Proglib.academy | IT-курсы

👀 Умеете строить предсказуемую архитектуру с ИИ? Станьте спикером Proglib academy Мы в Proglib.academy запускаем курс по Spec-Driven Development (SDD) — учим разработчиков управлять ИИ-агентами (Cursor, Copilot, Claude) через спецификации, контекст и тесты, чтобы не перепроверять за нейросетью каждую строку.

Для этого курса мы ищем классных спикеров-практиков.

➡️ Что требуется от вас? ● BigTech бэкграунд: опыт работы разработчиком, тимлидом или архитектором в крупных технологических компаниях. ● Опыт управляемой разработки с ИИ: вы на практике знаете, как встроить AI-инструменты в личный или командный workflow (от постановки задачи до ревью AI-кода). ● Системный подход: умение превращать хаотичную генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс (работа с архитектурой, чек-листами, легаси и покрытием тестами). ➡️ Что мы предлагаем? ● Достойную оплату за подготовку материалов и проведение занятий. ● Мощное продвижение личного бренда через медиаресурсы Proglib (наша аудитория — 1 млн+ айтишников). ● Возможность публиковать свои экспертные материалы и статьи на наших площадках. ● Доступ к сильному и закрытому профессиональному сообществу. Также мы ищем консультанта программы. Если вы практикующий эксперт и готовы помочь нам отвалидировать программу курса, дать рекомендации по актуальности тем и финальным результатам обучения — мы вас очень ждем. ➡️ Как с нами связаться: Telegram: @alinaa_kh E-mail: alina@proglib.io

✏️ Снова разбираем задачу с экзамена ШАД Условие: Вова загадал не нормальный случайный вектор X с математическим ожиданием α 1️⃣ и матрицей ковариации Φ 2️⃣. Лёша загадал другой не нормальный случайный вектор Y с матожиданием β 3️⃣ и матрицей ковариации Ω 4️⃣. Найдите среднее значение квадрата расстояния между этими векторами в евклидовом пространстве со стандартным скалярным произведением, если известно, что загаданные векторы независимы. Решение: Пусть 5️⃣ и 6️⃣. Тогда 7️⃣. Символ ⊥ используется для обозначения независимости данных векторов, что влечёт за собой независимость их компонент. Это приводит к равенству произведения их математических ожиданий и математического ожидания их произведения. Воспользуемся равенством 8️⃣ и линейностью математического ожидания. Получаем 9️⃣. Ответ равен 6. Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙 Справились с задачей? 👍 — Справился(ась) 🔥 — Нет 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

🎬 Запись вебинара «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» уже доступна! 👉 Смотреть запись встречи 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 У нас есть еженедельная email-рассылка для разработчиков, посвященная последним технологическим трендам, полезным инструментам и главным новостям из мира IT и ИИ. В ней: ● Главные ИИ-релизы и бенчмарки (Claude Opus 4.8, Microsoft SkillOpt, Tencent Hy-MT2) ● Подборки крутых утилит и MCP-серверов для разработчиков и AI-агентов (codegraph, serena, Bumblebee) ● Полезные скилы и лайфхаки для оптимизации контекста и автоматизации рутины в Claude и Codex ● Технологические новости со всего мира: от подводных дата-центров Китая до финансовых отчетов SpaceX перед IPO ● Честные тесты: подробное сравнение эффективности Agentic RAG, Long-Context и Vision LLM на реальных задачах ● Последние достижения робототехники: видео работы обновленного Atlas вне лаборатории и робота WiXus ● Разборы карьерных трендов в IT: кризис найма, особенности валютной удаленки в 2026 году и правила грамотного увольнения 👉Подписаться👈

🏃‍♀️ Навигатор по всем актуальным курсам Proglib.academy 1. Старт в IT Для тех, кто только входит в профессию и хочет получить надежную базу. ● Основы IT для непрограммистов — погружение в мир технологий, терминов и базовых навыков без сложного кода. ● Программирование на языке Python — самый популярный язык для быстрого старта в разработке. 2. Data Science и Фундамент Для тех, кто хочет понимать, как всё работает под капотом, и уверенно оперировать данными. ● Алгоритмы и структуры данных — классическая база для прохождения любых технических собеседований. ● Математика для Data Science — необходимый навык для уверенной работы с данными. 3. Искусственный интеллект и Нейросети Для тех, кто готов создавать технологии будущего и автоматизировать сложные процессы. ● Специалист по ИИ — комплексная программа для освоения востребованной профессии с нуля. ● ML для старта в Data Science — плавное введение в машинное обучение и предиктивную аналитику. ● Математика для разработки AI-моделей — углубленная математика для тех, кто хочет понимать нейросети. ● Разработка AI-агентов — создание современных автономных систем и умных AI-помощников. ● AgentOps — интеграция AI-логики в бэкенд с сохранением стабильности сервиса. 4. Архитектура и Проектирование Для практикующих разработчиков, стремящихся повысить свой грейд. ● Архитектуры и шаблоны проектирования — практический интенсив для уверенного проектирования сложных IT-систем. Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку и менеджер с вами свяжется 💙 🏃‍♀️ Proglib Academy

