Открытые источники

Курс опирается только на открытые материалы. Здесь — те, что мы рекомендуем продакту: что читать и зачем именно это полезно для управления ML/AI-продуктом.

Classic ML

Google Machine Learning Crash Course

Бесплатный вводный курс Google: интуиция за моделями, обучение, метрики. Хорош, чтобы продакту понять базовую терминологию без математики.

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

An Introduction to Statistical Learning (ISLR/ISLP)

Классический открытый учебник с PDF. Читать обзорно: какие задачи бывают (регрессия, классификация), bias-variance, переобучение.

https://www.statlearning.com/

Stanford CS229 Machine Learning

Конспекты и лекции Stanford. Для продакта — справочник, чтобы сверяться с терминами, которые называет DS.

https://cs229.stanford.edu/

Google Rules of Machine Learning

Главный must-read для продакта: 43 практических правила запуска ML в продукте. Когда не надо ML, важность baseline, метрик и простоты.

https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml

Evidently AI — ML Observability Course / Docs

Про мониторинг, data drift и деградацию моделей в проде. Полезно для понимания, что бывает после запуска.

https://www.evidentlyai.com/ml-observability-course

LLM

Hugging Face LLM Course

Бесплатный практический курс по LLM/трансформерам. Продакту — разделы про инференс, токены, дообучение и оценку.

https://huggingface.co/learn/llm-course/

Stanford CS224N: NLP with Deep Learning

Глубокий курс по NLP и трансформерам. Для общего понимания, откуда берутся эмбеддинги и attention.

https://web.stanford.edu/class/cs224n/

Stanford CS324: Large Language Models

Курс именно про LLM: возможности, риски, оценка, безопасность. Хорошо ложится на продуктовые вопросы.

https://stanford-cs324.github.io/winter2022/

Full Stack LLM Bootcamp

Прикладной буткемп: как собирать LLM-приложения, RAG, оценка, продакшн. Очень близко к роли AI-продакта.

https://fullstackdeeplearning.com/llm-bootcamp/

Anthropic Claude Cookbook / Docs

Практические рецепты по промптам, tool use, RAG и агентам. Смотреть как примеры реальных паттернов.

https://docs.anthropic.com/en/docs/resources/cookbook

RecSys

HSE RecSys Course

Открытый курс по рекомендательным системам на русском/английском: candidate generation, ranking, метрики.

https://github.com/anamarina/RecSys_course

Microsoft Recommenders

Библиотека и best practices от Microsoft: примеры алгоритмов, метрик и пайплайнов рекомендаций.

https://github.com/recommenders-team/recommenders

NVIDIA Merlin

Фреймворк для production-RecSys. Полезно для понимания, как устроен масштабный пайплайн рекомендаций.

https://developer.nvidia.com/merlin

Product Management for AI

Google People + AI Guidebook (PAIR)

Гайд по проектированию AI-продуктов с фокусом на пользователя: ошибки моделей, доверие, объяснимость, обратная связь.

https://pair.withgoogle.com/guidebook/

SVPG — Product Management Articles

Статьи Marty Cagan и SVPG про продуктовое мышление, discovery и работу с командой. База продакт-менеджмента.

https://www.svpg.com/insights/product-management-articles/

Atlassian — Product Management / Agile

Практичные материалы по продакт-менеджменту и agile-процессам, roadmap, требованиям.

https://www.atlassian.com/agile/product-management

Telegram Bot Payments API

Официальная документация по платежам в Telegram-ботах.

https://core.telegram.org/bots/payments

Telegram Payments for Digital Goods (Stars / XTR)

Оплата цифровых товаров и сервисов внутри Telegram через Stars (валюта XTR) — альтернатива провайдерским платежам в рублях.

https://core.telegram.org/bots/payments-stars

Telegram Mini Apps documentation

Документация по Mini Apps: initData, авторизация, openInvoice, жизненный цикл WebApp.

https://core.telegram.org/bots/webapps