Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🏃‍♀️ Как провести вечер вторника с пользой для карьеры? Включайте кружок там личное приглашение от спикера. 👆 Уже завтра в прямом эфире, разбираем архитектуру контекста в мультиагентных системах. 🤫 Секретный лут: промик на 5.000₽. Он достанется только тем, кто придет на прямой эфир. 👉 Регистрируйтесь на трансляцию

🏃‍♀️ Мы собрали бесплатный мега-гайд по ии-агентам 👇 В первой части постов навалили жесткой базы, чтобы вправить мозги на место. Во второй дали конкретные инструменты, фреймворки и пошаговые инструкции, что нужно кодить прямо сейчас. Часть 1. Введение, юзкейсы и реальность Разбираемся с терминами, снимаем розовые очки и смотрим, где ИИ реально приносит бабки, а где только жжет нервы: 1. «Так что вообще считается AI-агентом?» 2. «Где тут бот, а где уже AI-агент?» 3. «Не надо пихать AI-агента в каждую задачу» 4. «Что уже можно спокойно делать через AI-агентов?» 5. «А что через AI-агентов пока лучше не трогать?» Часть 2. Изнанка, ошибки и архитектура Как всё это устроено под капотом, чтобы не слить бюджет и не наломать дров на старте: 6. «Можно ли просто сесть вечером и собрать себе AI-агента?» 7. «С чего вообще начать, если хочется попробовать AI-агентов» 8. «Почему AI-агент может внезапно начать творить дичь» 9. «Где AI-агенты реально экономят время, а где только добавляют возни» 10. «Почему они жрут столько денег?» Часть 3. Хардкорная практика (Что делать руками) Хватит теории. Открываем ноут, запускаем Cursor и делаем нормальные, отказоустойчивые системы: 11. «Почему одного промпта мало?» 12. «Почему AI-агенту мало просто “дать доступ к данным”» 13. «Если не следить за AI-агентом, он быстро начинает жить своей жизнью» 14. «Собрать демку легко. Но как же сделать нормально» 15. «Как сделать, чтобы это не развалилось через неделю?» 👍 Сохраняйте пост в избранное, чтобы не потерять. 🤫 А завтра стартует наш курс по ии-агентам