленные в интерфейсе.
Реализуйте следующий интерфейс:
Приведенный выше фрагмент кода демонстрирует контракт для получения данных о студенте. Любой тип, который реализует этот интерфейс, может предоставлять данные о студенте, что позволяет легко заменять различные источники данных или реализации без изменения остального кода. Это может быть особенно полезно при работе с различными системами баз данных и внешними службами или при создании заглушек данных для тестирования.
Какова практическая польза от этого? Абстракция, полиморфизм, гибкость и еще много чего.
4. Как init работает в Go?
В Go функция init является специальной функцией, которая автоматически выполняется при инициализации пакета. В каждом пакете может быть одна или несколько функций init, и они выполняются в порядке их появления в файле. Функция init используется для выполнения задач настройки, которые необходимо выполнить перед использованием пакета, таких как инициализация переменных или выполнение другой инициализационной логики.
Какова выгода от этого? Вам не нужно инициализировать функцию init вручную; вам просто нужно импортировать функцию, и значения будут извлечены и назначены.
5. Как работают несколько отложенных вызовов (deferrals)?
Отложенные вызовы работают как стек, что означает “первым вошел, последним вышел” (LIFO). Так что, если кто-то напишет что-то вроде этого:
Таким образом, когда эта функция завершится, сначала будет выполнена функция printCon, затем cleanCon, и, наконец, closeCon.
6. Как использовать слушатель событий в Go?
В приведенном ниже фрагменте кода на Go мы имеем мощный шаблон обработки событий, который облегчает создание отзывчивых приложений.
Регистрация события: runtime.EventsOn – это вызов функции, который регистрирует слушатель событий для события с именем “event:check:health”. Когда это событие срабатывает, вызывается функция (замыкание), предоставленная вторым аргументом.
Излучение события: затем используется runtime.EventsEmit для отправки события с именем responseEventName. Вместе с именем в качестве данных события передается карта, содержащая статус успешности и текущую версию приложения (полученную через config.GetConfig().Version).
В заключение, данный фрагмент кода устанавливает слушатель событий, который при срабатывании события “event:check:health” отвечает другим событием, указывающим на успешность и версию приложения. Это элегантный пример того, как Go может кратко обрабатывать сложные событийно-ориентированные рабочие процессы.
Взято из репозитория Slashbase.
7. Как обрабатывать панику в Go?
В Go паника (panic) – это встроенная функция, которая прекращает обычный поток управления и начинает паниковать. Когда вызывается функция panic, выполнение текущей функции немедленно останавливается, и управление начинает разворачивать стек, выполняя при этом все отложенные функции.
Если паника достигает вершины стека вызовов горутины без восстановления, программа завершается с ненулевым кодом статуса и, как правило, выводит сообщение о панике и стек вызовов в стандартный поток ошибок.
Для обработки паники в Go предоставляется функция recover, которая может остановить последовательность паники и вернуть значение, переданное функции panic. Она полезна только внутри операторов defer, потому что после начала паники это единственный способ вернуть контроль над программой.
🗄Эксперты по кибербезопасности GitGuardian выяснили, что в 2023 году пользователи GitHub случайно раскрыли 12,8 млн аутентификационных и конфиденциальных токенов API. Утечки произошли в более чем 3 млн общедоступных репозиториев.
🗄В частности, на GitHub раскрывали ключи Google API и Google Cloud, MongoDB, токены ботов OpenWeatherMap и Telegram, учётные данные MySQL и PostgreSQL, а также ключи OAuth GitHub. 91,6% данных были доступны пять и более дней.
Тренды раскрытия данных определяются и развитием ИИ. Так, количество утечек ключей API OpenAI на GitHub выросло в 1212 раз по сравнению с 2022 годом. У HuggingFace также резко возросло количество утечек.
