Игорь Стурейко, Александр Алфимцев → Разработка AI / proglib.academy - агентов
Артикул: 13942 В наличии
Автор курса: Игорь Стурейко, Александр Алфимцев → Разработка AI
Просмотров: 2
Количество продаж: Купили: 1 шт. Последний раз купили 3 дней назад
Категория: Программирование
Дата выхода: 2025
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Наша цена: 179 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
- От базовых принципов до производственных мультиагентных систем. Освой современные фреймворки и создай реальные AI-решения для бизнеса
- Глубокое понимание архитектуры
- Освоишь принципы работы LLM, ReAct-циклы и современные фреймворки: LangFlow, LangGraph, AutoGen
- Практические навыки
- Поработаешь с реальным кодом, создашь мультиагентные системы и решишь производственные задачи
- Мультиагентные паттерны
- Изучишь протоколы MCP и A2A, освоишь иерархические команды и human-in-the-loop системы
Что ты получишь:
Общие модули для всех участников
1. Введение в ИИ‑агентов
Что такое ИИ‑агент и чем он отличается от чат-бота
Почему хайп вокруг агентного ИИ и что за этим стоит
Примеры: агент, который не только отвечает, но и действует
2. Основы LLM и промпт-инжиниринг
Устройство больших языковых моделей
Prompt engineering: как ставить задачи без галлюцинаций
Практика: сравнение разных подходов к промптам
3. Анатомия ИИ‑агента
4 ключевых компонента: Модель, Инструменты, Оркестрация, Инфраструктура
Архитектурная схема: как данные проходят через агента
Паттерны: ReAct, планировщик + исполнитель, память
4. Кейсы и сценарии применения
Примеры из разных отраслей: производство, телеком, маркетинг
Где агенты уже работают, а где идут эксперименты
Формулируем свои идеи применения агентов
Модули 5−13: Глубокое погружение в разработку ИИ‑агентов
5. Разработка первого агента
Настройка окружения: Python, OpenAI API, n8n
Создание простого ReAct-агента с LangChain
Интеграция в n8n для автоматизации рабочих процессов
Настройка триггеров и workflow в n8n
Практика: разработка простого ИИ‑агента на OpenAI client (OpenAI SDK) с использованием n8n в качестве оркестратора задач
Тестирование и отладка первого агента
6. Инструменты и интеграции
Подключение внешних API и tool-calling
Интеграция MCP (Model Context Protocol)
Работа с различными типами инструментов
7. RAG и векторные БД
Retrieval-Augmented Generation: концепция и практика
Работа с векторными БД (Pinecone, Weaviate, Chroma)
Эмбеддинги и семантический поиск
8. LangGraph и сложные workflow
Стейт-машины и графовые структуры агентов
Роутеры и условные переходы
Чекпойнты и восстановление состояния
9. Мультиагентные системы
AutoGen и CrewAI для мультиагентности
Agent-to-agent коммуникация
Координация и распределение задач между агентами на LangGraph
10. AgentOps и мониторинг
Развертывание агентов в продакшн
LangSmith и Langfuse: инструменты наблюдаемости и трассировки
Логирование, метрики и отладка
11. Безопасность и оптимизация
Защита данных и DLP-политики
Jailbreak-атаки: примеры атак и практики защиты
Fine-tuning и prompt-tuning
Оценка качества и A/B тестирование
12. Дипломный проект
Разработка production-ready решения
Интеграция всех изученных технологий
Защита проекта перед экспертами
13. Факультатив: Научный взгляд
RL, MARL и эмерджентное поведение
Как исследуются мультиагентные системы в науке
Опционально — для тех, кто хочет глубже
Преподаватели курса
- Игорь Стурейко
Тимлид, «Газпром». 20+ лет в Data Science и ML-разработке: AI-архитектор сложных ML-решений на базе Kubernetes.
- Александр Алфимцев
Доктор технических наук, заведующий кафедрой. 100+ научных публикаций (Google Scholar i10-index: 31)
- Александр Жильцов
Ведущий разработчик, Яндекс Crowd
Разработка CRM-системы для управления всеми каналами коммуникаций (мессенджеры, email, соцсети)
Продвинутый трек
Участие на живых вебинарах Доступ к видеоурокам (Обзорного трека)
Для ML-инженеров и разработчиков, готовых строить production-решения
Доступ ко всем модулям продвинутого трека
ИСТОЧНИК
СКАЧАТЬ
Вы находитесь на странице товара «Игорь Стурейко, Александр Алфимцев → Разработка AI / proglib.academy - агентов», это материал 2025 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 179 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Игорь Стурейко, Александр Алфимцев → Разработка AI», достаточно ввести в поиск имя автора.
- Добавьте товар "Игорь Стурейко, Александр Алфимцев → Разработка AI / proglib.academy - агентов" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
- Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.
-
Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.