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует наш открытый урок! Знаем, летом хочется отложить учёбу на осень. Но пока остальные отдыхают 😅, мы предлагаем без лишней конкуренции прокачать свой workflow и начать закрывать тикеты в три раза быстрее. Тема:

«AI-инструменты в разработке: пишем код быстрее»

Мы покажем живой разбор реального проекта: как с помощью AI-ассистентов мгновенно разбираться в чужой кодовой базе, искать нужные участки и собирать Pull Request. Только рабочие промпты, которые сэкономят вам часы рутины. 🎙 Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды в SourceCraft (18+ лет развивала инструменты в JetBrains и Huawei). 👉 Узнать, как ускорить разработку с AI

➕➖ Нужна ли математика программисту Можно ли стать разработчиком, если в школе ненавидел математику? А если наоборот — тащился от алгебры и геометрии, но кодить не умеешь? Эта статья раскладывает всё по полочкам: где без математики никуда, а где можно и без неё. ➡️ Что внутри: ✓ Почему все считают, что программисты — математики ✓ В каких сферах разработки можно вообще не знать математику ✓ Где хватит готовых библиотек, а где придётся разбираться в формулах ✓ Какие области программирования требуют мощного математического бэкграунда ✓ Что делать, если математика — это боль, но хочется освоить ML или Data Science ✓ Топ книг, которые помогут понять и даже полюбить математику 🔵 Чтобы знать математику, забирайте наш курс → «Математика для Data Science» 📎 Читать статью 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

Каждый ваш буст приближает нас к запуску полезных ИТ-сторис. 🥺

🤡 Как уйти с работы и не сжечь мосты В IT-сообществе репутация — это настоящая валюта. Один неосторожный уход на эмоциях может закрыть вам двери в несколько других компаний из-за сарафанного радио и общих чатов рекрутеров. И наоборот: спокойное и профессиональное увольнение часто превращается в хорошую рекомендацию, а иногда и в приглашение вернуться обратно на лучших условиях. ➡️ Читать статью о том, как грамотно закрыть все рабочие вопросы перед увольнением 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

🎓Правильная инициализация весов нейронной сети При обучении нейросети используется градиентный спуск, метод нахождения локального минимума или максимума функции. В градиентном спуске нужно выбрать начальную точку для спуска, то есть начальные значения весов. Обычно эта точка выбирается случайно. Но от неё существенно зависит успех градиентного спуска. Поэтому веса нужно инициализировать наиболее удачным образом. 🌸 Хорошее начальное приближение Начальные значения весов должны быть далеко от плато Иначе на первых итерациях градиентного спуска мы столкнёмся с затуханием градиента. В целом, нужно вывести такое правило: «генерировать начальные значения весов с помощью случайных чисел из интервала [a, b]». И вот эти a и b следует найти. ➡️ Как это сделать? Например, когда нам нужно сгенерировать веса между парой полносвязных слоёв и каждый слой состоит из n нейронов, то вполне можно было бы выбрать диапазон [-1/n; 1/n]. Если же в слоях разное число нейронов, то в вышеприведённом интервале n можно заменить на среднее арифметическое числа нейронов в соседних слоях. ❗️Выше было упрощённо описано правило Xavier. В оригинале веса генерируются не из такого простого интервала [-1/n; 1/n], а с помощью равномерного распределения с дисперсией 1/n. Но суть примерно такая же. Можно пользоваться готовой функцией из PyTorch:

conv1 = torch.nn.Conv2d(...)
torch.nn.init.xavier_uniform(conv1.weight)

Также в случае с инициализацией Xavier стоит помнить, что этот способ подходит для симметричных относительно нуля функций активации (например гиперболический тангенс). 🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

👩‍💻 Построй MLOps прямо в браузере MLOps — это набор практик для автоматизации и упрощения рабочих процессов и развёртывания моделей машинного обучения. Сайт MyMLOps позволяет собрать полноценный MLOps по шаблону. Предлагается набор инструментов (о каждом из них можно узнать подробнее, просто кликнув на название). 🔗 Зайти поиграться можно по этой ссылке 🔹 ML для старта в Data Science 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

