Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Заказать звонок
Оставьте свой контактный телефон и мы перезвоним вам в течение дня.
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Онлайн-курc по математике для Data Science
От базовых принципов до производственных мультиагентных систем. Освой современные фреймворки и создай реальные AI-решения для бизнеса
|
разработке
AI-агентов
{3 трека обучения на выбор}
{Практические задания }
{10+ модулей}
{6-12 недель}
{Старт: 26 января}
от 4 166 ₽
{при рассрочке на 12 мес}
от 49 999 ₽
{в зависимости от трека}
Что ты получишь:
Освоишь принципы работы LLM, ReAct-циклы и современные фреймворки: LangFlow, LangGraph, AutoGen
Глубокое понимание архитектуры
{1}
Поработаешь с реальным кодом, создашь мультиагентные системы и решишь производственные задачи
Практические навыки
{2}
Изучишь протоколы MCP и A2A, освоишь иерархические команды и human-in-the-loop системы
Мультиагентные паттерны
{3}
Программа курса
- 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
- Устройство больших языковых моделей
- Prompt engineering: как ставить задачи без галлюцинаций
- Практика: сравнение разных подходов к промптам
- 4 ключевых компонента: Модель, Инструменты, Оркестрация, Инфраструктура
- Архитектурная схема: как данные проходят через агента
- Паттерны: ReAct, планировщик + исполнитель, память
- Примеры из разных отраслей: производство, телеком, маркетинг
- Где агенты уже работают, а где идут эксперименты
- Формулируем свои идеи применения агентов
- 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
- Подключение внешних API и tool-calling
- Интеграция MCP (Model Context Protocol)
- Работа с различными типами инструментов
- Retrieval-Augmented Generation: концепция и практика
- Работа с векторными БД (Pinecone, Weaviate, Chroma)
- Эмбеддинги и семантический поиск
- Стейт-машины и графовые структуры агентов
- Роутеры и условные переходы
- Чекпойнты и восстановление состояния
- AutoGen и CrewAI для мультиагентности
- Agent-to-agent коммуникация
- Координация и распределение задач между агентами на LangGraph
- Развертывание агентов в продакшн
- LangSmith и Langfuse: инструменты наблюдаемости и трассировки
- Логирование, метрики и отладка
- Защита данных и DLP-политики
- Jailbreak-атаки: примеры атак и практики защиты
- Fine-tuning и prompt-tuning
- Оценка качества и A/B тестирование
- Разработка production-ready решения
- Интеграция всех изученных технологий
- Защита проекта перед экспертами
- RL, MARL и эмерджентное поведение
- Как исследуются мультиагентные системы в науке
- Опционально — для тех, кто хочет глубже
Пререквизиты
{4}
Опыт использования Jupyter / Google Colab или аналогичных сред разработки.
{2}
Опыт работы с АРІ -понимание REST API, отправка запросов, обработка ответов.
{3}
Знакомство с основами ML — общие представления о моделях, токенизации, векторных представлениях.
{1}
Базовые знания Python — понимание синтаксиса, функций, классов, работы с библиотеками
Тимлид, «Газпром»
Игорь Стурейко
23 января в 19:00 Мск
Открытый урок: Основы RAG и Fine-Tuning
Хотите создать интеллектуальное приложение, которое понимает ваши документы и отвечает на вопросы по ним?
На этом уроке вы узнаете, как реализовать этот подход и построить такую систему с помощью RAG и дообучения (fine-tuning).
На этом уроке вы узнаете, как реализовать этот подход и построить такую систему с помощью RAG и дообучения (fine-tuning).
