Proglib.academy | IT-курсы

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!

Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.

Старт уже завтра!

Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!

Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.

🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

🤫 Кажется, у AI появилась новая болезнь — агентомания

Сегодня агента пытаются добавить почти в любую задачу. Но на курсе мы постоянно задаем себе вопрос:

А здесь вообще нужен агент?

Потому что иногда агент — это как собрать целую команду специалистов, чтобы узнать, какая сегодня погода. Да, они справятся. Но один запрос к модели справится быстрее, дешевле и проще 👍

🟢 Обычно агент нужен, когда:

— задача состоит из нескольких шагов;
— следующий шаг зависит от результата предыдущего;
— нужно принимать решения, использовать инструменты и проверять собственную работу.

Если же задача сводится к схеме «запрос → ответ», чаще всего достаточно хорошего промпта.

Такие инженерные решения редко приходят сами собой — именно поэтому на курсе мы уделяем много внимания не только реализации, но и выбору правильной архитектуры 💡

Согласны:

❤️ — да
🔥 — нет

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»!

Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях.

Что внутри видео:

- Почему ассистент и агент принципиально разные сущности;
- Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему;
- Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения.

Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска.

🔗 Забрать бесплатный демо-урок

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?

Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).

Вот как этот подход меняет работу агента на практике:

🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.

Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы — оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂

💬 «У меня нет опыта в Python, мне рано на курс?»

Это вопрос, который нам задают чаще всего. Честный ответ — да, рано. Мы рекомендуем хотя бы базовый Python.

🔜 Но в прошлом потоке был студент, который почти не писал код. Собрал рабочего агента с помощью AI-инструментов и вайбкодинга — да, проще, чем у разработчиков с опытом, но рабочего 💅

Если опыта пока нет — не расстраивайтесь. Начать можно с того уровня, который есть сейчас, а дальше уже вместе разберёмся.

Главное — начать.

🔥 Присоединяйтесь к потоку 14 июля

🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня

Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков.

Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами.

🛠️ Как всё пройдет:

День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы.
День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо.

Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!)

Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде.
👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).

Места ограничены!

👉 Изучить программу и занять место

🤨 Признавайтесь, кто хоть раз копипастил код агента из туториала, запускал и молился, чтобы он не ушёл в бесконечный цикл?

Мы тоже через это проходили. Поэтому сделали бесплатный демо-урок, где показываем, что на самом деле происходит внутри агента, пока вы смотрите на спиннер загрузки 🔥

За 2 часа с Андреем Носовым (PhD, чинил системы в Apple, Nokia Bell Labs и Huawei — так что знает, что такое «сломанное в проде») вы:

🔵 разберёте, чем мышление агента отличается от его ответа — и почему это не одно и то же

🔵 научите агента помнить, что он делал, даже после перезапуска (привет, SQLite)

🔵 дадите ему Python-интерпретатор и научите чинить свой код самостоятельно, без вашего участия

🔵 поймёте, зачем городить дорогую модель, если можно сэкономить и не потерять в качестве

Посмотреть урок можно в любое время. А если после него захотите собрать собственного AI-агента с нуля, уже 14 июля стартует новый поток курса. Самое время успеть🙂

🔗 Забрать демо-урок

🏃‍♀️ Proglib Academy

Proglib.academy | IT-курсы pinned «👋 Пришли после нарезок лекций на нашем youtube? Если захотелось не только смотреть, как работают AI-агенты, но и научиться создавать их самостоятельно — вы по адресу. Курс «Разработка ИИ-агентов» — это практика, реальные проекты, современный стек и вайбкодинг…»

🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!

Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!

👨‍💻 Спикер: Андрей Носов

Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов

Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.

Что в программе:

● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.

Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.

👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!

👋 Пришли после нарезок лекций на нашем youtube?

Если захотелось не только смотреть, как работают AI-агенты, но и научиться создавать их самостоятельно — вы по адресу.

Курс «Разработка ИИ-агентов» — это практика, реальные проекты, современный стек и вайбкодинг как полноценный инструмент разработки. 🔥

🔗 Подробнее о курсе — по ссылке

🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры

Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!

Что внутри:

— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.

👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube

🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!

👉 Успеть на курс AgentOps

📹 Что должен делать агент-оркестратор?

Посмотрите короткий отрывок из вебинара с Дмитрием Юдиным, внутри концентрат инсайтов о ии-агентах. А если хотите погрузиться в тему с головой, у нас доступна и полная запись этого эфира.

Готовы перейти от теории к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?

Прямо сейчас действует мощная акция «3 курса по цене 1»:

🔥 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!

Выгода в цифрах: два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, можно подтянуть математику для AI). Ваша чистая экономия — 129 000 ₽!

Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.

👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1

🎉 Сегодня стартовал ещё один поток — на этот раз по AgentOps

Кто-то решился сразу, кто-то долго сравнивал программы, а кто-то записался буквально в последний момент. Но теперь все уже по одну сторону экрана — впереди новые знания, практика и много интересных задач.

Спойлер: если вы сейчас читаете этот пост и думаете: «Эх, опять не успел», — на этот раз ещё успеваете 🙂

Знакомое чувство — откладывать что-то важное до последнего? 👇 (жмите ❤️, если узнали себя)

🏃‍♀️ Proglib Academy

ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁

Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.

Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!

👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод

💬 Делаем этот канал еще полезнее — и нужна ваша помощь

Сейчас мы готовим новые рубрики и немного меняем формат.

Кроме анонсов курсов, здесь будет больше практики, разборов, полезных инструментов, закулисья академии и контента от команды.

Для начала хотим понять, что интересно именно вам 👀

🏃‍♀️ Proglib Academy

⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!

Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.

🔥 Заберите 3 курса по цене 1:

● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).

● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.

● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.

Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.

👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок

🏃‍♀️ Навигатор по всем актуальным курсам Proglib.academy

1. Старт в IT
Для тех, кто только входит в профессию и хочет получить надежную базу.

● Основы IT для непрограммистов — погружение в мир технологий, терминов и базовых навыков без сложного кода.

● Программирование на языке Python — самый популярный язык для быстрого старта в разработке.

2. Data Science и Фундамент
Для тех, кто хочет понимать, как всё работает под капотом, и уверенно оперировать данными.

● Алгоритмы и структуры данных — классическая база для прохождения любых технических собеседований.

● Математика для Data Science — необходимый навык для уверенной работы с данными.

3. Искусственный интеллект и Нейросети
Для тех, кто готов создавать технологии будущего и автоматизировать сложные процессы.

● Специалист по ИИ — комплексная программа для освоения востребованной профессии с нуля.

● ML для старта в Data Science — плавное введение в машинное обучение и предиктивную аналитику.

● Математика для разработки AI-моделей — углубленная математика для тех, кто хочет понимать нейросети.

● Разработка AI-агентов — создание современных автономных систем и умных AI-помощников.

● AgentOps — интеграция AI-логики в бэкенд с сохранением стабильности сервиса.

● Spec-Driven Development — Разрабатывайте в 2 раза быстрее и эффективнее со зрелым подходом к разработке с ИИ и с экспертами-практиками из бигтеха 🆕

4. Архитектура и Проектирование
Для практикующих разработчиков, стремящихся повысить свой грейд.

● Архитектуры и шаблоны проектирования — практический интенсив для уверенного проектирования сложных IT-систем.

Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку и менеджер с вами свяжется 💙

🏃‍♀️ Proglib Academy

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!

Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».

Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:

— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор

— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.

— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.

👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Заполните третий столбец матрицы, если известно, что это матрица ортогональной проекции на некоторую плоскость.

Решение: Вспомним, что матрица ортогонального проектора удовлетворяет условиям 1️⃣ (это позволяет сразу заполнить элементы с номерами (1,3) и (2,3)) и 2️⃣ (откуда мы найдем последний элемент, например, приравняв элементы с номером (3,1) матриц 3️⃣, откуда 4️⃣, то есть x=5

отите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙

Справились с задачей?
👍 — Справился(ась)
🔥 — Нет

🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст