INZHENERKA.TECH
1.04K subscribers
314 photos
26 videos
1 file
216 links
Экосистема для инженеров и IT-специалистов: тренажеры, симуляторы, хендбуки и видеокурсы. Чатик - @inzhenerka_tech_chat

❤️ По всем вопросам - @inzhenerkatech_sup
Download Telegram
Собрали 5 бесплатных ресурсов для тех, кто хочет вкатиться в разработку ИИ-агентов: курсы MIT, Oxford, Google, Anthropic и наш русскоязычный тренажёр-симулятор. В карусели по каждому ресурсу описано, что внутри и кому подойдёт.

Ссылки на курсы:

- MIT + Oxford «Agentic AI»: https://github.com/ed-donner/agents
- Google GEAR: https://developers.google.com/program/gear?hl=ru
- Anthropic Learn (5 курсов, 287 лекций, 26 часов видео): https://www.anthropic.com/learn
- MIT 6.7960 Deep Learning (Fall 2024): https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/video_galleries/lecture-videos/

Если хочется сразу перейти к практике, то бесплатное демо первого сюжетного симулятора по ИИ-агентам открыта!
Забрать можно - [тут]
🔥2
Имена IT-инструментов почти всегда оказываются чьей-то шуткой, отсылкой или опечаткой.

Часто они зарождаются через причудливые казусы или оказываются чей-то ошибкой.

➡️ Листай карусель, чтобы узнать как появились названия, которые ты произносишь каждый рабочий день.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥31💩1
Шутки шутками, но в реальном AI-продукте этот вопрос очень быстро перестаёт быть мемом.

В продакшене начинаются взрослые развлечения:
— модель уверенно врёт, но очень убедительно;
— RAG почему-то достаёт не те документы;
— агент делает 7 лишних вызовов туда, куда не просили;
— бюджет на токены улетает в стратосферу;
— бизнес спрашивает: “а сколько стоит один запрос?”;
— а вы такие: “смотря какой agent…”
И вот именно поэтому AI-агентов нужно проектировать инженерно.

Не через вайб “напиши мне промпт, брат”, а через нормальную архитектуру: логику агента, базу знаний, RAG, метрики качества, логи, трассировку и расчёт экономики.

На курсе «Разработка и проектирование AI-агентов на базе LLM» разбираем, как делать инженерно: с архитектурой, базой знаний, метриками качества, логами, трассировкой и расчётом экономики.

Первый поток уже оценил модули на 10/10 💗

А начать можно через бесплатное демо: первые 7 уроков, формат тренажёра, доступ к LLM, создание проекта, Git и базовая конфигурация агента.
😁3🔥2
ИнженеркаТех - это не завод курсов.

Мы не хотели делать обучение в формате: «вот вам пачка лекций, дальше как-нибудь сами». Нам хотелось собрать пространство, где взрослый занятый специалист может учиться без гонки в жестком графике, а как ему самому удобно: после работы, ночью, в выходные, быстро, медленно, рывками — как получается.

🤖Как появился Ду-Ду?

Он появился у нас ещё 2 года назад - когда AI-агенты в обучении не были привычной историей, а слово «агент» ещё не пытались приклеить к каждому второму сервису. Мы придумали его не для того, чтобы заменить преподавателя или автора. А потому что люди учатся по-разному.

Кто-то садится за задачи вечером после работы. Кто-то — в выходные. Кто-то открывает тренажёр в 02:47, когда живой преподаватель имеет полное человеческое право спать.

А вопрос всё равно есть.
Ошибка в коде всё равно бесит.
И хочется не ждать утра, а разобраться сейчас — не оставаясь один на один с проблемой.

Так появился Ду-Ду.

А имя пришло из французской традиции: у многих детей есть игрушка-проводник, которую называют doudou. Нам понравилась эта идея — маленький спутник, который рядом, когда нужно чуть больше уверенности.


Но важный момент: Ду-Ду не пишет наши курсы вместо людей.

Контент в ИнженеркеТех создают реальные авторы-практики: инженеры, тестировщики, аналитики, разработчики, тимлиды — люди с живым опытом, рабочими кейсами и пониманием, как всё устроено не в сферическом вакууме, а в реальном проекте.

Даже этот пост пишет реальный человек, а вот картинки мы сгенерировали, но по авторскому ТЗ 😁

Наш Ду-Ду обучен на базе знаний конкретного курса, который создаёт преподаватель. Он не подменяет автора, не генерирует обучение «из воздуха» и не превращает курс в AI-слоп.

Он помогает студенту лучше усваивать авторский материал: объясняет сложные темы проще, разбирает задачи, подсказывает, где искать ошибку, и поддерживает в моменты, когда ты сидишь перед экраном и думаешь: «ну всё, я всё сломал».

Для нас это и есть нормальный формат: не просто доступ к материалам, а живой продукт с практикой, обновлениями, поддержкой, симуляторами, понятными объяснениями и инструментами, которые помогают дойти до результата. А Ду-Ду — часть этой системы. Не автор вместо человека. А напарник, который помогает учиться на человеческом авторском контенте.

Этим постом мы запускаем рубрику «ИнженеркаТех изнутри».

Будем рассказывать, как у нас рождаются курсы, зачем нужны нулевые группы, как мы выбираем авторов-практиков, почему в ядре команды всего 5 человек и как за красивой карточкой курса иногда прячется маленький ночной аврал.

Заглядывай в демо-доступы и посмотри, как всё устроено.

Если вам интересен такой лайф-формат про нашу внутреннюю кухню — ставьте сердечко или огонёк ❤️‍🔥🔥
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤‍🔥5🔥4💩1