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 posts
C и C++ в embedded-проектах: какие задачи решает каждый язык
В embedded-разработке выбор между C и C++ почти никогда не сводится к спору «что современнее». На практике это инженерское решение, завязанное на ограничения железа, требования по времени отклика, размер прошивки, состав команды и жизненный цикл продукта. Я начинал с чистого C на ARM Cortex-M, где любая неочевидная абстракция сразу проявлялась в размере бинарника, энергопотреблении или […]
Python для машинного обучения: с чего начать инженеру
Когда я впервые попробовал запустить нейросеть на Raspberry Pi, довольно быстро стало ясно: просто «знать Python» и понимать Python как рабочий инструмент для машинного обучения — это разные уровни. В первом случае речь про синтаксис, базовые структуры данных и бытовую автоматизацию. Во втором — про экосистему библиотек, работу с данными, понимание того, как устроены модели, и, главное, […]
Обработка данных на Python для AI-проектов: базовый стек и первые шаги
В AI-проектах данные почти всегда съедают основную часть времени. Это не красивая фигура речи, а обычная инженерная реальность: модель можно поднять сравнительно быстро, а вот собрать, проверить, очистить и привести входные данные к нормальному виду — уже отдельная работа. Если пропустить этот этап, дальше начинаются знакомые проблемы: обучение нестабильное, метрики скачут, на тесте всё выглядит прилично, […]
Linux на одноплатных компьютерах: что нужно знать инженеру
Одноплатные компьютеры на Linux давно перестали быть просто учебными платами — это рабочий инструмент для edge AI, сбора данных и сетевых сервисов. Но переход от микроконтроллеров к полноценной Linux-системе на SBC требует понимания не только команд, но и того, как выбирать плату, настраивать интерфейсы и бороться с типовыми сбоями в полевых условиях.
Если делать реальные […]
// no_preview
Датчики, периферия и интерфейсы: основа встраиваемых систем
Встраиваемая система в реальном проекте почти никогда не сводится к одному микроконтроллеру и нескольким строкам прошивки. На практике это связка из датчиков, линий питания, интерфейсов связи, исполнительных узлов и программной логики, которая должна работать предсказуемо не только «на столе», но и в корпусе, в помеховой среде, при просадках питания и длинных проводах. Именно в этом […]
// no_preview
Программирование микроконтроллеров на C и C++: базовый обзор
Программирование микроконтроллеров на C и C++ — это не просто выбор языка, а основа, на которой строится вся embedded-разработка. Без этого фундамента невозможно настроить датчики, организовать обмен по UART/I2C/SPI или реализовать локальный inference на edge-устройствах. В этом обзоре — практический взгляд на то, с чего начинать, как писать стабильный код для реального железа и на […]
Микроконтроллеры для начинающих: как устроена embedded-разработка
Микроконтроллер (МК) — это не просто «маленький компьютер», а специализированный чип, в котором на одном кристалле уже собраны процессор, память и набор периферийных блоков. В типичном случае внутри есть CPU, Flash для хранения прошивки, RAM для рабочих данных, таймеры, интерфейсы вроде UART/I2C/SPI, АЦП и GPIO. В отличие от обычного ПК, микроконтроллер изначально рассчитан на работу […]
Edge AI: запуск моделей искусственного интеллекта на устройствах
За последние годы мне не раз приходилось запускать модели ИИ на edge-устройствах — от Raspberry Pi и Jetson до STM32 и ESP32. И речь не про лабораторные демо, а про вполне прикладные задачи: обнаружение объектов с камеры на мобильной платформе, локальная фильтрация событий на промышленном узле, анализ вибраций для предиктивного обслуживания, простая аудиоклассификация на […]
Компьютерное зрение в инженерных проектах: где применяется и как работает
Камера на производственной линии или на борту робота — это не просто устройство для записи видео, а источник данных, который может заменить несколько датчиков сразу. Компьютерное зрение позволяет извлекать из визуального потока полезную информацию: находить дефекты, измерять расстояния, отслеживать движение и понимать сцену. В инженерных проектах это превращается в инструмент автоматизации, который работает стабильно и […]
Что такое машинное обучение: базовые понятия для начинающих инженеров
Если ты работаешь с прошивками, датчиками, Linux на Raspberry Pi или просто привык мыслить через логи, телеметрию и ограничения по памяти, то машинное обучение может сначала выглядеть как что-то слишком абстрактное. На практике это не магия и не набор заклинаний из Python-ноутбуков, а вполне инженерный инструмент. Он полезен там, где правила сложно выписать руками: данные […]
Начните с основ триады
Прочитайте обзорную статью о проекте и выберите трек: AI, программирование или embedded.