Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
Open in Telegram
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения. Учиться у нас: clc.to/jF-g3g По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Show more
Network:3 987
Subscribers
-124 hours
-117 days
-130 days
Posts Archive
Задача: создать систему, которая сама решает задачи. Решение: AI-агенты
Хватит писать простые скрипты для инференса моделей. Настало время проектировать сложные автономные системы, способные к планированию и использованию инструментов.
На курсе «Углубленные AI-агенты» вы пройдете путь от идеи до деплоя.
Практические этапы:
— разработка мультиагентных систем с нуля;
— работа в среде
LangGraph, CrewAI и AutoGen;
— внедрение механизмов планирования и использования Tools;
— создание сложного финального проекта для вашего портфолио.
Поток уже стартовал, успейте влететь.
🚀 Записаться на основной курс
Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.
Задача: спроектировать систему из 3-х агентов для анализа рынка. С чего начнёте?
Разберитесь в паттернах проектирования ИИ-агентов на нашем практическом курсе. Стартуем сегодня в 19:00 МСК.
Вас ждёт:
— практика на
CrewAI и LangGraph;
— 13 вебинаров с разбором задач;
— сквозной проект для портфолио;
— разбор архитектурных паттернов Plan-and-Execute.
Решить задачу обучения
Завтра стартуем: курс по разработке ИИ-агентов 📈
Перестаньте решать задачи вручную — проектируйте автономные системы. Мы научим создавать мультиагентные связки на
CrewAI, управлять состояниями в LangGraph и автоматизировать работу с API и базами данных.
👉 Успейте занять место до начала занятий
Кейс: построй автономную аналитику, пока ты всё ещё вручную «жаришь» выборки?
Ты в забегаловке. Настоящий Шеф строит Систему.
В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Учим проектировать архитектуры, которые работают сами. 📊
В программе:
— мультиагентные системы в
CrewAI: делегирование аналитики;
— сложная логика в LangGraph: стейт-менеджмент в графах;
— tool use интеграция: работа с реальными данными. 🚀
Записаться на курс
Пятница, 19:00. Худшее время для деплоя, но идеальное, чтобы решить задачку по внедрению RAG и перестать бояться галлюцинаций вашей модели.
Как заставить LLM отвечать по закрытым документам, не переобучая модель каждые пять минут? Правильный ответ — RAG.
На открытом уроке:
— разбор архитектуры
RAG и её отличий от Fine-tuning;
— практика с LangChain и LlamaIndex;
— live coding: подключаем PDF-индекс к LLM.
Один из спикеров — Алексей Яндутов, ML-инженер в поиске Яндекса.
Занятие проходит в рамках курса «Разработка AI-агентов». Только хардкор и код.
Записаться на урок
