Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания

🐸 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

🐸 Библиотека задач по Data Science

Кейс: построй автономную аналитику, пока ты всё ещё вручную «жаришь» выборки?

Ты в забегаловке. Настоящий Шеф строит Систему.

В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Учим проектировать архитектуры, которые работают сами. 📊

В программе:

— мультиагентные системы в CrewAI: делегирование аналитики;
— сложная логика в LangGraph: стейт-менеджмент в графах;
— tool use интеграция: работа с реальными данными. 🚀

Записаться на курс

🐸 Библиотека задач по Data Science

Пятница, 19:00. Худшее время для деплоя, но идеальное, чтобы решить задачку по внедрению RAG и перестать бояться галлюцинаций вашей модели.

Как заставить LLM отвечать по закрытым документам, не переобучая модель каждые пять минут? Правильный ответ — RAG.

На открытом уроке:

— разбор архитектуры RAG и её отличий от Fine-tuning;
— практика с LangChain и LlamaIndex;
— live coding: подключаем PDF-индекс к LLM.

Один из спикеров — Алексей Яндутов, ML-инженер в поиске Яндекса.

Занятие проходит в рамках курса «Разработка AI-агентов». Только хардкор и код.

Записаться на урок