IT MEGA облако

📍Курс фокусируется на практической разработке harness — управляющего слоя для AI-кодинг-агента. Этот слой объединяет модель, инструменты, окружение, память, контекст и участие человека, создавая единую рабочую систему. 📍Проектировать архитектуру agent loop для AI-кодинг-агентов. 📍Создавать собственный harness для управления действиями агента. 📍Интегрировать инструменты, окружение и внешние команды в агентную систему. 📍Настраивать управление контекстом, памятью и историей выполнения. 📍Реализовывать восстановление сессий после ошибок и прерываний. 📍Использовать субагентов для разделения задач и повышения надёжности. 📍Встраивать сценарии с участием человека для контроля критичных решений. Г📍отовить coding-agent harness к демонстрации и дальнейшему развитию. 📍Вместо теоретических абстракций вы последовательно пройдете весь цикл создания агентной системы: от базовой архитектуры и интеграции инструментов до обработки ошибок, восстановления состояния и подготовки production-ready решения. 📍Практическими ориентирами станут Claude Code, pi и Hermes, а также современные подходы к разработке AI coding agents и автономных систем.

📍Это ваш путь от основ до уверенного управления проектами. 📍Вы узнаете, как ставить цели, планировать, управлять командой и доводить проекты до успешного завершения. 📍Ставить цели и задачи проекта 📍Планировать этапы и распределять ресурсы 📍Управлять командой и мотивировать участников 📍Контролировать выполнение задач и сроки 📍Работать с рисками и изменениями в проекте 📍Теоретическая часть и проверочные вопросы для закрепления терминов и логики. 📍Отдельные модули, посвящённые специфике применения различных методик (Waterfall, Agile), что позволяет уверенно работать в любой среде. 📍Все изученные инструменты вы сразу применяете к учебному проекту, проходя все стадии его жизненного цикла.

📍Без знания программирования. Код генерирует Claude Code, а вы собираете агента шаг за шагом и разбираетесь в его устройстве. 📍Отправьте агенту своё фото, и он создаст видео с вами. Такого пока никто ещё не делал. 📍Контент сегодня играет ключевую роль, но ручное создание и монтаж видео занимают много времени и стоят дорого. Пока одни работают в редакторах ночами, AI-агент справляется с этой задачей самостоятельно: генерирует идеи, пишет сценарии, создаёт кадры и собирает видео. 📍Он не нуждается в отдыхе, не берёт выходные и к 9 утра готов предоставить готовые идеи. Через год такие агенты станут доступны каждому. Вопрос лишь в том, будете ли вы среди тех, кто собирает их, или среди тех, кто пытается догнать. 📍Курс не просто предоставляем пошаговые инструкции. Он объясняем принципы работы программ, серверов и нейросетей, чтобы вы могли понимать, как собирается агент, а не просто повторять действия. 📍Создадите свой личный ассистент в Telegram, который работает круглосуточно на собственном сервере. Вы управляете им через переписку, как обычным ботом, а он выполняет следующие функции: • мониторит Telegram-каналы и сайты, собирая идеи для контента; • каждое утро в 9:00 присылает подборку актуальных идей; • пишет сценарии и режиссирует видео; • генерирует кадры и видео с помощью нейросетей; • предоставляет дашборд с задачами и финансовыми показателями в стиле pixel art. Вы собираете все компоненты самостоятельно, понимая каждый этап работы системы

📍Сначала вы учитесь понимать ИИ и управлять качеством его ответов. Потом собираете персональную систему. Затем создаёте собственные инструменты. И в финале подключаете автоматизацию, чтобы отдельные решения начали складываться в рабочий процесс. 📍Научитесь не только пользоваться нейросетями, но и создавать инструменты, сценарии и автоматизации под себя. 📍Логика и архитектура работы с ИИ. 📍Вы разбираетесь, как нейросети устроены, как ставить задачи, проверять ответы, выстраивать многошаговые инструкции и управлять качеством результата. Учитесь думать структурно и усиливать результаты. 📍Сборка персональной ИИ-системы. 📍Собираете собственную систему с ассистентами под ваш стиль мышления, цели и задачи. 📍Учитесь прописывать роли, настраивать базу знаний и выстраивать взаимодействие между разными элементами системы. В результате у вас появляется сильная рабочая структура, которую можно развивать дальше. 📍Дополнительно вы получаете 25 готовых ИИ-ассистентов и 6 авторских инструментов по методике курса. 📍Создадите собственные инструменты. 📍Вы сможете докручиваете систему через принцип скиллов, упаковывая навыки и усиливая результаты. 📍Осваиваете вайбкодинг и учитесь собирать решения через диалог с ИИ: описывать задачу, тестировать результат, находить ошибки и дорабатывать инструмент до рабочего состояния. 📍Подключение и автоматизация. Вы переходите от отдельных инструментов к автоматизированным процессам. 📍Разбираетесь, как подключать ИИ к сервисам через n8n, собирать сценарии и запускать процессы по логике: триггер → действие → результат. 📍Здесь ИИ становится не просто помощником в чате, а частью рабочей системы, которая помогает выполнять задачи без постоянного ручного участия.

📍Сначала вы учитесь понимать ИИ и управлять качеством его ответов. Потом собираете персональную систему. Затем создаёте собственные инструменты. И в финале подключаете автоматизацию, чтобы отдельные решения начали складываться в рабочий процесс. 📍Научитесь не только пользоваться нейросетями, но и создавать инструменты, сценарии и автоматизации под себя. 📍Логика и архитектура работы с ИИ. 📍Вы разбираетесь, как нейросети устроены, как ставить задачи, проверять ответы, выстраивать многошаговые инструкции и управлять качеством результата. Учитесь думать структурно и усиливать результаты. 📍Сборка персональной ИИ-системы. 📍Собираете собственную систему с ассистентами под ваш стиль мышления, цели и задачи. 📍Учитесь прописывать роли, настраивать базу знаний и выстраивать взаимодействие между разными элементами системы. В результате у вас появляется сильная рабочая структура, которую можно развивать дальше. 📍Дополнительно вы получаете 25 готовых ИИ-ассистентов и 6 авторских инструментов по методике курса. 📍Создадите собственные инструменты. 📍Вы сможете докручиваете систему через принцип скиллов, упаковывая навыки и усиливая результаты. 📍Осваиваете вайбкодинг и учитесь собирать решения через диалог с ИИ: описывать задачу, тестировать результат, находить ошибки и дорабатывать инструмент до рабочего состояния. 📍Подключение и автоматизация. Вы переходите от отдельных инструментов к автоматизированным процессам. 📍Разбираетесь, как подключать ИИ к сервисам через n8n, собирать сценарии и запускать процессы по логике: триггер → действие → результат. 📍Здесь ИИ становится не просто помощником в чате, а частью рабочей системы, которая помогает выполнять задачи без постоянного ручного участия.

📍Курс предназначен для специалистов, которые хотят системно углубить знания: понять внутренние механизмы языка, научиться проектировать поддерживаемую архитектуру, работать с высоконагруженными приложениями, современными веб-фреймворками, ML-инструментами и инфраструктурой данных. 📍Продвинутый Python и внутреннее устройство языка 📍Тестирование, качество кода и архитектура 📍Web-разработка на Python 📍Data Science, Machine Learning и Big Data 📍Highload, асинхронность и производительность Python 📍Go для Python-разработчиков 📍Пройдя курс Python вы подымете свой уровень в backend-разработке, автоматизации, анализе данных, машинном обучении, highload-сервисах и инженерных инструментах. Продвинутый уровень владения языком позволяет не просто писать рабочий код, а создавать надёжные системы, которые проще масштабировать, тестировать, сопровождать и развивать.

📍Вы получаете доступ к материалам, которые автор создаёт на основе актуальных обновлений и трендов в сфере нейросетей. 📍Видеоуроки по Stable Diffusion 📍Пошаговые разборы интерфейса и основных функций. Гайды по созданию изображений, анимации и улучшению качества рендеров. 📍Практические примеры для работы в разных жанрах — от реализма до стилизованных иллюстраций. 📍Контент по другим инструментам искусственного интеллекта 📍Обзоры и уроки по новым AI‑моделям. 📍Разборы сервисов для генерации изображений, видео, звука и текста. 📍Практические советы по оптимизации рабочих процессов с нейросетями. 📍Полезные подборки и материалы 📍Лучшие плагины и модели для Stable Diffusion. 📍Списки сервисов и инструментов для расширения возможностей работы с AI. 📍Примеры промптов, схемы генерации и готовые шаблоны. 📍Материалы предназначены для тех, кто хочет освоить нейросети и научиться использовать их профессионально или для творчества. Подходит для: 📍 художников и дизайнеров; 📍создателей контента и маркетологов; 📍начинающих пользователей нейросетей; 📍всех, кто хочет идти в ногу с развитием AI‑технологий.

📍За четыре недели вы освоите полный цикл создания современных AI-систем: от подготовки данных и обучения токенизаторов до развертывания моделей в локальной инфраструктуре компании. Курс предназначен для разработчиков и инженеров, стремящихся самостоятельно создавать, обучать и внедрять языковые модели, не завися от облачных сервисов. 📍Архитектура Transformer: Вы глубоко изучите внутреннее устройство современных языковых моделей, включая механизмы внимания (Attention), Feed Forward-блоки, RMSNorm, Rotary Positional Encoding, эмбеддинги и взаимодействие всех компонентов Transformer. 📍Подготовка данных и обучение токенизатора: Научитесь собирать, очищать и дедуплицировать датасеты, формировать корпусы данных, обучать собственные токенизаторы на базе BPE и SentencePiece, а также подготавливать данные для предварительного обучения и дальнейшей настройки моделей. 📍Предварительное обучение (Pretraining): Создадите полноценный цикл обучения языковой модели с нуля. Изучите законы масштабирования (Scaling Laws), научитесь анализировать функции потерь и оценивать эффективность обучения. 📍Fine-Tuning с LoRA и QLoRA: Освоите современные методы параметроэффективной настройки моделей, такие как LoRA, QLoRA, Supervised Fine-Tuning и 4-битная квантизация. Узнаете, когда лучше использовать дообучение модели, а когда предпочтительнее RAG или инженерный подход к созданию промптов. 📍Выравнивание моделей и безопасность: Изучите методы Reward Modeling, DPO и RLHF. Научитесь защищать модели от Prompt Injection, реализовывать безопасные отказы, модерировать ответы и другие аспекты безопасной эксплуатации языковых моделей. 📍RAG и оценка качества моделей: Создадите систему Retrieval-Augmented Generation с гибридным поиском, ранжированием результатов, ссылками на источники и подходами LLM-as-a-Judge и Golden Sets для оценки качества моделей. 📍Инференс и оптимизация производительности: Разберетесь с этапами Prefill и Decode, KV Cache, квантизацией моделей, Continuous Batching, Paged Attention и развертыванием высокопроизводительных серверов инференса на базе vLLM и llama.cpp. 📍Развертывание в продакшене: Научитесь создавать API для языковых моделей, организовывать потоковую обработку запросов, внедрять мониторинг, отслеживать деградацию моделей, Canary-развертывания и автоматические циклы повторного обучения. 📍Полный цикл разработки SLM: В ходе обучения вы реализуете полный цикл создания корпоративной языковой модели