Как стать ML-инженером за 50 часов
Это не кликбейт. Если ты пройдёшь всё, что описано в этом руководстве, ты сможешь самостоятельно обучать большие языковые модели.
Главное — пройти каждый шаг. Последовательно.
Хватит учиться как будто смотришь Netflix
Главная ошибка людей с обучающими видео — они смотрят их как развлечение. Пассивно посмотрел, может заметки сделал, пошёл дальше. Через неделю всё забыл.
Так технический материал не учат.
Тебе нужно два прохода через каждое видео. Кажется, что это медленно. Нет. Это единственное, что реально работает.
Первый проход: просто смотри. От начала до конца. Не делай заметок. Не ставь на паузу, чтобы писать код вместе с автором. Не пытайся понять каждую деталь. Твоя цель — уложить общую картину в голове. Какие основные концепции? Как они связаны? Ты строишь ментальный каркас, на который потом повесишь детали.
Второй проход: активное обучение. Теперь смотри снова — но по-другому.
Открой блокнот. Открой Jupyter или файл Python. Держи оба под рукой.
В этот раз: постоянно ставь на паузу. Каждый раз, когда происходит что-то важное — стоп. Делай полные заметки. Пиши концепции своими словами. Не копируй — переводи на свой язык. Набирай весь код руками. Не копипасть. Печатай каждый символ. Это заставляет мозг обрабатывать информацию.
Ломай всё. После того как код заработал — меняй вещи. Что будет, если изменить этот параметр? Что если удалить эту строку? Пробуй штуки. Пришла случайная идея? Попробуй. Посмотри что получится. Записывай интересные наблюдения. Заметил что-то неожиданное? Запиши.
Второй проход займёт в 2-3 раза больше времени, чем само видео. В этом и смысл. Ты не смотришь — ты учишься.
Люди, которые становятся крутыми ML-инженерами, не умнее тебя. Они просто вкладывают такую осознанную практику, пока все остальные смотрят видео на скорости 2x.
Зачем ты вообще это учишь
Прежде чем начать, пойми, чем на самом деле занимается ML-инженер.
ML-инженер — это не дата-сайентист. Дата-сайентисты анализируют данные и строят модели, чтобы отвечать на бизнес-вопросы. ML-инженеры строят системы, которые заставляют эти модели работать в продакшене — масштабируемо, надёжно, эффективно.
ML-инженер — это не исследователь. Исследователи двигают границы возможного. ML-инженеры берут то, что открыли исследователи, и делают это реально полезным.
Что реально делают ML-инженеры: обучают и дообучают модели; строят пайплайны данных, которые кормят модели; деплоят модели в продакшен; оптимизируют модели по скорости и стоимости; мониторят производительность моделей и работают с дрифтом; интегрируют AI-возможности в приложения.
Что тебе нужно знать: программирование (в основном Python); линейная алгебра и матан (достаточно, чтобы понимать, что происходит); как работают нейросети — не только концептуально, но и механически; архитектура трансформеров, которая стоит за всем современным; как реально это всё имплементировать в коде.
Последний пункт критичен. Нельзя стать ML-инженером, пассивно смотря видео. Ты должен строить вещи. Ломать вещи. Понимать вещи на уровне кода.
Фаза 1: Построй интуицию с 3Blue1Brown
Грант Сандерсон — лучший математический преподаватель в интернете. Его серия про нейросети берёт сложные концепции и делает их визуально понятными.
Начни отсюда. Даже если у тебя есть какой-то ML-бэкграунд, начни отсюда. Визуальная интуиция, которую ты построишь, бесценна.
Глава 1: Но что такое нейронная сеть?
Ссылка: youtube.com/watch?v=aircAruvnKk
Фундамент. Это видео отвечает на самый базовый вопрос: что вообще такое нейронная сеть?
Ты узнаешь про нейроны, слои, веса, смещения и функции активации. Важнее — ты их увидишь. Анимации делают абстрактные концепции конкретными.
Не пропускай, даже если думаешь, что знаешь, что такое нейросеть. Объяснение Гранта даст тебе более чистую ментальную модель, чем та, что у тебя сейчас.
Глава 2: Градиентный спуск — как нейросети учатся
Ссылка: youtube.com/watch?v=IHZwWFHWa-w
Как сеть на самом деле учится?
Это видео объясняет градиентный спуск — основной алгоритм, который стоит за всем глубоким обучением. Ты увидишь, как сеть корректирует свои веса, чтобы лучше справляться с задачей, шаг за шагом.
Визуализация функции потерь здесь особенно ценна. Когда поймёшь, зачем мы минимизируем функцию потерь и как градиентный спуск это делает — всё остальное в ML станет понятнее.
Глава 3: Что на самом деле делает обратное распространение?
Ссылка: youtube.com/watch?v=Ilg3gGewQ5U
Обратное распространение — алгоритм, который делает обучение нейросетей практичным. Это видео объясняет интуицию — что на самом деле происходит, когда сеть учится.
