• Python. Введение в программирование
• Тест по языку Python
• Ссылка на папку БЯП

Основные алгоритмические структуры

• Вложенные конструкции
• Условия, циклы, решение задач

Коллекции, функции, подключение модулей

• Списки (list). Создание, индексация, основные методы
• Кортежи (tuple) Создание, операции, методы
• Множества (set). Создание, операции, методы
• Функции (def, return, параметры). Часть 1
• Функции (def, return, параметры). Часть 2
• Подключение модулей в Python
• Словари (dict). Создание, методы
• Структуры данных. Решение задач

Работа с файлами. Анализ сложности алгоритмов (O-нотация). Алгоритмы поиска и сортировки

• Работа с файлами
• Анализ сложности алгоритмов (O-нотация)
• Алгоритмы поиска - линейный и бинарный поиск
• Алгоритмы сортировки - простые методы

ООП

• Введение в ООП. Принципы и основные понятия
• Классы и объекты. Создание и использование (Часть 1)
• Классы и объекты. Конструктор __init__ и атрибуты (Часть 2)
• Инкапсуляция. Приватные атрибуты и геттеры & сеттеры
• Наследование. Базовый синтаксис и переопределение методов (Часть 1)
• Наследование. Ключевое слово super() и иерархии классов (Часть 2)
• Полиморфизм. Разное поведение объектов с одинаковым интерфейсом (Часть 1)
• Полиморфизм. Утиная типизация и абстрактные классы (Часть 2)

Design Patterns

• Паттерны проектирования. Введение и классификация
• Паттерн Factory Method. Создание объектов через фабрику
• Паттерн Singleton. Гарантия единственного экземпляра
• Паттерн Adapter. Адаптация интерфейсов
• Паттерн Strategy. Динамический выбор алгоритмов

WEB

• Основы HTTP-запросов (библиотека requests)  | Архив
• Простые публичные API (часть 1)  | Архив
• Сервисы с открытым API
  При регистрации желательно использовать почтовые адреса не из ru зоны (например, вместо xx@mail.ru использовать xx@gmail.com)
• Конвертация валют
• Получение данных с фондового рынка
• Поиск новостей
• Коллекция готовых предварительно обученных Deep Learning моделей
• Электронная библиотека Open Library
• Прогноз погоды
• Простые публичные API (часть 2)
• Авторизация в API
• Сохранение данных из API  | Архив

Artificial Intelligence

• Обзор искусственного интеллекта: история, концепции, области применения
• Понимание архитектуры GPT: принципы работы, важность данных  | Скрипт
• Работа с API GPT: создание, настройка, подготовка данных  | Архив
• Интеграция с web-сервисами: обзор API, настройка взаимодействия  | Архив
• Интеграция API GPT в простую web-систему (часть 1)  | Архив
• Интеграция API GPT в простую web-систему (часть 2)  | Архив

Neural Networks & Prompt engineering & Git

• Основы нейронных сетей: архитектура, функции активации, обучение | Архив  | Нейроны и веса  | MNIST_1  | MNIST_2  | MNIST_3  | Пример переобучения
• Работа с промптами GPT: подготовка данных (часть 1)
• Работа с промптами GPT: подготовка данных (часть 2)
• Отправка запросов и анализ ответов GPT  | Архив  | Код для Google Colab
• Знакомство и работа с системой контроля версий

Prompt engineering

• Работа с параметрами температуры, галлюцинациями, длиной запроса | Код
• Эксперименты с параметрами запросов
• Отладка запросов и анализ ответов (Часть 1)
• Отладка запросов и анализ ответов (Часть 2)

Customizing Your GPT Personality

• Персонализация ответов GPT с использованием пользовательского контекста. (Часть 1)
• Персонализация ответов GPT с использованием пользовательского контекста. (Часть 2)
• Персонализация ответов GPT с использованием пользовательского контекста. (Часть 3)
• Персонализация ответов GPT с использованием пользовательского контекста. (Часть 4)
• Персонализация ответов GPT с использованием пользовательского контекста. (Часть 5)
• Создание сценариев диалогов и ботов: основы, лучшие практики