Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🔥 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

🤯 Мы больше года строим мультиагентные системы Грабли, находки, паттерны, эксперименты — всё это накопилось и в какой-то момент стало жалко держать только у себя. Никита — рассказывает (и показывает) базу: токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество. Диана — как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки. Макс — про инференс в проде + разберет CoPilot, соберет с вами из кусочков свой копайлот, а затем его сломает через prompt injection. // Макс фанат autogen (а если нет — он вас разубедит в своем классном канале) Финальным аккордом Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее. Курс тут: https://clc.to/47pgYA Промокод: lucky

📝 Немного инсайтов из третьего модуля курса Сейчас большинство представлений об ИИ ограничиваются одним агентом — моделькой, которая что-то предсказывает, генерирует или классифицирует. Но реальный прорыв начинается, когда этих агентов становится несколько. Когда они начинают взаимодействовать друг с другом. Когда появляется координация, распределение ролей, память, планирование — всё это и есть мультиагентные системы (MAS). ➡️ Пока кто-то думает, что это звучит как научная фантастика, индустрия уже переходит к новым уровням сложности: — Microsoft делает язык DroidSpeak для общения между LLM — Open Source-фреймворки вроде LangChain, AutoGen, CrewAI, LangGraph — бурно развиваются — компании, включая МТС, уже применяют MAS в боевых задачах 🎓 На курсе мы подходим к этому практично: 🔵 разбираем, как устроены MAS 🔵 пишем агентов с нуля 🔵 учимся выстраивать взаимодействие: конкуренцию, кооперацию, планирование Именно на третьем уроке вы впервые собираете не просто «умного бота», а живую систему из агентов, которая работает вместе — как команда. Причём по-настоящему: врач, SQL-аналитик, travel-планировщик, Python-генератор, поисковик. 🙂 Если хочется не просто использовать ИИ, а проектировать системы, которые думают, планируют и сотрудничают → тогда забирайте курс по ИИ-агентам

🤖 Нейросети для дата-сайентиста: свежий гид по инструментам Мир нейросетей меняется каждый день — выбрать подходящий инструмент для задач Data Science непросто. Мы собрали в статье то, что действительно работает: какие модели помогают автоматизировать рутину, ускоряют кодинг и дают ощутимый буст продуктивности. 📊 Что выбрать под вашу задачу — читайте в обзоре! 📌 Подробнее: https://proglib.io/sh/yq0MaQtHrn Библиотека дата-сайентиста #буст