Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
4K subscribers
1.02K photos
9 videos
752 links
Задачи и тесты по Data Science для тренировки и обучения.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/fa77bf4e

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197
Download Telegram
🧪 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