Skip to main content
Безкоштовні ресурси

Технічні статті

Поглиблені матеріали з архітектури програмного забезпечення, найкращих практик та уроків, отриманих з реальних production-систем.

Технічні статті

🏗️

Чому 80% мікросервісів коштують дорожче за моноліт

Практичний аналіз того, коли мікросервіси мають сенс, а коли — ні. Засновано на реальних успіхах і помилках в архітектурі розподілених систем.

Теми: Мікросервіси, Архітектура ПЗ, Аналіз витрат, Масштабованість

Відеоуроки та вебінари

Це відео — це ретельно підібрані зовнішні ресурси, вибрані Profectus Lab, щоб допомогти інженерам розібратися в сучасному AI та принципах проектування систем.

~1:56:00
Просунутий Andrej Karpathy

Створюємо GPT з нуля

Рідкісний практичний розбір внутрішньої архітектури GPT — від теорії до коду.

Теми: AI, LLM, Neural Networks, Python, GPT
~1:00:00
Початківець Andrej Karpathy

[Годинна доповідь] Вступ до Large Language Models

Годинний розбір від Карпатого: як насправді працюють LLM — inference, навчання, fine-tuning і LLM-OS, що формується. Найясніша єдина ментальна модель для інженерів-початківців.

Теми: AI, LLM, Foundations, Claude, Foundations of LLMs
~27:00
Середній 3Blue1Brown

Трансформери — технологія, що стоїть за LLM (Deep Learning, розділ 5)

Фірмове візуальне пояснення архітектури трансформера від 3Blue1Brown. Найкращий 30-хвилинний праймер для інженерів — спочатку інтуїція, потім математика.

Теми: Transformers, LLM, Model Architecture, Deep Learning
~16:00
Середній StatQuest with Josh Starmer

Attention для нейромереж — просте пояснення

Фірмовий покроковий підхід StatQuest до механізму attention. Знімає магію і залишає робочу інтуїцію self-attention.

Теми: Attention, Transformers, Neural Networks, Deep Learning
~14:00
Середній 3Blue1Brown

Що насправді робить backpropagation? — Deep Learning, розділ 3

Візуальне доведення від 3Blue1Brown того, як нейромережі реально навчаються. Найясніша ментальна модель градієнтного спуску і chain rule за 15 хвилин.

Теми: Backpropagation, Neural Networks, Math, Deep Learning
~18:00
Початківець StatQuest with Josh Starmer

Головні ідеї нейромереж — StatQuest

Розвіює міф «нейромережі — чорний ящик». Покроковий розбір математики на найпростішому прикладі — правильна точка старту.

Теми: Neural Networks, AI Basics, Machine Learning, Deep Learning
~50:00
Початківець Programming with Mosh

Туторіал з Machine Learning на Python (Data Science)

Практичне введення від Mosh Hamedani: від нуля до повного ML-пайплайну на Python. Найшвидший end-to-end ML-праймер для тих, хто вже знає Python.

Теми: Machine Learning, Python, Data Science, Projects
~15:00
Середній The AI Hacker (Michael Phi)

Ілюстрований гайд з архітектури Transformer — покроково

Michael Phi супроводжує кожен концепт transformer чистою анімацією. Гарне друге відео після 3Blue1Brown — та сама інтуїція під іншим кутом.

Теми: Transformers, AI Research, Neural Networks, Deep Learning
~6:00:00
Середній AI Engineer (AI Engineer World's Fair)

AI Engineer World's Fair 2025 — кейноути Дня 1 і трек MCP (з командою Anthropic MCP)

Кейноут MCP-треку з командою Anthropic. Якщо хочете зрозуміти, чому в 2025 MCP став індустріальним стандартом підключення LLM до інструментів — це найкраще першоджерело.

Теми: MCP, AI, LLM, Agents, AI Agents, AI Engineering, Claude, Production AI, Anthropic, Automation
~2:00:00
Середній AI Engineer (Thariq Shihipar, Anthropic)

Claude Agent SDK — повний воркшоп (Thariq Shihipar, Anthropic)

Практичний воркшоп Anthropic зі створення продакшн-агентів на Claude Agent SDK — tool use, sub-agents, hooks, MCP-сервери і патерни, що працюють поза рамками демо.

Теми: Claude, AI, LLM, Agents, AI Agents, SDK, AI Engineering, Anthropic, AI Tools, Production AI, MCP, Automation, Code Review, Prompt Engineering
~8:00:00
Середній AI Engineer (AI Engineer World's Fair)

AI Engineer World's Fair 2024 — кейноути і трек CodeGen

Кейноут-стрім найбільшої технічної AI-конференції 2024. Зріз стану AI-інженерії — що випустили, що спрацювало, що ні — безпосередньо від команд, які це будують.

Теми: AI Engineering, Agents, AI Agents, CodeGen, AI, LLM, AI Tools, Production AI, Career, Prompt Engineering, Automation

Технічні статті та посібники з архітектури

Безкоштовні технічні статті з архітектури ПЗ, проектування систем, мікросервісів, оптимізації продуктивності та найкращих практик production на основі реального інженерного досвіду.

Читати далі Згорнути

Profectus Lab публікує детальні технічні статті, які досліджують реальні виклики архітектури ПЗ, рішення щодо проектування та уроки, отримані з production-систем у масштабі. Ці матеріали розглядають практичні інженерні проблеми, з якими стикаються команди при розробці, масштабуванні та підтримці складного ПО — не теоретичні абстракції, відділені від реалій індустрії.

Кожна стаття досліджує конкретні архітектурні паттерни, компроміси в технологіях та стратегії реалізації, засновані на реальному production-досвіді. Теми варіюються від розподілених систем та архітектури мікросервісів до проектування баз даних, масштабованості API, оптимізації продуктивності та приховуваних витрат архітектурних рішень, які здаються вигідними в теорії, але створюють тягар підтримки на практиці.

Наші статті служать інженерам, які оцінюють архітектурні рішення для своїх систем — допомагаючи командам розуміти, коли популярні паттерни як мікросервіси дійсно вирішують проблеми, а коли вони вводять непотрібну складність. Ми аналізуємо реальні витрати, наслідки для масштабованості, вимоги до можливостей команди та операційні видатки, які необхідно зважити проти теоретичних переваг.

Матеріали адресовані як окремим інженерам, які зміцнюють своє системне мислення, так і технічним лідерам, які приймають стратегічні архітектурні рішення. Кожна стаття включає практичні приклади, аналіз витрат, рекомендації щодо реалізації та чітке керівництво про те, які підходи працюють краще всього в конкретних контекстах — допомагаючи командам уникати дорогих архітектурних помилок та створювати системи, які вони можуть ефективно експлуатувати довгостроково.

Безкоштовний доступ до всіх статей відображає нашу прихильність розвитку інженерної спільноти. Ці матеріали представляють накопичені інсайти з проектування, розгортання та масштабування production-систем. Незалежно від того, планується вам велика архітектурна міграція, оцінювання вибору технологій чи розвиток архітектурних можливостей у вашій команді, ці статті надають практичні знання, які ви можете негайно застосувати до реальних інженерних викликів.

Зв'язатися з нами