▶️ Как устроены операции над пикселями и свёртки для размытия, резкости и выделения границ;

▶️ Как работают thresholding (фиксированный, Otsu, адаптивный) и морфология;

▶️ Как находить blob, центры масс, ограничивающие прямоугольники и контуры;

▶️ Как реализованы FAST и ORB: углы, ориентация и бинарные дескрипторы;

▶️ Как работают LBP-каскады для распознавания лиц без глубинных сетей.

▶️ Как работают агенты и чем они отличаются от LLM и RAG;
▶️ Ключевые паттерны и архитектура агентных систем;
▶️ Основные компоненты и логика их взаимодействия;
▶️ Как создавать собственные инструменты через MCP;
▶️ 12 практических мини-проектов для самостоятельной сборки.

▶️ Работает ли приём «давай думать пошагово» и почему его эффект уменьшается в новых моделях

▶️ Когда эмоциональные добавки помогают креативности, а когда они бесполезны

▶️ Что происходит с качеством ответа, если упоминать срочность или обещать «чаевые»

▶️ Как вежливость и тон общения влияют на результат диалога с моделью

▶️ Какие приёмы реально повышают качество ответа и делают промпт более эффективным

▶️ Больше 200 готовых промптов под популярные стеки от React и Next.js до Go, Rust и Python;

▶️ Подборка инструментов, которые дают агентам доступ к базам данных и API;

▶️ База промптов регулярно обновляется.

🏮 Как устроен n8n и чем он отличается от Make и Zapier;

🏮 Установку n8n: Docker, self-hosted и облачную версию;

🏮 Интерфейс, ноды, триггеры и шаблоны автоматизаций;

🏮 Интеграции с Google Sheets, Gmail, Drive, Telegram и YouTube;

🏮 Создание Telegram-ботов и AI-ассистентов;

🏮 Резервное копирование, обновления и защиту от сбоев;

🏮 Подключение нейросетей и бесплатных API.

➖ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам

➖ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки

➖ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования

➖ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер

➖ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделям