<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Ai on Practical SRE &amp; DevOps guides. Linux debugging. Lifestyle</title><link>https://andriipylypenko.cloud/tags/ai/</link><description>Recent content in Ai on Practical SRE &amp; DevOps guides. Linux debugging. Lifestyle</description><generator>Hugo</generator><language>en-us</language><lastBuildDate>Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://andriipylypenko.cloud/tags/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI як великий пазл: нейромережі, CUDA-ядра, трансформери.</title><link>https://andriipylypenko.cloud/blog/ai-pazl/</link><pubDate>Thu, 18 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://andriipylypenko.cloud/blog/ai-pazl/</guid><description>Зміст Термінологічна каша: AI vs ML vs DL vs LLM Нейромережа з нуля: як математика стає &amp;ldquo;інтелектом&amp;rdquo; Чому MLP не вистачило: Attention і трансформери Як народжується LLM: pretraining, fine-tuning, RLHF Залізо: CUDA-ядра, Tensor Cores, чому без GPU це неможливо Тренування vs Inference: де гроші, де вати Як з цим працюють зараз: API, RAG, агенти, MCP, LLMOps Глосарій для співбесіди Реальні питання на співбесідах + відповіді Від мене особисто: що насправді важливо Термінологічна каша Перш ніж лізти в математику — наведемо порядок у термінах, бо саме тут 80% людей.</description></item></channel></rss>