🦢Теорема о гадком утёнке Эта теорема показывает, что классификация невозможна без некоторой степени предубеждения (bias). Допустим, у нас есть n объектов. Всего существует 2^n способов составить подмножества из этой выборки. Без каких-либо дополнительных условий каждый объект будет сгруппирован с каким-то объектом из выборки так же часто, как с любым другим объектом. Поэтому нужно выбрать некоторый вес для определённых свойств. То есть необходим bias (предубеждение), чтобы классификация приобрела смысл. ✔️ Теорема утверждает, что гадкий утёнок на самом деле настолько же близок к обычному птенцу лебедя, насколько два обычных птенца лебедя близки друг к другу (смотрите картинку выше). Всё зависит от bias. Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙 Справились с задачей? 👍 — Справился(ась) 😄 — Нет 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

🤖 Мы тут подготовили небольшую игру по ИИ-агентам В ней нужно собрать AI-агента на LangGraph: выбрать узлы, пройти развилки и запустить собственный workflow. Никакой теории — сразу практика. Можно наглядно увидеть, как работают агентные системы, проверьте свои знания или показать другим как это всё работает 🔥 🎁 За прохождение получите персональную скидку на курс. Чем больше баллов наберете — тем больше будет скидка. Плюс сейчас действует предложение: покупаешь 1 курс, получаешь еще 2 любых в подарок. Для этого надо будет оставить заявку на сайте академии после прохождения игры. 🚀 Собрать своего AI-агента

🏃‍♀️ Все актуальные курсы Академии — Специалист по ИИ — Курс «Основы IT для непрограммистов» — Курс «Программирование на языке Python» — Курс «Алгоритмы и структуры данных» — Математика для Data Science — Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» — ML для старта в Data Science — AI-агенты для DS-специалистов — Курс «Математика для разработки AI-моделей» — Курс разработка AI-агентов — Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy

💃Рабочая неделя подходит к концу. А это значит, что все задачи можно отложить до понедельника 🤫 А пока вы предвкушаете начала выходных, можете поделится в комментариях вашим любимым мемом за последнее время

🤖 Используешь AI для написания кода? В Яндексе покажут, как применять AI для реальных задач разработки. 23 июня в 19:00 совместно с Яндексом проведём открытый урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft. Более 18 лет развивала инструменты для разработчиков в JetBrains и руководила разработкой IDE в Huawei. Что получишь на уроке: — поймёшь, как использовать AI-ассистентов и облачных агентов в работе; — научишься быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе; — узнаешь, какие задачи стоит отдавать AI и как получать качественный результат; — увидишь полный workflow работы с AI: от постановки задачи до код-ревью. На уроке — живой разбор реального проекта с кодом. Ольга покажет промпты из рабочих сценариев и ответит на ваши вопросы в Q&A. ⚠️ Количество мест ограничено 🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК) 👉 Занять место на открытом уроке

🚨 Валютная удаленка в 2026 году: новые правила игры Прямой найм из России в зарубежные компании практически умер, но на смену ему пришли EOR-провайдеры и новые рынки. Локация в Европе уступила место хабам в ОАЭ и Сингапуре, а часовой пояс и внятный налоговый статус стали важнее строчек в резюме. Разбираем пять главных трендов валютной удаленки, которые определяют рынок прямо сейчас. ➡️ Читать статью о том, как изменилась география найма и где искать зарубежные офферы 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

💡Сегодня делимся советами о том, как войти в айти — от наших подписчиков, у которых уже получилось Вот короткое саммари: — много (очень много) учиться — делать пет-проекты — заниматься нетворкингом и не бояться откликаться Листайте карточки и вдохновляйтесь ⚡️ Кстати, здесь все, чтобы войти в айти 💙 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #оффер_мечты

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД Условие: У вас есть набор выражений 1️⃣. Найдите значение параметра a, для которого множество (k, l, m, n) будет линейно зависимым. Решение: Требование задачи равносильно вырожденности матрицы коэффициентов. То есть нам нужно составить матрицу из коэффициентов, сделав из них строки и столбцы. Вырожденная матрица — это квадратная матрица, определитель которой равен нулю. Определитель матрицы равен нулю тогда, когда строки (или столбцы) этой матрицы линейно зависимы, что соответствует исходному условию. Совершая над матрицей элементарные преобразования строк и столбцов, получим 2️⃣. Последняя матрица вырожденна 3️⃣. Из этого и получим ответ. Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙 Справились с задачей? 👍 — Конечно 🔥 — Сложно 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🏃‍♀️ Proglib Academy #буст

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок! Тема:

«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»

🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа. Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт. 🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru. 🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов». 👉 Успей присоединиться к уроку