Библиотека задач по Go | тесты, код, задания

🐸Библиотека задач по Go

🐸Библиотека задач по Go

🐸Библиотека задач по Go

🐸Библиотека задач по Go

🐸Библиотека задач по Go

😱 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

😡 А вас тоже бесят облачные сервисы?

Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?

Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.

❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное

По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.

⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA