🚀 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»:
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
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
⚠️ 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:
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
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
Какого масштаба экономии памяти под KV-кэш позволяет добиться MLA по сравнению с GQA при сохранении качества MHA?
Anonymous Quiz
14%
Никакого, метод лишь ускоряет обучение на CPU
45%
MLA сжимает KV-кэш еще сильнее
15%
Она экономит память исключительно за счет удаления знаков препинания из контекста
9%
Экономия составляет строго 50% для моделей любого размера
16%
Не знаю
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
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
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
При добавлении каждого нового слоя в стандартной GCN нам нужно собирать информацию от соседей наших соседей.
К какому вычислительному кризису это приводит на реальных графах (например, с топологией «тесного мира»)?
К какому вычислительному кризису это приводит на реальных графах (например, с топологией «тесного мира»)?
Anonymous Quiz
8%
Модель начинает обучаться только на изолированных узлах, игнорируя ребра
76%
Через 3–4 слоя для вычисления эмбеддинга одного узла приходится подгружать в память почти весь граф
9%
Градиенты функции потерь становятся строго равными нулю на первом слое
4%
Все веса модели автоматически принимают значения, извлеченные из распределения Пуассона
4%
Не знаю
🎬 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
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
Если убрать негативные примеры из функции потерь и учить сеть выдавать похожие эмбеддинги для двух разных аугментаций одной картинки, модель быстро найдет «хак».
В чем заключается суть коллапса представлений при наивном обучении без негативных примеров?
В чем заключается суть коллапса представлений при наивном обучении без негативных примеров?
Anonymous Quiz
87%
Сеть начинает выдавать абсолютно одинаковый (константный) вектор для любого входного объект
6%
Веса модели улетают в бесконечность, вызывая ошибку NaN
2%
Эмбеддинги картинок превращаются в текстовые токены
4%
Модель оптимизирует вычисления только для черно-белых изображений
1%
Не знаю
Если данные линейно разделимы, и мы обучаем логистическую регрессию с помощью SGD до бесконечности (пока лосс не устремится к нулю), веса растут по модулю.
Вдоль какого направления будут бесконечно расти веса модели, согласно теории неявного смещения?
Вдоль какого направления будут бесконечно расти веса модели, согласно теории неявного смещения?
Anonymous Quiz
21%
Вдоль направления случайного шума в данных
26%
Вдоль вектора весов, который соответствует решению Hard-Margin SVM
40%
Строго параллельно оси главного признака (первой главной компоненте PCA)
10%
Направление движения весов будет хаотично меняться на каждой эпохе
3%
Не знаю
🔥 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!
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!
😁1
На практике замечено, что модели, обученные с большим шагом обучения и маленьким размером батча, обобщают данные лучше, чем модели, обученные на огромных батчах с крошечным шагом.
Какова математическая природа этого феномена в ландшафте функции потерь?
Какова математическая природа этого феномена в ландшафте функции потерь?
Anonymous Quiz
15%
Стохастический шум маленьких батчей физически стирает глобальные минимумы
20%
Стохастический шум маленьких батчей физически стирает глобальные минимумы
11%
Большой шаг обучения зануляет градиенты на последних слоях сети
50%
Шумный SGD выталкивает траекторию обучения из sharp minima и направляет её в flat minima
4%
Не знаю
❤2👍1
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
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
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует 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!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
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
❤2
Мы восстанавливаем пропущенные элементы в матрице (Matrix Completion), представив её как произведение двух глубоких линейных слоев W=W2W1, и обучаем градиентным спуском.
Какое неявное структурное ограничение накладывает SGD на итоговую матрицу W?
Какое неявное структурное ограничение накладывает SGD на итоговую матрицу W?
Anonymous Quiz
27%
Он неявно минимизирует ранг матрицы
24%
Он заставляет матрицу W быть строго ортогональной
28%
Он превращает матрицу W в разреженную диагональную структуру
11%
SGD заставляет все элементы матрицы быть строго положительными
10%
Не знаю
❤1
DPO имеет слабость по сравнению с PPO: он обучается на фиксированном датасете пар.
К какому негативному эффекту это может приводить, если модель в процессе DPO-обучения начинает генерировать ответы, уходящие далеко в сторону от обучающей выборки?
К какому негативному эффекту это может приводить, если модель в процессе DPO-обучения начинает генерировать ответы, уходящие далеко в сторону от обучающей выборки?
Anonymous Quiz
34%
Модель полностью теряет способность понимать промпты
46%
Модель может стать нестабильно
4%
Вычислительный граф PyTorch падает с ошибкой сегментации памяти
9%
Модель начинает отвечать кодом на любые абстрактные вопросы
7%
Не знаю
❤1
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
Чтобы модель не забывала задачу A во время обучения на задаче B, алгоритм OGD модифицирует вектор градиента g B перед обновлением весов.
В какое подпространство OGD проецирует градиент новой задачи?
В какое подпространство OGD проецирует градиент новой задачи?
Anonymous Quiz
67%
В ортогональное дополнение к пространству градиентов, которые были важны для решения задачи A
15%
В подпространство, параллельное вектору весов первого слоя сети
5%
В подпространство низкой размерности, полученное через метод PCA
3%
В подпространство комплексных чисел для минимизации дисперсии весов
11%
Не знаю
👍1
🤨 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🙂
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🙂
Для поиска направлений, которые нельзя менять, алгоритм собирает информацию о поведении сети на старых данных.
Какая математическая структура анализируется для определения базиса «неприкосновенного» подпространства?
Какая математическая структура анализируется для определения базиса «неприкосновенного» подпространства?
Anonymous Quiz
57%
Матрица Якобиана, посчитанная на репрезентативной выборке из старой задачи
16%
Матрица смежности графа вычислений PyTorch
13%
Диагональ матрицы ошибок (Confusion Matrix) финального классификатора
10%
Скалярное произведение вектора таргета на вектор предсказаний
4%
Не знаю
🤩1
Как применяется принцип ортогональности при обучении нескольких LoRA-адаптеров под разные задачи на одной базовой модели?
Anonymous Quiz
15%
Адаптеры обучаются последовательно, полностью заменяя веса друг друга
8%
Каждый адаптер принудительно квантуется в формат INT2 с ортогональной маской
69%
Матрицы весов разных адаптеров заставляют быть ортогональными друг другу
1%
Ортогональность применяется только к токенам знаков препинания на инференсе
7%
Не знаю
👍2
🚀 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
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