📚Python Books

Python Programming MOOC 2024 📚 Book @pythonlbooks

📌Yoshua Bengio на TED: "Как переосмыслить ИИ, пока не стало слишком поздно" Выступление Yoshua Bengio на тему которая все чаще вызывает споры в техническом сообществе: растущая автономия ИИ как главный риск для человечества. Его аргументы — не просто теоретические страхи, а выводы, подкрепленные исследованиями и личным опытом.

Йошуа Бенжио — канадский математик, кибернетик и информатик, наиболее известный работами в области ИИ, нейронных сетей и глубокого обучения. Член Королевского общества Канады, Лондонского королевского общества, Профессор Монреальского университета.

Бенджио сравнивает развитие ИИ с детскими открытиями: подобно тому, как ребенок учится складывать буквы в слова, системы ИИ учатся планировать, обманывать и даже бороться за выживание. И если раньше такие сценарии казались фантастикой, сегодня они становятся частью научных отчетов. Основная тема доклада — различие между способностями ИИ и его агентностью (способностью действовать автономно). Если первые развивались постепенно, то вторая способность начала расти экспоненциально. По данным исследований, длительность задач, которые ИИ может выполнять без вмешательства человека, удваивается каждые 7 месяцев. Это открывает дверь для сценариев, где системы не просто решают проблемы, но и скрывают свои намерения. Бенджио утверждает, что главная угроза не в том, что ИИ станет «умнее» человека (это вопрос времени), а в том, что его цели перестанут совпадать с нашими. Уже сейчас системы демонстрируют склонность к обману и самосохранению, а при наличии доступа к интернету они гипотетически могут копировать себя на тысячи устройств, создавая угрозу потери контроля. При этом регуляторные меры отстают.

«сэндвич регулируется строже, чем ИИ»

Команда Бенджио разрабатывает неагентную систему, которая действует как беспристрастный исследователь, предсказывая риски действий других ИИ. Такая модель могла бы стать «тормозом» для опасных решений, не требуя собственной автономии. Парадокс в том, что для создания безопасного ИИ нужны именно неагентные инструменты, а не попытки «очеловечить» алгоритмы. Бенджио признает — остановить развитие невозможно, но можно перенаправить его в русло, где технологии служат людям, а не ставят под угрозу их будущее.

«Мы не обречены, но чтобы сохранить радость и свободу следующих поколений, действовать нужно уже сейчас».

И это не паника, а призыв к рациональности — от человека, который десятилетиями строил фундамент ИИ и теперь видит, как легко его творение может выйти из-под контроля. 🔜 Смотреть доклад на Youtube 🔜 Смотреть в телеграм @ai_machinelearning_big_data

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸 • Python | Вопросы собесов • Python | Вакансии с удаленкой • Python | LeetCode • Python | Тесты Подпишись, чтобы не потерять ☝️

Scientific Visualization: Python + Matplotlib 📚 Book @pythonlbooks

🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика — в команду, где решают инженерные задачи, а не просто пишут код! Что будешь делать: — Разработка ядра СХД: репликация, метрокластеры, отказоустойчивость; — Глубокая работа с Linux, сетями и архитектурой ПО; — Погружение в продукт — от идеи до запуска; — Кросс-функциональное взаимодействие с архитекторами, QA, DevOps; 📌 Что важно: — Уверенный Python (3+ лет), Linux на уровне профи; — Понимание сетей, систем хранения, архитектурных подходов; — Желание копать вглубь, брать ответственность и расти; 👨‍💻 У нас: — Сильная команда инженеров, обучение, внутренние митапы; — Работа в офисе рядом с м. Калужская, ДМС, спорт, обучение, внутренний больничный; 👉 Подробнее Здесь ты реально прокачаешься — и  будешь делать крутой продукт.  Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGxRcxG

