ИИ от А до Я вся теория. LLM, токены и вероятности, Нейронные сети, RAG, MCP, Агенты и Harness

В этом видео мы основы ИИ в одном уроке. Поговорим про нейронные сети, LLM, токены и вектора, про распределение вероятностей, архитектуру transformer и механизм attention. Контекст и контекстное окно, RAG, tool calling и MCP. Сравним вайбкодинг и AI инженерию Роадмап по вайбкодингу - https://itbooster.ru/roadmap/28/ Сообщество "Технари" + архитектурный контент - https://boosty.to/ulbitv Мой ТГ канал - https://t.me/ulbi_tv Вакансии в IT - https://t.me/+Cf8ezLjjm8JmNzky Таймкоды: 00:00 ➝ Введение 00:30 ➝ План на урок 01:20 ➝ Начало теории. Алгоритмы и ИИ. Нейронные сети и LLM. Обучение 04:40 ➝ LLM как чистая функция. Токены, распределение вероятностей и температура. Векторы (embeddings) 09:00 ➝ Контекст и контекстное окно. Переполнение и оптимизация. 11:20 ➝ Смысл слов. Архитектура Transformer и attention. Начало GPT 13:00 ➝ RAG. Чанки, вектора, векторная БД 15:20 ➝ Галлюцинации 16:25 ➝ Инструменты. Tool calling 17:40 ➝ Внешние сервисы и MCP 18:50 ➝ Агенты и их архитектура. Цикл Agent loop 20:20 ➝ Агентские оболочки, Harness. Оркестрация агентами 22:15 ➝ Скиллы 23:00 ➝ Выбор модели 23:30 ➝ Вайбкодинг vs AI инженеринг. Экспертиза в AI 27:00 ➝ Всем спасибо за поддержку, если интересна тема - не забудь лайк и комментарий Ссылка на мой телеграм канал - https://t.me/ulbi_tv Поддержать меня и мой канал вы можете по ссылкам ниже. Сообщество "Технари" + доп контент - https://boosty.to/ulbitv