Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🔥 Сегодня стартует курс по AI-агентам! Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать. Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров. 😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!» Если вы хотите просто послушать — нет Если хотите разбираться и делать — да ➡️ На курсе: — мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени — можно задавать вопросы прямо на вебинаре — после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов. ⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете. Старт сегодня: — а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате Знакомьтесь, эксперт нашего курса: Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science. ❗Стартуем сегодня — забронируй свое место

😤 Пока вы думаете — остальные уже учатся строить системы, которые работают за них ⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены! Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии. Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку». ➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь: — навык, который уже востребован на рынке — понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт — шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень 📌 Курс стартует уже завтра — 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы — без «посмотрите статью», только то, что реально нужно Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет. ❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает» Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах. Поиграйся — это как? Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну. AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения. ➡️ Чтобы разобраться, нужно: — понимать, как устроен LLM под капотом — уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers) — уметь масштабировать и дебажить поведение агентов — разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain — знать, как всё это тащится в прод Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

🔥 Последняя неделя перед стартом курса по AI-агентам Старт курса уже 5го числа! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место На курсе: — разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс — соберём RAG и научимся оценивать его адекватно — построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти — разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу) — и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах 📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API» 👉 Курс здесь