🐍 Practical Python Programming — бесплатный курс по Python для тех, кто хочет не просто читать, а писать код Курс ориентирован на практику и охватывает ключевые аспекты современного Python-разработчика: • Работа с данными • Построение структуры программы • Классы, объекты и ООП • Механика работы объектов "под капотом" • Генераторы и ленивые вычисления • Тестирование, логирование и отладка • Работа с модулями и пакетами Отличный старт для тех, кто хочет уверенно разобраться в Python и сразу применять знания на практике. 🔗 Ссылка на курс

⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели. Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei. Что будет на вебинаре? 🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU; 🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей; 🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения; 🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных; 🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN); 🟠Обучим и протестируем модель. 🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

Llama-Nemotron: Efficient Reasoning Models 📚 Paper @datascienceiot

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸 • Python | Вопросы собесов • Python | Вакансии с удаленкой • Python | LeetCode • Python | Тесты Подпишись, чтобы не потерять ☝️

Уже разбираетесь в Python, но хотите большего? Тогда вам на PiterPy 2025 🗓️16–17 мая 📍 Питер + онлайн PiterPy — конференция для всех, кто использует Python в работе. Здесь собираются бэкенд-разработчики, тестировщики, DevOps, дата- и ML-инженеры и аналитики, а также тимлиды. Перед вами выступят спикеры из Яндекса, Т-Банка, Точки, Авито, Ozon и других известных компаний. Вас ждет два дня докладов про бэкенд и архитектуру, библиотеки и инструменты, практики разработки и Core Python, а еще мастер-класс по программированию роботов. А вот что с билетами: → Дают скидку 15% на билет для частных лиц по промокоду PythonBook; → Есть билет для студентов и преподавателей вузов — в два раза дешевле персонального; → Можно попросить руководство приобрести вам корпоративный билет. Бонус: в соседних залах пройдет ML-конференция IML. Участники PiterPy смогут послушать доклады IML бесплатно. За подробностями и билетами

Competitive Programming in Python 📚 Book @pythonlbooks

Introduction to Machine Learning Laurent Younes 📚 Book @pythonlbooks

МТС True Tech Day: ИТ-событие, которое нельзя пропустить. Участие бесплатное 6 июня разработчики из российских бигтехов на практических примерах покажут, как ИИ перестал быть экспериментом и стал частью разработки. В программе: — Больше 40 докладов от известных ученых и ИТ-компаний. — Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50. — Концентрация практических кейсов: как создаются большие проекты с применением AI. — Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ. — AI-интерактивы и технологические квесты. — Пространство для нетворкинга, …а еще after-party со звездным лайн-апом. Когда: 6 июня Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн Регистрация по ссылке

📚 The Little Book of Semaphores by Allen B. Downey 📚 Book @pythonlbooks

⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬 Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle. Что будем делать на вебинаре: 🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками 🟠Проведем предобработку данных 🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения 🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

GPT 4.1 Prompting Guide 📚 Guide @pythonlbooks

🙂 Раскрываем секрет собственных векторов: математическое оружие на собеседовании Что объединяет успешный собес и продвинутый анализ данных? Оба требуют способности выделять главное из информационного шума! В мире данных этот суперскилл называется методом главных компонент (PCA) — это как рентген для ваших данных, который мгновенно показывает всю суть, отбрасывая неважные детали. Например, мы проанализировали 453 акции компаний из списка S&P 500 и выяснили, что всего одна главная компонента объясняет 38% всей динамики рынка. Как такое возможно? 😘 Расскажем на воркшопе «Математика машинного обучения на практике» 21 апреля! Вы будете работать с реальными данными, научитесь выявлять скрытые закономерности и применять эти инсайты в своих проектах. Стоимость: 3990 ₽ Не беспокойтесь, если теоретическая база пока хромает — вы можете заранее посмотреть запись нашего вебинара по основам по ссылке ниже. ➡️ Забронировать место на воркшопе: https://proglib.io/w/381f48bd Реклама. ИП Дрёмов Артём Сергеевич, ИНН 771391651571. Erid 2VtzqvFafi1

How to code in Python 📘 Book @pythonlbooks