Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Ах да, чуть не забыли! Дарим промокодAGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁
→ Стать AI-инженером
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.
Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод
→ Стать AI-инженером
Обычный векторный поиск хорошо ищет похожие по смыслу тексты, но часто ошибается, когда нужно найти точный термин или когда запрос очень короткий.
Как называется подход, объединяющий классический поиск по ключевым словам и современный векторный поиск?
Как называется подход, объединяющий классический поиск по ключевым словам и современный векторный поиск?
Anonymous Quiz
5%
Cross-Encoding
20%
Dense Passage Retrieval (DPR)
67%
Hybrid Search
9%
Re-ranking
👍1
Вы хотите ускорить генерацию текста в 2–3 раза. Для этого вы запускаете одновременно огромную модель (Target) и крошечную быструю модель (Draft).
В чем заключается суть этого метода?
В чем заключается суть этого метода?
Anonymous Quiz
7%
Крошечная модель исправляет ошибки большой модели
65%
Маленькая генерирует несколько слов вперед, а большая проверяет их все и подтверждает или отклоняет
21%
Большая модель учит маленькую в режиме реального времени
7%
Это обычное кеширование
❤1
Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!
→ Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
LangGraph, CrewAI и MCP;— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.
Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!
→ Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Многие современные модели показывают аномально высокие результаты на бенчмарке MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Часто это происходит не потому, что модель стала умнее, а из-за «загрязнения» данных.
Что такое Data Contamination?
Что такое Data Contamination?
Anonymous Quiz
93%
В обучающую выборку модели случайно попали вопросы и ответы из самих тестовых заданий бенчмарка
0%
Данные были повреждены при передаче по сети
4%
Тесты бенчмарка слишком легкие для современных моделей
3%
Модель использует Google для поиска ответов во время теста
❤1
Когда модель не влезает в одну видеокарту, её «режут» на части. Если вы разделяете модель по слоям (например, первые 40 слоев на одной GPU, остальные 40 — на другой), как называется такой тип параллелизма?
Anonymous Quiz
6%
Data Parallelism
54%
Tensor Parallelism
37%
Pipeline Parallelism
2%
Expert Parallelism
В 2024-2026 годах Flash Attention стала обязательным компонентом любой быстрой модели. За счет чего она ускоряет обучение и работу трансформеров?
Anonymous Quiz
11%
Она уменьшает количество параметров модели в 2 раза
76%
Она оптимизирует чтение и запись в память GPU, уменьшая количество лишних операций
12%
Она заменяет Softmax на простую сумму
1%
Она работает только на процессорах Apple
❤1
Почему мы так часто предполагаем, что ошибки в данных распределены нормально? Какое утверждение о ЦПТ верно?
Anonymous Quiz
30%
Любая выборка данных всегда стремится к нормальному распределению при увеличении её размера
68%
Сумма большого кол-ва независимых случайных величин с любым распределением стремится к норм. рас-ю
1%
Среднее значение всегда равно медиане в любом датасете
0%
ЦПТ работает только для данных, собранных из интернета.
❤1
Начать рассказывать интервьюеру, как вы ловко дёргаете ручки API через базовый
Звучит как отличный план, да? Нет, это мгновенный отказ.
В свежем отчёте по рынку GPU говорится, что 54% компаний стопают ИИ-внедрения тупо из-за конских затрат на инфраструктуру. На серверах более 70% стоимости — это видеокарты. Поэтому на собесах сейчас спрашивают не про красивые промпты, а про жёсткую экономику агентов.
По сути, от вас ждут понимания, как лимитировать ресурсы на лету, роутить запросы и дебажить отказы через механизм
Что требуют от мидлов и выше:
— интеграция мультиагентных систем по стандарту
— суровый AgentOps: метрики, трейсинг, защита от деградации пайплайнов;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (без этого в финтех можно даже не стучаться).
Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой(49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек) , но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.
👉 Подтянуть архитектуру до уровня прода
LangChain.Звучит как отличный план, да? Нет, это мгновенный отказ.
В свежем отчёте по рынку GPU говорится, что 54% компаний стопают ИИ-внедрения тупо из-за конских затрат на инфраструктуру. На серверах более 70% стоимости — это видеокарты. Поэтому на собесах сейчас спрашивают не про красивые промпты, а про жёсткую экономику агентов.
По сути, от вас ждут понимания, как лимитировать ресурсы на лету, роутить запросы и дебажить отказы через механизм
time-travel в LangGraph. Если вы до сих пор собираете ботов в ноутбуках, гляньте обновлённый курс «Разработка ИИ-агентов» — фокус там смещён с игрушечных концепций на суровый энтерпрайз.Что требуют от мидлов и выше:
— интеграция мультиагентных систем по стандарту
MCP;— суровый AgentOps: метрики, трейсинг, защита от деградации пайплайнов;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (без этого в финтех можно даже не стучаться).
Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой
👉 Подтянуть архитектуру до уровня прода
Вы строите модель для обнаружения редких мошеннических транзакций (0.1% от всех данных). Ваша модель просто всегда говорит «Это не мошенничество». Какая метрика будет абсолютно бесполезной?
Anonymous Quiz
20%
Precision
15%
Recall
57%
Accuracy
8%
F1
❤2🌚1
У вас есть признак «Город проживания» с 500 уникальными значениями. Вы решаете использовать One-Hot Encoding.
К какой основной проблеме это приведет при обучении модели (особенно линейной)?
К какой основной проблеме это приведет при обучении модели (особенно линейной)?
Anonymous Quiz
4%
Модель станет слишком простой и не увидит связей
89%
Проклятие размерности и чрезмерная разреженность данных
6%
Города будут отсортированы по алфавиту, что создаст ложную зависимость
1%
Никакой проблемы нет, это стандартный подход
👍1
Вы обучаете нейронную сеть, где один признак варьируется от 0 до 1, а другой — от 1 000 000 до 10 000 000. Вы забыли сделать Scaling (масштабирование).
Как это отразится на процессе обучения?
Как это отразится на процессе обучения?
Anonymous Quiz
12%
Нейросеть сама поймет масштаб и подстроится
55%
Веса маленького признака просто обнулятся
32%
Линии уровня функции потерь станут сильно вытянутыми (эллипсами)
1%
Модель будет работать быстрее, так как не тратит время на нормализацию
👍2
Многие LLM страдают от «избыточной уверенности» (Overconfidence).
Что это означает с точки зрения вероятностей токенов?
Что это означает с точки зрения вероятностей токенов?
Anonymous Quiz
14%
Модель выдает только те слова, в которых уверена на 100%
73%
Модель приписывает высокую вероятность (например, 0.99) фактически неверному утверждению
7%
Модель отказывается отвечать на вопросы, если вероятность ниже 0.5
7%
Это когда модель начинает спорить с пользователем или наоборот всегда поддерживает его мнение
👍2
У вас есть база знаний на 1 ГБ. Вы выбираете между использованием RAG (поиск кусочков) и Long Context (запихнуть всё в одну модель).
В каком случае риск «галлюцинации из-за шума» выше?
В каком случае риск «галлюцинации из-за шума» выше?
Anonymous Quiz
8%
Риски одинаковы
19%
В RAG, если поисковик (retriever) принес нерелевантный мусор
72%
В Long Context, так как модель может смешать факты из разных частей огромного текста
👍1
Вы выбираете метрику расстояния для своей базы данных эмбеддингов.
В каком случае Косинусное сходство (Cosine Similarity) предпочтительнее Евклидова расстояния (L2)?
В каком случае Косинусное сходство (Cosine Similarity) предпочтительнее Евклидова расстояния (L2)?
Anonymous Quiz
15%
Когда нам важна абсолютная величина (длина) векторов (например, популярность товара)
84%
Когда нам важно только направление векторов, а их длина может варьироваться из-за объема текста
1%
Когда данные состоят только из целых чисел
1%
Косинусное сходство всегда работает медленнее, поэтому его не используют
❤1
😱 Если ваш продукт не умеет отдавать данные в формате, понятном AI-агенту, то вас просто не существует
Скрипт не будет кликать по красивым кнопкам в браузере, он уйдёт к конкуренту с нормальным API. Перестроить архитектуру под машинных клиентов — это уже не хайп, а необходимое условие сохранения конкурентоспособности.
Как адаптировать продукт и не исчезнуть из выдачи:
— интегрировать
— научиться контролировать стоимость (лимиты, кэш, роутинг между моделями);
— настроить AgentOps: трейсинг, логирование и отлов регрессий.
Всё это ждёт вас на обновлённом курсе «Разработка AI-агентов». Мы специально сделали фокус на утилитарном инжиниринге и production-ready решениях.
Кстати, до 29 марта можно забрать курс с большой скидкой, и стоит поторопиться — мест на потоке всё меньше.