🗄В GitGuardian отмечают, что технологии ИИ можно использовать для обнаружения и защиты раскрытых данных. Однако огромные операционные масштабы, стоимость и эффективность идентификации пока ограничивают внедрение таких инструментов.
🗄С 1 марта GitHub по умолчанию активировала защиту от принудительной отправки push-уведомлений для всех общедоступных репозиториев при отправке нового кода. Это позволит предотвратить случайное раскрытие данных, в том числе токенов доступа и ключей API.
новая модель машинного обучения
Компания Databricks только что представила DBRX, новую модель большого языка с открытым исходным кодом (LM) с ошеломляющими 132 миллиардами параметров.
Модель превосходит все открытые модели на большинстве бенчмарков.
Вот что вам нужно знать 👇
DBRX - это новая бесплатная модель искусственного интеллекта с 132 миллиардами параметров.
Может обрабатывать до 32 000 токенов одновременно.
Обучен на 12 триллионах токенов.
Точное следование инструкциям.
С открытым исходным кодом на GitHub.
Интегрирован с HuggingFace.
Оптимизирован для систем NVIDIA.
Расширенная настройка с поддержкой Docker.
Demo: https://huggingface.co/spaces/databricks/dbrx-instruct
Docs: https://docs.databricks.com/en/machine-learning/foundation-m...
Информационная безопасность (ИБ) или кибербезопасность – это одна из самых важных и актуальныхобластей современной науки и технологий. В условиях постоянного развития интернета, киберпреступности и глобальной информатизации, специалисты по информационной безопасности востребованы как никогда.
Бесплатные курсы по хакингу и информационной безопасности
ИБ занимаются защитой данных, систем и сетей от несанкционированного доступа, взлома, кражи, подделки и других угроз. Работа таких специалистов требует не только глубоких знаний в области математики, программирования, криптографии и юриспруденции, но и творческого мышления, аналитических способностей и умения решать сложные задачи.
Изучение информационной безопасности – это интересный и увлекательный процесс, который открывает перед вами множество возможностей для карьерного роста, профессионального развития и личностного совершенствования.
Платные курсы могут быть довольно дорогими, особенно если вы только начинаете изучать информационную безопасность. Тратить большие суммы денег на курсы может быть нецелесообразно.
В этой статье я собрал большой список курсов, книг, репозиториев и каналов на тематику кибербезопасности, которые помогут вам на пути становления белым хакером и подскажут какие перспективы вас ждут в этой области.🛡️
Курс является бесплатным и позволит тебе автоматизировать различные рутинные задачи, связанные с исследованиями: сбор данных с веб-сайтов, сбор результатов поиска, работа с интернет-архивами, создание отчетов и визуализация данных.
Основная цель курса — научить тратить меньше времени на рутинные задачи OSINT. Итак, в дополнение к примерам кода, автор делится ссылками на различные сервисы, которые помогут решить различные задачи.
Курс 🛡️
Microsoft выпустила крутейший курс. Совешенно бесплатно Security-101 для изучения основ кибербезопасности.
Он подойдёт всем, кто желает ознакомиться с базовыми принципами защиты от киберугроз. Всего доступно семь уроков со статьями, видео и дополнительными материалами.
Курс 🛡️
Популярный канал с разбором инструментов для этичного хакинга и пентеста, гайды по защите от атак, разбор скриптов, обучающие уроки и множество других полезных материалов .
Kali linux 🛡️
Mindmap включает в себя инструменты, курсы, дистрибутивы, полезный видеоматериал и многое другое.
Mindmap 🛡️
Это ваш путь к карьере в сфере кибербезопасности. В рамках этой сертификационной программы вы овладеете востребованными навыками, которые помогут вам получить работу менее чем за 6 месяцев. Ученая степень или опыт не требуются. Бесплатно первые 7 дней при условии наличия международной карты, затем 45 евро/месяц.
Курс 🛡️
Онлайн-курс по математике в кибербезопасности для школьников от «Лаборатории Касперского». Расскажем и покажем, как комбинаторика, арифметика и булева алгебра применяются в криптографии – реальном направлении информационной безопасности.