Открытый урок: Основы RAG и Fine-Tuning
23 января 19:00 МСК
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Преподаватели курса
У нас преподавали
Дмитрий Фролов
Senior developer в Big Data RnD на рекламных проектах в МТС
Диана Павликова
Senior ML Engineer MWS Big Data
ML-тимлид в финтехе МТС
Максим Шаланкин
Что говорят наши студенты: предыдущие потоки
Обзорный трек
- Участие на живых вебинарах
- Доступ к видеоурокам (1−4 модуль)
- Чат единомышленников для общения
- Сертификат о прохождении курса
- Подарок — доступ к материалам прошлого потока для предварительного ознакомления
Для тех, кто хочет понять принципы работы AI-агентов
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
Продвинутый трек
Для ML-инженеров и разработчиков, готовых строить production-решения
Всё, что в Обзорном треке, кроме дипломного проекта для Обзорного трека, плюс:
- Доступ ко всем модулям продвинутого трека
- Домашние задания с код-ревью от экспертов после каждого модуля
- Дипломный проект с наставником — ваш пет-проект с использованием ИИ-агентов либо проект на выбор
- Онлайн-нетворкинг сессия по желанию
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
Продвинутый трек премиум
Всё, что в Продвинутом, плюс:
- 1-на-1 ментор из индустрии: персональное наставничество по траектории обучения и проектам студента
- Участие в офлайн нетворкинг-сессии в Москве с преподавателями и другими участниками (живое общение и обмен опытом)
- фуршет с преподавателями, нетворкинг с преподавателем и другими студентами
Максимальное погружение с офлайн-компонентом и личным менторством
Обзорный трек
- Участие на живых вебинарах
- Доступ к видеоурокам (1−4 модуль)
- Чат единомышленников для общения
- Сертификат о прохождении курса
- Практический проект: сборка собственного ИИ-агента на платформе LangFlow (визуальный no-code инструмент)
- Подарок — доступ к материалам прошлого потока для предварительного ознакомления
Для тех, кто хочет понять принципы работы AI-агентов
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
Продвинутый трек
Для ML-инженеров и разработчиков, готовых строить production-решения
Всё, что в Обзорном треке, кроме дипломного проекта для Обзорного трека, плюс:
- Доступ ко всем модулям продвинутого трека
- Домашние задания с код-ревью от экспертов после каждого модуля
- Дипломный проект с наставником — ваш пет-проект с использованием ИИ-агентов либо проект на выбор
- Онлайн-нетворкинг сессия по желанию
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
{Доступ к тарифу 12 месяцев}
Продвинутый трек премиум
Всё, что в Продвинутом, плюс:
- 1-на-1 ментор из индустрии: персональное наставничество по траектории обучения и проектам студента
- Участие в офлайн нетворкинг-сессии в Москве с преподавателями и другими участниками (живое общение и обмен опытом)
- фуршет с преподавателями, нетворкинг с преподавателем и другими студентами
Максимальное погружение с офлайн-компонентом и личным менторством
Выстави счёт и оплати как юридическое лицо
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Образовательные онлайн-курсы от создателей одного из самых крупных IT-сообществ «Библиотека программиста». В нашем комьюнити уже более 800 000 разработчиков.
Помогаем развивать технические навыки, осваивать новые профессии и продвигаться в карьере. Учим решать сложные задачи и готовим к собеседованиям в Яндекс, Samsung, Amazon и т. д.
Помогаем развивать технические навыки, осваивать новые профессии и продвигаться в карьере. Учим решать сложные задачи и готовим к собеседованиям в Яндекс, Samsung, Amazon и т. д.
Proglib academy – это
Вопросы – ответы
Для обзорного трека достаточно базовых знаний программирования. Для продвинутого трека рекомендуется опыт работы с Python и понимание основ машинного обучения. Мы предоставляем вводные материалы перед стартом курса.
Курс включает видеолекции (30−60 минут), интерактивные лабораторные работы с проверкой кода, живые вебинары с экспертами и практические проекты. Премиальный тариф также включает 2-дневный офлайн-интенсив в Москве.
Да, студенты продвинутого и премиального тарифов получают доступ к GPU-кластеру для выполнения проектов, а также скидки на облачные сервисы и векторные БД.
В программе детально разбираются Langflow (визуальная платформа), LangGraph (код-ориентированный фреймворк), Microsoft AutoGen (мультиагентный фреймворк), а также CrewAI и инструменты AgentOps для production-развёртывания.
Мы поможем с оплатой доступов к инфраструктуре.
Курс рассчитан на тех, кто:
- Знает базовый Python (синтаксис, функции, классы, библиотеки).
- Имеет опыт работы с API (REST API, запросы, обработка ответов).
- Знаком с основами машинного обучения (модели, токенизация, векторы).
- Использовал Jupyter/Google Colab и аналоги.
В премиальном тарифе каждому студенту назначается личный ментор, который помогает с проектом и карьерными консультациями.
Абсолютно! Курс разработан с акцентом на практическое применение. Вы изучите кейсы из телеком, финтеха, e-commerce и других отраслей, а финальный проект можно сделать под реальную задачу вашей компании.
В продвинутом и премиальном тарифах вы разработаете production-ready AI-агента под реальную бизнес-задачу: от проектирования архитектуры до развёртывания с мониторингом. Лучшие проекты публикуются и получают сертификаты.
Остались вопросы?
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами для консультации