Библиотека задач по Java | тесты, код, задания

💬 Обратная связь Какие задачки публиковать больше? 👍🏼 — Простенькая классика по кору/спрингу 🤔 — Кейсы под собеседования 🔥 — Эмуляции реальных/сложных кейсов

💬 Обратная связь Ваше мнение по контенту: 🔥 — Всё супер 👍🏼 — Нормально 😁 — Есть предложения по улучшению (в комменты) 🐸 Библиотека задач по Java

😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты. 🎓 Чему вы научитесь на курсе: — адаптировать LLM под разные предметные области и данные — собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества — строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Решение за вами. 👉 Купить курс по старой цене

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р. 🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас