Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

От игрушечных датасетов к суровому инжинирингу ИИ-агентов Тренироваться на чистых датасетах весело. Но в реальном продакшне данные кривые, запросы нестандартные, а LLM постоянно норовят уйти в бесконечный цикл. Мы обновили наш курс по AI-агентам. Теперь это не обзор инструментов, а детальное погружение в создание готовой системы шаг за шагом. Упор на тестирование, метрики и устранение регрессий. Над чем предстоит работать: 🔹 RAG высокого уровня: парсинг сканов, разнородных таблиц и улучшение поисковых запросов; 🔹 оркестрация систем: LangGraph, time-travel, контрольные точки и runbooks; 🔹 экономика агентов: ограничение вычислительных ресурсов, кэш и умный роутинг; 🔹 интеграции: визуальные подтверждения и управление браузером; 🔹 юридические аспекты: деплой с полным соблюдением 152-ФЗ. Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду Agent (до 28 февраля). Через акцию «3 курса по цене 1» можно получить ещё два направления в подарок. Начать строить стабильные ИИ-системы

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science