Ответ:
Anonymous Quiz
24%
df.write_parquet()
2%
pl.write_parquet()
16%
df.save_parquet()
58%
df.to_parquet()
🤯 Мы больше года строим мультиагентные системы
Грабли, находки, паттерны, эксперименты — всё это накопилось и в какой-то момент стало жалко держать только у себя.
Никита — рассказывает (и показывает) базу: токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество.
Диана — как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки.
Макс — про инференс в проде + разберет CoPilot, соберет с вами из кусочков свой копайлот, а затем его сломает через prompt injection. // Макс фанат autogen (а если нет — он вас разубедит в своем классном канале)
Финальным аккордом Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее.
Курс тут: https://clc.to/47pgYA
Промокод:datarascals действует до 23:59 29 июня
Грабли, находки, паттерны, эксперименты — всё это накопилось и в какой-то момент стало жалко держать только у себя.
Никита — рассказывает (и показывает) базу: токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество.
Диана — как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки.
Макс — про инференс в проде + разберет CoPilot, соберет с вами из кусочков свой копайлот, а затем его сломает через prompt injection. // Макс фанат autogen (а если нет — он вас разубедит в своем классном канале)
Финальным аккордом Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее.
Курс тут: https://clc.to/47pgYA
Промокод:
Что выведет код?
Anonymous Quiz
57%
{1:3, 2:4}
4%
{3:1, 4:2}
29%
{1: [3, 4], 2: [3, 4]}
10%
{[1, 2]:[3, 4], [1, 2]:[3, 4]}
Что выведет код?
Anonymous Quiz
39%
[0, 1] [0, 1, 0, 1, 2]
53%
[0, 1] [0, 1, 2]
7%
[0, 1] [0, 1, 2, 0, 1, 2]
2%
[0, 1] [2]
🔥 Последняя неделя перед стартом курса по AI-агентам
Старт курса уже 5го числа! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место
На курсе:
— разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс
— соберём RAG и научимся оценивать его адекватно
— построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти
— разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу)
— и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах
📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями
И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API»
👉 Курс здесь
Старт курса уже 5го числа! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место
На курсе:
— разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс
— соберём RAG и научимся оценивать его адекватно
— построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти
— разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу)
— и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах
📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями
И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API»
👉 Курс здесь
🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»
Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.
Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.
AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.
➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод
Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля
P.S: не упусти свой шанс, промокод:LASTCALL на 10.000₽
Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.
Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.
AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.
➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод
Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля
P.S: не упусти свой шанс, промокод: