Искусственный интеллект
Нейронные сети, трансформеры, обучение моделей, работа с датасетами и практические применения современных LLM и компьютерного зрения.
Инженерный путь в AI
AI-Triad — образовательный проект о настоящем стеке инженера: искусственный интеллект, программирование и embedded. Не теории ради теорий, а готовые решения, работающий код и схемы, которые можно запустить.
Три направления
// pillars of the triadПрограммирование
Python, C/C++, инструменты разработчика, архитектура систем, алгоритмы и инженерные практики, без которых AI-проекты не взлетают.
Embedded-разработка
Микроконтроллеры, периферия, прошивки, сенсоры, интеграция ML-моделей в устройства — от STM32 до edge-AI плат.
Как устроено обучение
// pipelineРазбор задачи
Каждая статья стартует с реальной инженерной постановки, а не абстрактной теории.
Код и схемы
Готовые репозитории, схемы подключения, пошаговые сборки и примеры для повторения.
Эксперименты
Задания, в которых надо что-то изменить и наблюдать результат — от гиперпараметров до пинов MCU.
Сборка знаний
Темы связаны в граф: одна статья опирается на другую и плавно ведёт от базы к практике.
Для кого портал
// audienceНачинающим
Строим крепкую базу: как работает обучение, из чего состоит embedded-проект, почему Python и C — разные инструменты для разных задач.
Практикам
Готовые пайплайны, чек-листы оптимизации моделей, примеры деплоя ML на периферии и разбор типовых ошибок.
Инженерам
Углублённые материалы: квантование, дистилляция, RTOS, драйверы, архитектурные компромиссы в реальных проектах.
Свежие материалы
// latest postsПока нет опубликованных записей — материалы появятся в ближайшее время.
Начните с основ триады
Прочитайте обзорную статью о проекте и выберите трек: AI, программирование или embedded.