Машинное обучение
Направление: классический ML, Deep Learning, NLP/LLM и специализации — от Python-фундамента до продакшн-моделей. План и лог: PLAN.md в корне проекта.
Модули направления
Модуль 00 — Python и инструменты данных
Фундамент: без уверенного Python, pandas и jupyter дальше будет тяжело. Срок: ~2 недели. Все уроки — авторские конспекты на русском; внешние
01Модуль 01 — Классический ML
Регрессия, классификация, ансамбли и честные метрики — ядро прикладного ML. Срок: ~4 недели. Основа — курс Andrew Ng (есть русские субтитры)
02Модуль 02 — Deep Learning
Нейросети изнутри и обучение в PyTorch. Срок: ~4 недели. Ядро модуля — Karpathy «Neural Networks: Zero to Hero» (есть неофициальные рус. суб
03Модуль 03 — NLP и LLM
Трансформеры, fine-tune, embeddings и RAG. Срок: ~4 недели. Опорный курс — Hugging Face LLM Course (англ., читается легко; доки инструментов
04Модуль 04 — Специализация
Выбираем 1–2 трека под наши задачи. Срок: от 4 недель. Треки дополняются — новая тема = новый подмодуль, без переписывания старых.