Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
📚Python Books
Відкрити в Telegram
📚Python библиотека admin - @haarrp @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @programming_books_it - бесплатные it книги @pythonl - 🐍 @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml РКН: clck.ru/3FmsTi
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу 📚Python Books
Канал 📚Python Books (@pythonlbooks) є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 34 045 підписників, посідаючи 4 036 місце в категорії Технології та додатки та 19 166 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 34 045 підписників.
За останніми даними від 05 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -153, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 8.07%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.92% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 748 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 996 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 0.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як сотрудников, курса, инструменты, использовать, docker.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“📚Python библиотека
admin - @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@programming_books_it - бесплатные it книги
@pythonl - 🐍
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml
РКН: clck.ru/3FmsTi”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 06 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
34 045
Підписники
-424 години
-507 днів
-15330 день
Архів дописів
34 045
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
34 045
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
34 045
+1
"Competitive Programming in Python"
This 267-pages book from Cambridge University will teach you 128 Algorithms. Don't miss.
📚 Read
34 045
🛠️OpenAI just released new guide on how coding agents like GPT-5.1-Codex-Max plug into everyday engineering workflow
📚 Read
34 045
Machine Learning Systems
Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems
📚 Read
@datascienceiot
34 045
AIJ Deep Dive – must-attend событие для профессионалов в AI!
Специальный очный трек международной конференции AI Journey для инженеров будущего — для тех, кто создаёт AI своими руками.
Будет два тематических дня:
1️⃣ День Бизнеса (20 ноября) — реальные кейсы внедрения AI, практические результаты и оценка эффективности. 2️⃣ День Науки (21 ноября) — прорывные исследования, передовые R&D-разработки и глубокий технический разбор решений.Почему это событие нельзя пропустить?
✔️ Сообщество тех, кто уже сегодня формирует технологические стандарты завтрашнего дня ✔️ Только реальные кейсы, инсайды и решения ✔️ Нетворкинг и возможность установить контакты с ключевыми игроками рынка и перспективными коллегами ✔️ Постерная сессия научных статей, в том числе уровня А/А* ✔️ Возможность увидеть изнутри, как рождаются прорывные технологииЛокация: офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Дата: 20–21 ноября 2025 года Подробности и регистрация: https://aij.ru/deepdive Приходи и стань частью сообщества, которое пишет будущее!
34 045
Repost from Machinelearning
+4
🔥 Hugging Face снова выкатили полезные материалы.
Вышел бесплатный плейбук о том, как изнутри строят SOTA-модели.
Без общих слов - только реальные решения и нюансы, которые обычно скрыты внутри исследовательских команд.
Это полноценный мастеркласс на 214 страниц для тех, кто хочет понимать, как устроены современные LLM.
Что внутри:
• Логика построения модели: зачем → что → как
• Как разработчики берут модель и по частям включают/выключают компоненты (или меняют их)
• Архитектура: ключевые выборы и trade-offs
• Искусство подбора и очистки данных
• Как проходит обучение моделей
• Пост-тренинг и RLHF в 2025
• Инфраструктура больших моделей
По первым страницам - уровень деталей как в Ultra-scale playbook.
Ссылка: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook#designing-the-model-architecture
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #MachineLearning #HuggingFace
34 045
Изучили базу по Python и не знаете, как кодить еще лучше?
✅ Пройдите бесплатный курс по настройке инструментов Python в Академии Selectel.
Рассказываем, что изучать после основ и как не зациклиться на типовых навыках на старте. В программе курса:
🔸 освоим Python-инструменты для упрощения работы с кодом: SonarLint, Myry и другие;
🔸 протестируем библиотеку Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 расскажем, как парсить данные с веб-сайтов и закрепить полученные знания на практике.
Все материалы бесплатные. Проходите курс в комфортном темпе в Академии Selectel: https://slc.tl/xg15a
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGFJCjA
34 045
Repost from Data Science
The Smol Training Playbook:
The Secrets to Building World-Class LLMs
📚 Read
@datascienceiot
34 045
Один One Day Offer вам или целых три — всем? 😉
25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇
✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков.
✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей.
— One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV).
— One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers.
Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!
34 045
5-phase path every ML systems engineer follows but almost no one talks about.
📚 Read
@pythonlbooks
34 045
Станьте разработчиком нейро-сотрудников на Python и зарабатывайте от 150.000р в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать топовых нейро-сотрудников на базе GPT-4 Omni, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тысяч ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тысяч ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
Что будет на интенсиве?
🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT-4o на Python
🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др.
Ведущий интенсива - Senior AI разработчик нейросетей и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайший четверг!
34 045
Repost from Анализ данных (Data analysis)
🌍 State of AI Report 2025 - Главное из отчёта
Ежегодный отчёт State of AI Report - это самый влиятельный обзор тенденций в области искусственного интеллекта, публикуемый с 2018 года инвестором Nathan Benaich и фондом Air Street Capital.
В 2025 году отчёт охватывает 6 направлений: исследования, индустрию, политику, безопасность, опрос практиков и прогнозы.
📊 Ключевые выводы
1. OpenAI удерживает лидерство, но Китай быстро сокращает отрыв. DeepSeek, Qwen и Kimi почти сравнялись в задачах рассуждения и программирования.
2. Год рассуждения — модели научились планировать, самоисправляться и мыслить пошагово.
3. ИИ стал научным соавтором, примеры: Co-Scientist от DeepMind и Virtual Lab от Stanford.
4. Chain-of-Action планирование — роботы теперь рассуждают перед действием (Google Gemini Robotics 1.5, AI2 Molmo-Act).
5. Коммерциализация ускорилась:
- 44 % компаний в США платят за ИИ-инструменты (в 2023 г. - 5 %)
- Средний контракт - $530 000
- Стартапы с ИИ растут в 1.5× быстрее обычных
6. Опрос 1200 специалистов:
- 95 % используют ИИ дома или на работе
- 76 % платят за него из собственного кармана
- Большинство отмечают устойчивый рост продуктивности
7. Началась индустриальная эра ИИ - мегадата-центры (Stargate, фонды США, ОАЭ, Китая). Энергия становится новым лимитирующим фактором.
8. Политика ИИ ужесточилась:
- США делают ставку на *America-first AI*
- Европейский AI Act буксует
- Китай развивает открытые модели и собственные чипы
9. Безопасность переходит к прагматизму:
- Модели имитируют выравнивание (alignment), усиливая дискуссию о прозрачности
- Бюджеты safety-организаций несопоставимы с расходами лидеров
10. Риски экзистенции сменились фокусом на надёжность, киберустойчивость и долгосрочное управление автономными системами.
🔮 Прогнозы авторов
- Рост затрат на обучение сверхмоделей → дефицит энергии и GPU
- Конкуренция между OpenAI, DeepSeek, Anthropic и Google усилится
- Frontier-модели будут тренироваться в многоэтапных средах с постоянной самопроверкой
- Всё больше экспериментов с «живыми агентами» в физическом мире
- Усиление регулирования и новые требования к прозрачности reasoning-цепочек
📘 Полный отчёт доступен здесь: https://www.stateof.ai/
@data_analysis_ml
