Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

Задача: Построить агента, который пишет, тестирует и правит код. С чего начнёшь? Просто отправить промпт в LLM — это решение трёхлетней давности. Нужен цикл: планирование -> генерация -> запуск тестов -> чтение ошибки -> исправление (Self-Correction). Именно такие архитектурные задачи мы решаем на курсе. На вебинарах разбираем реальные кейсы студентов, помогая им настраивать циклы обратной связи (Human-in-the-loop) и выбирать правильные инструменты. Практический стек: 👉 LangGraph для управления состоянием агента; 👉 Docker для безопасного исполнения кода (Sandboxing); 👉 Векторные БД для памяти проекта. Научиться решать задачи уровня Middle+

🐸 Библиотека задач по Data Science

Задача: создать систему, где LLM сама пишет и проверяет код Это не фантастика, а стандартный кейс мультиагентной системы. На курсе «Разработка ИИ-агентов» мы разбираем такие паттерны на практике. Группа уже стартовала. Стек курса: — Python (основа); — LangChain / LangGraph (оркестрация); — векторные БД (память); — AgentOps (мониторинг). Посмотрите вводное занятие, чтобы понять, как строятся human-in-the-loop системы и иерархические команды агентов. Смотреть первую лекцию Записаться на курс

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science