Зафиксировать цену и начать деплоить агентов без слива бюджета 👈
Скрипт не будет кликать по красивым кнопкам в браузере, он уйдёт к конкуренту с нормальным API. Перестроить архитектуру под машинных клиентов — это уже не хайп, а необходимое условие сохранения конкурентоспособности.
Как адаптировать продукт и не исчезнуть из выдачи:
— интегрировать
MCP и A2A-взаимодействие, чтобы агенты могли вас читать;— научиться контролировать стоимость (лимиты, кэш, роутинг между моделями);
— настроить AgentOps: трейсинг, логирование и отлов регрессий.
Всё это ждёт вас на обновлённом курсе «Разработка AI-агентов». Мы специально сделали фокус на утилитарном инжиниринге и production-ready решениях.
Кстати, до 29 марта можно забрать курс с большой скидкой, и стоит поторопиться — мест на потоке всё меньше.
Зафиксировать цену и начать деплоить агентов без слива бюджета 👈
Этот подход считается «золотым стандартом» для автономных агентов.
В чем заключается основная петля цикла ReAct?
В чем заключается основная петля цикла ReAct?
Anonymous Quiz
5%
Модель сначала пишет весь код, а потом один раз его запускает
88%
Модель чередует генерацию мыслей и вызов инстр-тов, чтобы получить результат и скорректировать шаг
6%
Модель просто повторяет запрос пользователя, пока не найдет ответ
1%
Это метод автоматического перевода мыслей в SQL-запросы
Модель CLIP от OpenAI стала фундаментом для Stable Diffusion и Midjourney. Как именно она училась понимать связь между картинкой и текстом?
Anonymous Quiz
5%
Она попиксельно перерисовывала фотографии в текст
79%
Она училась сопоставлять пары «изображение-описание»
2%
Этот метод используется только для картинок
1%
Она запоминала названия всех файлов и присвоивала рейтинг
13%
Модель впервые обладала вниманием, что позволила работать с длинным контекстом
👍1🤩1
Вы подаете на вход модели изображение панды, но добавляете к нему микроскопический «шум», невидимый для человеческого глаза. Модель с уверенностью 99% говорит, что это «гиббон».
Как называется этот феномен в глубоком обучении?
Как называется этот феномен в глубоком обучении?
Anonymous Quiz
27%
Галлюцинация
41%
Adversarial Example
29%
Нейронный шум
4%
Ошибка округления
При обучении классификаторов (включая LLM) часто используют Label Smoothing (размытие меток).
Какую фундаментальную проблему переобучения решает этот метод?
Какую фундаментальную проблему переобучения решает этот метод?
Anonymous Quiz
13%
Он помогает модели лучше обрабатывать редкие токены (Out-of-Vocabulary)
71%
Он предотвращает ситуацию, когда модель становится «слишком уверенной» (overconfident)
9%
Он автоматически корректирует дисбаланс классов в датасете
7%
Он заменяет Hard Attention на Soft Attention на уровне функции потерь
❤1👍1
🤖 Освойте продвинутые методы NLP и работайте с LLM на высоком уровне
Хотите разбираться в архитектуре LLM, дообучать модели под свои задачи и применять самые передовые NLP-методы?
Курс «NLP. Advanced» научит вас работать с трансформерными моделями, адаптировать GPT, BERT, LangChain и RAG под реальные бизнес-кейсы, а также развертывать AI-решения.
Вы освоите передовые методики машинного обучения для NLP, получите опыт работы с cutting-edge технологиями и расширите карьерные перспективы.
🔥Подайте заявку на курс уже сегодня и получите специальное предложение в честь дня рождения ОТУС:
+10% к скидкам на сайте по промокоду birthday до 04.04
+5% по промокоду go_qa5
🎁Соберите скидку до 25%
➡️ Оставьте заявку прямо сейчас и получите скидку на обучение: https://clc.to/fNeiMw
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Хотите разбираться в архитектуре LLM, дообучать модели под свои задачи и применять самые передовые NLP-методы?
Курс «NLP. Advanced» научит вас работать с трансформерными моделями, адаптировать GPT, BERT, LangChain и RAG под реальные бизнес-кейсы, а также развертывать AI-решения.
Вы освоите передовые методики машинного обучения для NLP, получите опыт работы с cutting-edge технологиями и расширите карьерные перспективы.
🔥Подайте заявку на курс уже сегодня и получите специальное предложение в честь дня рождения ОТУС:
+10% к скидкам на сайте по промокоду birthday до 04.04
+5% по промокоду go_qa5
🎁Соберите скидку до 25%
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1