Курс 🛡️
Nmap — легендарный сканер, без которого не может обойтись практически ни один хакер.
Это мощный и комплексный инструмент, код которого вылизывался десятилетиями. Он быстрый, надежный и невероятно функциональный.
Курс 🛡️
Материалы “Hypervisor 101 in Rust”, курса, позволяющего быстро освоить технологию аппаратной виртуализации и ее применение для высокопроизводительного фаззинга на процессорах Intel/AMD.
Github 🛡️
О том, какие есть специалисты в кибербезопасности, чем они занимаются и как технологии могут использоваться в борьбе с киберкриминалом вы можете узнать в нашем курсе «Кибербезопасность». Спикерами в этом курсе выступили Олжас Сатиев (ЦАРКА) и Элисар Нурмагамбетов (Consilienz).
Курс 🛡️
В этом обширном курсе (56 видео продолжительностью по 10 минут) рассматривается всё что касается организации, уровней и моделей компьютерных сетей. Вы познакомитесь с такими важными для специалиста ИБ понятиями, как протоколы, ip адреса, osi, топологии сетей, vlan, ethernet, udp, nat, http, dns ftp, imap и еще многим другим. Курс обязателен для каждого будущего специалиста по безопасности.
Тут собрана целая папка с полезными каналами для тех, кто интересуется информационной безопасностью. Все в одном месте Linux, Иб, кодинг, сети, базы данных.
Папка 🛡️
Данный онлайн-курс создан как дополнение к дисциплине “Администрирование информационных систем”, читаемой автором в ИГУ
Курс 🛡️
Кибербезопасность, курсы Сisco CCNA Cyber Ops · From lamer to programmer.
Курс 🛡️
14. Практики по компьютерным сетям
Курс является продолжением “Компьютерные сети, учебный курс”. В нем рассматриваются прикладные аспекты сетей, а также применение знания о них в сфере защиты данных. Курс также является базовым и будет очень полезен для тех кто начинает знакомится с компьютерными науками.
Бесплатное комплексное онлайн-учебное пособие Go по взлому на архитектурах x64, ARM64 и ARM32, в котором шаг за шагом рассматриваются вопросы реинжиниринга Golang с нуля.
Курс 🛡️
Курс со Stepik, который содержит общие сведения и понятия Информационной безопасности.
Курс 🛡️
Огромный список беспалтных ресурсов для изучения Linux. Полезное видео.
Ссылка 🛡️
Очень полезный и простой курс для начинающих по этичному хакингу (134 урока).
Видео 🛡️
Изучите основы кибербезопасности с помощью этого курса “Введение в кибербезопасность”. Этот курс предназначен для начинающих, чтобы познакомить их с текущей ситуацией в области кибербезопасности и предоставить базовые знания о инструментах для оценки протоколов безопасности в системах обработки информации и управления ими.
Курс 🛡️
Известный канал с гайдами по lInux с уклоном в этичный хакинг. Очень много полезного материала в одном месте.
Ссылка 🛡️
Этот мини-курс познакомит вас с редко раскрываемой в других учебных материалах темой: “как рисовать красивые схемы на примере типового дизайна сети”.
Курс МДК.03.01 Технические методы и средства, технологии защиты информации входит в предметный модуль ПМ.03 Программно-аппаратные и технические средства защиты информации.
Курс 🛡️
В курсе рассматриваются математические основы криптографии, криптографические примитивы и их современные реализации, математические и прикладные криптографические протоколы, а так же защита данных в современных информационных системах. Курс состоит из 14 лекций. Для успешного освоения курса желательно понимание основ теории групп и информатики.
На курсе вы узнаете: как применять язык Python для этичного взлома, создадите свой сканер портов, изучите Пассивный OSINT, будете активно пользоваться линукс, познакомитесь с передачей хэша и файлов, познакомитесь с Hashcat и еще многое другое.
На курсе подробно рассматривается влом Wi-Fi сетей, сканирование и прошивка роутера, так же показано каким атакам могут подвергаться wifi и как от них защищаться.
Во время прохождения курса вы познакомитесь с практическими приемами этичного хаккинга, взломом веб-серверов и систем, познакомитесь с LogParser и OWASP, также узнаете как проводить SQL-инъекции и даже взломаете почтовый сервер.
Подробная дорожная карта для хакера-самоучки.
Курс 🛡️
На курсе вы познакомитесь с возможностями криптографии и сетевого шифрования, научитесь оценивать картину угроз и способы борьбы с ними, узнаете, как повысить безопасность вашей сети и защитить ваши данные при их перемещении по Интернету (познакомитесь с маршрутизаторами VPN, IDS).
Вы освоите базовые навыки, необходимые для того, чтобы стать инженером по безопасности. Эта программа будет посвящена тому, как защитить компьютерные системы, сети, приложения и инфраструктуру компании.
Этот репозиторий представляет собой обширную коллекцию ссылок, скриптов, инструментов, кода и других ресурсов, связанных с кибербезопасностью. Он тщательно контролируется, поддерживается и постоянно обновляется.
Курс 🛡️
31. Компьютерные сети. Продвинутые темы
Курс продолжает серию уроков по сетям Андрея Созыкина. В нем рассматриваются более сложные для понимания темы сетей, поэтому сначала необходимо посмотреть первые 2 части. По мере прохождения данной серии продвинутых лекций вы узнаете о таких темах, как: IPv6, NDP, RIP, OSPF, протоколы маршрутизации, BGP, Web сокеты.
Очень серьезные курсы за авторством опытных людей из индустрии.
Курс продолжает серию уроков по сетям Андрея Созыкина. В нем рассматриваются такие темы, как TLS/SSL, HTTPS. Курс полностью покрывает все аспекты защищенных сетевых протоколов и рекомендуем к просмотру после ранее упомянутых учебных материалов того же автора
Надеюсь, что представленные в статье курсы помогут всем энтузиастам погрузиться в мир этичного хакинга и улучшить свои навыки информационной безопасности. Желаю всем учащимся успешного обучения и достижения новых высот в этой увлекательной области!
Если у вас есть информация о других отличных курсах или ресурсах, не стесняйтесь делиться ими в комментариях. Ваша обратная связь поможет автору расширить список рекомендаций и сделать его еще более полезным для всех желающих изучать этичный хакинг и информационную безопасность.
Сохраняйте себе этот список, чтобы не потерять)
Большие языковые модели (LLM), лежащие в основе чат-ботов, «думают» на английском языке, даже если вопросы задаются на других языках, пишет New Scientist со ссылкой на исследование учёных Федеральной политехнической школы Лозанны. Совсем недавно мы писали о том, что ИИ превзошел человека на iq тестах и в дивергентном мышлении, а сегодня давайте разберемся как думает ИИ.
Чтобы понять, какой язык на самом деле используют LLM при обработке запросов, учёные изучили три версии модели Llama 2. Благодаря тому, что Llama 2 имеет открытый исходный код, исследователи смогли ознакомиться с каждым этапом обработки запроса.
Они открыли эти модели и изучили каждый из их слоёв. ИИ-модели состоят из нескольких слоёв, каждый из которых отвечает за определённый этап обработки запроса: один переводит подсказки в токены, другой контекстуализирует каждый токен и т.д.
Моделям были предложены 3 типа запросов на китайском, французском, немецком и русском языках. В одном случае предлагалось повторить заданное слово, во втором — перевести с одного неанглийского языка на другой, и в третьем — заполнить пробел в одно слово в предложении, например: «___ используется для занятий такими видами спорта, как футбол и баскетбол».
Отследив процессы внутри LLM, учёные обнаружили, что путь обработки через слои почти всегда проходит через то, что они называют английским подпространством. То есть, если предложить модели перевести с китайского на русский, русские символы проходят через английское подпространство, прежде чем вернуться на русский, говорит учёный, что является убедительным признаком того, что модели используют английский, чтобы помочь себе понять суть запроса.
Это вызвало у учёных обеспокоенность по поводу того, что использование английского языка в качестве посредника для обучения модели несёт с собой риск.
«Если английский станет основным языком, на котором системы обрабатывают запросы, мы, скорее всего, потеряем концепции и нюансы, которые можно оценить только на других языках», — говорит Карисса Велиз (Carissa Véliz) из Оксфордского университета.
Изучение JavaScript в 2024 году по открытым ресурсов имеет несколько преимуществ:
1. Востребованность: JavaScript остается самым популярным языков программирования в мире. Знание JavaScript открывает двери к множеству возможностей в IT-индустрии.
2. Бесплатный доступ: Благодаря бесплатным онлайн-курсам, вы можете изучать JavaScript без необходимости тратить деньги на платные обучающие материалы.
3. Актуальные материалы: Многие бесплатные курсы по JavaScript постоянно обновляются и содержат актуальную информацию о новых технологиях и подходах к разработке.
Бесплатные курсы Javascript
Почему не стоит покупать курсы и тратить деньги:
1. Доступность ресурсов: В интернете существует огромное количество бесплатных ресурсов, которые позволяют изучать JavaScript на высоком уровне. Покупка курсов не всегда является необходимой.
2. Качество бесплатных курсов: Некоторые бесплатные курсы могут предоставлять высококачественное обучение, сопоставимое с платными аналогами.
3. Мотивация и самодисциплина: Самое важное при изучении языка программирования – это ваша мотивация и самодисциплина. При достаточной мотивации и усердной работе можно достичь успеха в изучении JavaScript, не тратя деньги на покупку курсов.
Таким образом, изучение JavaScript по бесплатным курсам в 2024 году имеет множество преимуществ, особенно при наличии достаточной мотивации и самодисциплины.
Список ресурсов для бесплатного изучения JS.
Это книга о JavaScript программировании и Frontend разработке. Вы можете бесплатно прочитать ее онлайн или купить себе собственный экземпляр в мягкой обложке.
▪ Ссылка
Перед вами учебник по JavaScript, начиная с основ, включающий в себя много тонкостей и фишек JavaScript/DOM.
▪ Ссылка
Канал с инструментами JS разработчика, с разбором каверзных вопросов с собеседований, примерами с кодом, обучающими уроками и кучей всего полезного.
▪ Ссылка
Курс позволит новичкам приобрести навыки алгоритмического мышления и понимания логики выполнения программы, используя JavaScript.
Все темы предоставлены последовательно и подробно объяснены с использованием примеров. В рамках курса предусмотрено решение практических задач по написанию кода, это даст возможность надолго запомнить изученное и научиться думать, как программист.
Пройдя курс, вы будете обладать крепким фундаментом для дальнейшего изучения программирования на JavaScript и других языках.
▪ Ссылка
В данном курсе со Stepik рассмотрены основы программирования на JavaScript а также некоторые инструменты и модели данных, необходимые для практического использования JavaScrip.
▪ Курс
Проект, с которым вы научитесь создавать современные веб-сайты с эффектом параллакса и макетами в виде коробочек-бенто.
Этот курс охватывает все: от стильного дизайна пользовательского интерфейса до принципов mobile-first, укрепляя ваши навыки работы с React.js и Tailwind CSS.
В этом курсе вы узнаете, как работает JavaScript базовые и создадите мини-проект. Вы также рассмотрите некоторые подробности работы JavaScript и изучите продвинутые темы, такие как наследование, область видимости, контекст и, наконец, создайте мини-проект.