Большинство курсов сразу кидают в тебя матан. Грант сначала строит интуицию. Ты поймёшь, почему backprop работает, до того как увидишь математику.
Глава 4: Математика обратного распространения
Ссылка: youtube.com/watch?v=tIeHLnjs5U8
Теперь математика. Это видео проходит через матан за обратным распространением — цепное правило в действии.
Здесь некоторых пугает. Не пугайся. Тебе не нужно быть экспертом в матане. Тебе просто нужно следить за логикой того, как градиенты текут назад через сеть.
Если математика кажется сложной — смотри это видео несколько раз. Оно того стоит. Понимание backprop на уровне матана отделяет тех, кто использует ML, от тех, кто его понимает.
Глава 5: Большие языковые модели вкратце
Ссылка: youtube.com/watch?v=LPZh9BOjkQs
Мост к современному AI. Это видео даёт лёгкое введение в LLM — что они такое, как связаны с нейросетями, которые ты только что изучил.
Думай об этом как о превью. Ты пойдёшь намного глубже с Карпаты позже. Пока ты просто связываешь свои базовые знания с системами, которые стоят за ChatGPT и Claude.
Глава 6: Трансформеры — технология за LLM
Ссылка: youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Архитектура трансформеров — прорыв, который сделал современный AI возможным. Это видео даёт визуальное введение в то, как работают трансформеры.
Обрати особое внимание на диаграммы архитектуры. Ты строишь интуицию, которая понадобится, когда будешь имплементировать это в коде позже.
Глава 7: Внимание в трансформерах, шаг за шагом
Ссылка: youtube.com/watch?v=eMlx5fFNoYc
Внимание — ключевой механизм внутри трансформеров. Это видео разбирает его шаг за шагом.
Queries, keys, values — эти термины постоянно используются в ML. После этого видео ты реально поймёшь, что они значат и почему важны.
Глава 8: Как LLM могут хранить факты
Ссылка: youtube.com/watch?v=9-Jl0dxWQs8
Это видео разбирает многослойные перцептроны в трансформере — части сети, которые, похоже, хранят фактические знания.
Захватывающий взгляд на то, что может происходить внутри этих моделей. Не просто как они работают механически, но что они могут на самом деле делать.
Бонус: Как на самом деле работают AI-изображения и видео?
Ссылка: youtube.com/watch?v=iv-5mZ_9CPY
Гостевое видео про диффузионные модели — технологию за генераторами изображений вроде DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion.
Это расширяет твоё понимание за пределы языковых моделей. Современная ML-инженерия часто включает работу с несколькими модальностями.
Фаза 2: Построй навыки имплементации с Карпаты
Если 3Blue1Brown даёт тебе интуицию, Андрей Карпаты даёт тебе имплементацию.
Карпаты был одним из основателей OpenAI и бывшим старшим директором по AI в Tesla. Он один из самых влиятельных ML-преподавателей в мире. Этот курс — то, как ты научишься реально строить вещи.
Пререквизиты: тебе должно быть комфортно с Python. Нужна базовая математика — производные, распределение Гаусса, такие вещи. Если ты прошёл серию 3Blue1Brown — ты готов.
Видео 1: Строим micrograd
Ссылка: youtu.be/VMj-3S1tku0 | Длительность: 2 часа 25 минут
Карпаты строит целый движок автоматического дифференцирования с нуля. От ничего до работающей нейросети, которая может учиться — на чистом Python, без библиотек.
Это видео легендарно в ML-сообществе. К концу ты поймёшь обратное распространение на уровне, которого большинство ML-практиков никогда не достигают. Ты построишь это сам.
Не торопись с этим. Набирай каждую строку кода. Построй micrograd сам. Это фундамент, на котором строится всё остальное.
Видео 2: Строим makemore
Ссылка: youtu.be/PaCmpygFfXo | Длительность: 1 час 57 минут
Теперь ты строишь языковую модель уровня символов. Дай ей какой-то текст — модель научится генерировать похожий текст.
Это знакомит тебя с языковым моделированием — основной задачей за LLM. Ты имплементируешь это с нуля, понимая каждую часть.
К концу у тебя будет модель, которая может генерировать фейковые имена, фейковые слова, фейковое что угодно, на чём её обучишь. Важнее — ты поймёшь, как она это делает.
Видео 3: Строим makemore, часть 2: MLP
Ссылка: youtu.be/TCH_1BHY58I | Длительность: 1 час 15 минут
Ты перестраиваешь makemore, используя многослойный перцептрон (MLP). Это архитектура, описанная в знаменитой статье Bengio и соавторов.
Теперь ты имплементируешь идеи из настоящих научных статей. Вот так выглядит реальная ML-инженерия — читаешь статьи и имплементируешь их.
Видео 4: Строим makemore, часть 3: Активации и градиенты, BatchNorm
Ссылка: youtu.be/P6sfmUTpUmc | Длительность: 1 час 55 минут
Это видео погружается во внутренности обучения нейросетей. Активации, градиенты, почему что-то идёт не так и как это чинить.
