«Яндекс Практикум» обучит 10 тысяч специалистов ИИ-профессиям до 2027 года
«Яндекс Практикум» обучит почти 10 тысяч специалистов ИИ-профессиям до конца 2027 года. Это будет около четверти от всех специалистов в этой области, которых планируется подготовить в России к этому времени.«Практикум» расширит линейку курсов по искусственному интеллекту. Уроки по ИИ появятся и в уже действующих курсах. Это даст базовые навыки работы с нейросетями специалистам из разных сфер.
AI-агенты и мультиагентные системы, MCP и A2A. Основные угрозы и подходы к обеспечению безопасности
Всем привет! Меня зовут Борис, я веду канал «Борис_ь с ml» про информационную безопасность и машинное обучение. Сейчас мой основной вектор исследований - мультиагентные системы и их безопасность. Поэтому в мае выступал на эту тему на III Форуме «Технологии доверенного искусственного интеллекта» с докладом «Протоколы MCP и A2A - безопасность для мультиагентных систем или новые угрозы?». По этой ссылке - презентация с выступления.
Осваивая новые направления: что получила backend-разработчица от изучения продуктовой проработки и дизайна
Всем привет! Меня зовут Воляница Елизавета, я магистрант ИТМО по программе Искусственного интеллекта AI Talent Hub и по совместительству backend-разработчик на маркетплейсе. В основном я занимаюсь проектированием архитектуры, декомпозированием задач и написанием кода для различных систем. Но причём здесь графический дизайн? Недавно, когда у меня появилась та самая гениальная идея для того самого стартапа, который «ну 100% выстрелит», я столкнулась с тем, что нужно не только проектировать архитектуру и писать код. Тогда мой дизайн выглядел как-то так:
ИИ: Большие ожидания (статья 1988 года)
Было довольно любопытно обнаружить статью 1988 про AI от Родни Брукса (известного робототехника), которая один-в-один повторяет все элементы хайповых рассуждений 2025 года :) Решил перевести и поделиться. Некоторые предложения прям один-в-один будто написаны вчера.
Jay Knowledge Hub: от прототипа до промышленного PaaS создания баз знаний полного цикла
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я руководитель команды разработки умного поиска на основе генеративного AI в Just AI. В этой статье я расскажу о нашем опыте в умный поиск — как от mvp RAG-сервиса для Q&A бота нашей службы поддержки мы пришли к облачной платформе Jay Knowledge Hub (сокращенно KHUB), которая помогает нашим клиентам автоматизировать поиск по различным источникам знаний.Как все начиналось: прототип на базе RAGНаш основной продукт — диалоговая система для создания чат-ботов JAICP
15 минут — и у тебя бесплатная ИИ-модель для генерации кода, текста, чтения иллюстраций
Недавно решил покопаться в локальных языковых моделях и наткнулся на новинку от Google DeepMind — Gemma 3 12B. Модель мощная, с открытой лицензией и, что особенно порадовало, спокойно запускается прямо на ноутбуке. Без серверов, клаудов и трат на аренду GPU.Чтобы всё это заработало без плясок с настройками, я взял LM Studio — простой и удобный интерфейс для работы с LLM, который буквально делает «запустил и поехали».Я написал этот материал для блога Minervasoft