▪ Ссылка
Курс предназначен для проверки знаний JavaScript и подготовки к собеседованиям на позицию JavaScript-разработчиков! В рамках этого курса вы сможете оценить свои навыки по различным темам. Каждый вопрос снабжен вариантами ответа, из которых нужно выбрать правильный. Кроме того, к каждому вопросу прикреплены подсказки и разъяснения, чтобы облегчить процесс решения и понимания.
▪ Ссылка
Это курс для начинающих, который поможет вам научиться использовать JavaScript для добавления интерактивности веб-сайтам.
Здесь собрана полезная папку с каналами для Frontend разработчиков. Здесь можно найти все – от базовый уроков по Javascript, React, Vue до реальных проектов и практических задач.
▪ Ссылка
JavaScript Programming All-in-One Tutorial Series – это девятичасовой курс на YouTube, который раскрывает азы программирования на JavaScript. Курс предназначен как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже имеет опыт работы с JavaScript и хочет расширить свои знания.
▪ Ссылка
Курс “Codecademy Learn Javascript Full Walkthrough” представляет собой подробное руководство по изучению языка программирования JavaScript. В ходе курса вы научитесь основам JavaScript, работе с переменными, условными операторами, циклами, функциями, объектами и многим другим. Курс подойдет как начинающим программистам, так и тем, кто уже имеет опыт в программировании и хочет улучшить свои навыки в JavaScript.
▪ Ссылка
🐢 Коллекция кураторских ресурсов, гайдов и библиотек JavaScript, ресурсов, которые помогут любому разработчику.
▪ Ссылка
Этот репозиторий создан, чтобы помочь студентам, новичкам и работающим профессионалам, изучить JS, предоставив им все ресурсы для обучения в одном репозитории.
▪ Ссылка
Репозиторий курса “Проектирование Сетевых Приложений” с лекциями и домашним заданием.
▪ Ссылка
Полное пошаговое руководство по изучению языка программирования JavaScript за 30 дней.
В курсе вы используете JavaScript для добавления интерактивности на веб-сайты, для разработки мобильных приложений, настольных приложений, игр, и в настоящее время JavaScript можно использовать для машинного обучения и AI.
Темп изучения у каждого разный – не удивляйтесь если вы будете проходить его дольше
▪ Курс
JavaScript c нуля – Полный курс по основам для начинающих. В курсе вы найдете все необходимые темы, для того, чтобы начать программировать на JavaScript с нуля. В ролике вы сделаете несколько практических проектов, на которых рассмотрите сразу в боевых действиях язык. Приятного просмотра!
▪ Курс
У Frontend Masters есть курс по алгоритмам с примерами на Javascript TypeScript? Бесплатно и без кредитки. Все, что вам нужно, — это электронная почта, для прохождения курса.
▪ Курс
Большой курс урок по JavaScript для новичков. Все что нужно для старта в 2024 году для работы с JavaScript.
▪ Курс
На данном курсе Вы узнаете основу web-разработки и создания сайтов. Познакомитесь с языком гипертекстовой разметки HTML как с основой любого сайта и добавите веб-страницам индивидуальности с таблицами стилей CSS. А так же изучите язык программирования JavaScript и его взаимодействие с браузером.
▪ Курс
Представляю вам серию книг, погружение в которую позволит вам окунуться в основные механизмы языка JavaScript.
▪ Ссылка
Огромный список бесплатных книг по программированию на различных языках, включая русский.
Это один из наиболее популярных репозиториев на GitHub с бесплатной литературой.
▪ Ссылка
Надеемся, что эти курсы окажутся полезными для всех начинающих разработчиков, и помогут вам освоить этот мощный язык программирования. Если вы знаете открытые источники, которые можно добавить в статью – пишите о них в комментариях. Вместе мы можем создать более обширный и полезный список материалов, способствующих развитию навыков программирования.
Спасибо за прочтение, легкого вам обучения, и да не заменит нас всех ИИ :-)