Batch normalization — одна из тех техник, которые делают обучение реально работающим. Ты поймёшь, зачем она существует и как её имплементировать.
Видео 5: Строим makemore, часть 4: Становимся ниндзя backprop
Ссылка: youtu.be/q8SA3rM6ckI | Длительность: 1 час 55 минут
Вот тут Карпаты превращает тебя в человека, который по-настоящему понимает обратное распространение.
Ты имплементируешь backprop вручную через сложные операции. К концу ты сможешь выводить градиенты через что угодно. Этот навык отделяет ML-инженеров от пользователей ML.
Видео 6: Строим makemore, часть 5: Строим WaveNet
Ссылка: youtu.be/t3YJ5hKiMQ0 | Длительность: 56 минут
Ты имплементируешь архитектуру в стиле WaveNet с dilated convolutions. Это показывает, как архитектурные инновации решают конкретные проблемы.
Короткое видео, но важные концепции о том, как современные архитектуры работают с последовательными данными.
Видео 7: Строим GPT
Ссылка: youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY | Длительность: 1 час 56 минут
Жемчужина курса. Ты строишь GPT — архитектуру за ChatGPT — с нуля.
Это видео проходит через всю имплементацию трансформера. Внимание, позиционные кодировки, всё. К концу у тебя будет работающий GPT, который ты построил сам.
Это видео, которое заставило тысячи людей реально понять современный AI. Не просто смотри его — строй.
Видео 8: Строим токенизатор GPT
Ссылка: youtu.be/zduSFxRajkE | Длительность: 2 часа 13 минут
Токенизация — это то, как текст превращается в числа, которые нейросети могут обрабатывать. Это видео строит токенизатор, используемый в серии GPT.
Большинство людей игнорируют токенизацию. Это ошибка. Понимание того, как текст становится токенами, раскрывает многое о том, как LLM реально работают — и почему они иногда ведут себя странно.
Фаза 3: Углуби контекст бонусными видео
Эти видео не часть основного курса, но они ценны для контекста и более широкого понимания.
Введение в большие языковые модели
Ссылка: youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g | Длительность: 1 час
Введение в LLM для широкой аудитории. Отлично, если хочешь получить обзор верхнего уровня перед погружением в техническое содержание, или как способ объяснить то, что учишь, другим.
Охватывает, как работают LLM, будущие направления и вопросы безопасности.
Глубокое погружение в LLM типа ChatGPT
Ссылка: youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI | Длительность: 3 часа 31 минута
Самый полный обзор от Карпаты. Охватывает весь стек обучения — претрейнинг, supervised fine-tuning, reinforcement learning.
Также охватывает "психологию LLM" — как думать о галлюцинациях, использовании инструментов, что модели знают о себе. Необходимый контекст для всех, кто будет работать с этими системами.
Полная дорожная карта
Вот твой путь от нуля до ML-инженера:
Фаза 1: Построй интуицию (3Blue1Brown). Смотри все видео по порядку. Первый проход: просто смотри. Второй проход: заметки и активное вовлечение. Время: примерно 10-15 часов.
Фаза 2: Построй навыки имплементации (Karpathy Zero to Hero). Пройди видео 1-8 по порядку. Набирай весь код руками. Ломай вещи, пробуй вещи, редактируй вещи. Время: примерно 30-40 часов.
Фаза 3: Углуби контекст (бонусные видео). Смотри видео для широкой аудитории. Заполни пробелы и построй более широкую перспективу. Время: примерно 5 часов.
Общее время: примерно 50 часов сфокусированной работы.
Вот и всё. Пятьдесят часов, и ты поймёшь современный AI на уровне, которого большинство людей никогда не достигнут. Ты построишь нейросети, языковые модели и GPT с нуля.
TL;DR
Путь бесплатный и на YouTube. 3Blue1Brown для интуиции, Карпаты для имплементации. Вот и весь учебный план.
То, как ты смотришь, важнее того, что ты смотришь. Первый проход: просто смотри. Второй проход: блокнот открыт, Jupyter открыт, набирай всё, ломай вещи, пробуй вещи.
3Blue1Brown строит визуальную интуицию. Нейросети, градиентный спуск, backprop, трансформеры, внимание. Примерно 10-15 часов.
Карпаты строит навыки имплементации. Ты построишь micrograd, makemore и GPT с нуля. Набирай каждую строку кода руками. Примерно 30-40 часов.
Тебе нужны и понимание, и навыки. Интуиция без имплементации бесполезна. Имплементация без интуиции развалится.
Это занимает примерно 50 часов сфокусированной работы. Не пассивного просмотра — активного обучения. Вот инвестиция, которая реально окупается.
Люди, которые становятся крутыми ML-инженерами, не ждут идеального курса или правильного буткемпа. Они учатся из лучших доступных ресурсов — которые оказываются бесплатными — и вкладывают осознанную практику.
Начинай смотреть. Начинай строить.
Использовались материалы: Grant Sanderson, Andrej Karpathy, Arman Hezarkhani