Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🐸 Библиотека задач по Data Science

Задача: Реализовать Self-Correction (самоисправление) Дано: LLM генерирует SQL-запрос. Часто он синтаксически неверен. Решение на LangGraph: 1. Узел Generate: пишет код. 2. Узел Execute: пытается выполнить. 3. Условное ребро: — Если Error: возвращает в Generate с текстом ошибки; — Если Ok: идёт дальше. Это простейший граф. На курсе мы строим системы сложнее: с памятью, поиском и внешними инструментами. Записаться на курс Разбор логики работы графов: Смотрите вводный урок бесплатно.

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

Задача: Построить агента с рефлексией Дано: LLM, которая иногда ошибается. Задача: Реализовать цикл «Действие → Оценка → Исправление». Решение через линейный LangChain превратится в «макароны». Решение через LangGraph — это красивый граф с управлением состоянием. — управляемый поток (ветвления, возвраты); — state как память процесса; — безопасность. Хотите научиться кодить такие системы? Курс уже идёт. Записаться на курс Бесплатная лекция по теме

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

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.

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека задач по Data Science

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

🐸 Библиотека задач по Data Science

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