Гайды по AI и нейросетям - AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
Документация

Учебные материалы

Manual #3248 7 min

Swann против уведомлений: как Amazon Bedrock превращает миллионы IoT-оповещений в осмысленные сигналы

Архитектурный кейс Swann: как обрабатывать миллионы IoT-оповещений с помощью Claude 4.5 и Amazon Bedrock, снижая усталость от уведомлений на 87%.

Открыть документ
Manual #3247 7 min

Когда Bedrock говорит «нет»: как не сломать продакшн при ошибках 429 и 503

Практическое руководство по обработке ThrottlingException и ServiceUnavailableException в Amazon Bedrock на Python с boto3. Стратегии ретраев, экспоненциальные

Открыть документ
Manual #3245 9 min

Как создать AI-агент для обнаружения и обработки аномалий во временных рядах: пошаговый гайд

Полное руководство по созданию AI-агента для автоматического обнаружения и обработки аномалий в данных временных рядов. Комбинация статистических методов, ML и

Открыть документ
Manual #3243 11 min

Три агента вместо одного: как я перестал тушить продакшен по ночам

Настройте автономный конвейер из трех специализированных ИИ-агентов: разработчик, ревьюер, деплойер. Архитектура, промпты, интеграции. Решение реальной проблемы

Открыть документ
Manual #3241 6 min

KodaCode vs Context7: какой RAG для документации не заставит ИИ врать про ваш код?

Полное сравнение KodaCode и Context7 для RAG-документации: как интегрировать через MCP-сервер и снизить галлюцинации ИИ-ассистента до 5%.

Открыть документ
Manual #3240 8 min

Топ-5 бесплатных AI-сервисов для транскрибации аудио: полный гайд по выбору в 2026

Подробный обзор 5 лучших бесплатных AI-сервисов для расшифровки аудио в 2026 году. Сравнение точности, поддержки русского языка, лимитов и API.

Открыть документ
Manual #3237 8 min

Гиперсети на практике: как заставить одну модель работать с сотнями разных датасетов

Полный гайд по гиперсетям: как обучать одну модель для работы с иерархическими данными из разных источников. Практические примеры, код и ошибки.

Открыть документ
Manual #3232 4 min

Ролевые промпты в LLM: научное исследование эффективности и границ метода

Научное исследование эффективности ролевых промптов в LLM. Анализ реальных метрик, границ метода и альтернативных подходов в 2026 году.

Открыть документ
Manual #3231 8 min

Аренда vs покупка GPU в 2026: разбор 7 сценариев для ИИ-разработки с ценами и расчётами

Полный разбор аренды и покупки GPU в 2026 году. 7 реальных сценариев для ИИ-разработки с ценами в рублях и расчётами окупаемости. Облако или железо?

Открыть документ
Manual #3229 6 min

YOLO в 2026: тренировать с нуля или брать готовое? Решение, которое сэкономит вам 3 месяца

Полное руководство по выбору стратегии работы с YOLO в 2026. Сравнение YOLOv8, YOLO-NAS, PP-YOLO. Когда fine-tuning работает, а когда нужно обучать с нуля.

Открыть документ
Manual #3228 9 min

Edge-прогноз погоды на Raspberry Pi: когда 4GB RAM хватает для нейросети

Архитектура метеомодели для Raspberry Pi. Собираем edge-решение для прогноза температуры без облаков. Компромиссы, код, оптимизации.

Открыть документ
Manual #3227 6 min

Вайб-кодинг и безопасность: как избежать катастрофы при внедрении AI-ассистентов в разработку

Полное руководство по безопасному использованию Copilot, Cursor и других AI-ассистентов для кодирования. Защита от уязвимостей, промпт-инъекций и AI Hallucinati

Открыть документ