От игрушечных датасетов к суровому инжинирингу ИИ-агентов

Тренироваться на чистых датасетах весело. Но в реальном продакшне данные кривые, запросы нестандартные, а LLM постоянно норовят уйти в бесконечный цикл.

Мы обновили наш курс по AI-агентам. Теперь это не обзор инструментов, а детальное погружение в создание готовой системы шаг за шагом. Упор на тестирование, метрики и устранение регрессий.

Над чем предстоит работать:

🔹 RAG высокого уровня: парсинг сканов, разнородных таблиц и улучшение поисковых запросов;
🔹 оркестрация систем: LangGraph, time-travel, контрольные точки и runbooks;
🔹 экономика агентов: ограничение вычислительных ресурсов, кэш и умный роутинг;
🔹 интеграции: визуальные подтверждения и управление браузером;
🔹 юридические аспекты: деплой с полным соблюдением 152-ФЗ.

Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду Agent (до 28 февраля).

Через акцию «3 курса по цене 1» можно получить ещё два направления в подарок.

Начать строить стабильные ИИ-системы

🧪 Решаем задачи промышленного масштаба: разработка AI-агентов 2026

Хватит тюнить гиперпараметры в изоляции. Настоящая задача сегодня — построить измеримую систему из агентов, работающую в рамках закона и бюджета. В обновлённом курсе мы фокусируемся на практике промышленной эксплуатации.

📚 В программе курса:

— практический RAG: решение задач по извлечению данных из «грязных» источников;
— метрики качества: как математически доказать стабильность вашего агента;
— экономика систем: задачи по оптимизации роутинга запросов и кэширования;
— human-in-the-loop: встраивание эксперта в цепочки принятия решений.

Начинайте учиться уже сейчас — материалы для подготовки доступны сразу после регистрации.

⏳ Специальные условия до 28 февраля:
— введите промокод Agent для получения скидки 10 000 рублей**;

— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — заберите два дополнительных курса бесплатно.

👉 Получить доступ к курсу и подаркам

За год мы провели три потока курса по ИИ-агентам, а теперь запускаем масштабное обновление!

В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про AgentOps и сместили фокус с базовых концепций на суровый инжиниринг. Решить тестовое задание по машинному обучению легко, а вот заставить агентов работать со сложным RAG в проде без галлюцинаций — задача со звёздочкой.

В программе:

— практика с первого занятия: Jupyter-ноутбуки с автопроверкой;
— оркестрация в LangGraph: human-in-the-loop и механизм time-travel;
— продвинутый RAG для продакшена и парсинг сложных документов;
— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.

В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).

Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.

По промокоду Agent забирайте скидку 10 000 ₽ (89 000 ₽ вместо 99 000 ₽). Успейте занять место до 28 февраля!

👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести пайплайны в прод

Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн

Тюнить гиперпараметры в Jupyter — рутина, а собрать рабочий агентный пайплайн — задача со звёздочкой. Как контролировать затраты на LLM, управлять оркестрацией систем и соблюдать 152-ФЗ?

Обновлённая программа делает упор на жёсткий ML-инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.

Почему нельзя откладывать:

— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.

Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня