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
На курсе вы изучите, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру мультиагентных систем, связку с внешними API, пайплайны и популярные библиотеки.
AI-агенты для
DS-специалистов
{шаблоны для запуска агентов}
{вебинары с экспертами в области ML, DL}
{разбор open source решений}
Старт в любое время
34 000 ₽
5 666 ₽
{при рассрочке на 6 мес.}
Data Science Team Lead в команде финтеха MWS. Выпускник ВШЭ ФКН, МГТУ им. Н.Э. Баумана
Максим Шаланкин
Получить запись вебинара
Хочешь залететь на волну хайпа AI-агентов и получать лучшие офферы? — Приходи на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
Приходи на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
Получить запись вебинара
«ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Кому особенно подойдет курс
Что уже умеешь: Строишь модели
Что хочешь получить: Углубиться в масштабирование LLM-инференса, RAG-стек и quality-benchmarks
ML/AI-инженеры (middle+/senior)
{1}
Что уже умеешь: Публикуешь/экспериментируешь с BERT-подобными системами
Что хочешь получить: Научиться оценивать LLM как «судью» и внедрять actor-critic трек
Data Scientists, исследователи
{2}
Что уже умеешь: Пишу микросервисы, умею оркестровать Docker / K8s
Backend/Platform-инженеры
{3}
Что уже умеешь: Крепкая теор. база, опыты с DL-фреймворками
Что хочешь получить: Получить hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph
Advanced CS/DS студенты (магистратура, PhD)
{4}
Что уже умеешь: Крепкая теор. база, опыты с DL-фреймворками
Что хочешь получить: Получить hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph
Tech-продакт-менеджеры & архитекторы AI-решений
{5}
Программа курса
Стартовое занятие с Максимом Шаланкиным — в записи. Узнаете, как устроен курс, какие инструменты и методы будете использовать, чтобы учиться максимально эффективно.
📄 Лонгрид по теме «Базовые понятия в LLM»
📄 Лонгрид по теме «Базовые понятия в LLM»
На занятии посмотрим как выбрать LLM для задачи — квантизованные модели, instruct-модели и пр, какие есть способы запуска LLM — как использовать API, как развернуть LLM локально с помощью Ollama, как происходит токенизация для разных языков и как это влияет на стоимость решения.
Рассмотрим реализация памяти в цепочках langchain и обсудим зачем подключать внешние источники если уже есть модели с контекстом более 10 М токенов.
В конце реализуем пару простых агентов на langchain.
🧠 Тест на проверку знаний
Рассмотрим реализация памяти в цепочках langchain и обсудим зачем подключать внешние источники если уже есть модели с контекстом более 10 М токенов.
В конце реализуем пару простых агентов на langchain.
🧠 Тест на проверку знаний
📄 Лонгрид по теме «RAG и оценка его качества».
На занятии познакомимся с основными компонентами RAG, векторными базами и ANN, другими Retrievers. Рассмотрим модификации RAG и подходы к генерации датасета для тестирования получившегося решения, подход LLM as a judge.
В итоге соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
На занятии познакомимся с основными компонентами RAG, векторными базами и ANN, другими Retrievers. Рассмотрим модификации RAG и подходы к генерации датасета для тестирования получившегося решения, подход LLM as a judge.
В итоге соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
📄 Лонгрид по теме «Multi Agent System».
- Вводный обзор MAS, коллективное принятие решений, механизмы обмена информацией и координации агентов между собой.
- Дебаты между агентами, actor-critic подходы. Multi-step agents.
- Знакомство с библиотеками crew ai, autogen, langgraph, llamaindex, smolagents, swarm от open ai
- Фреймворк для анализа промптов spade
🧠 Тест на проверку знаний
📄 Лонгрид по теме «AI-агенты: инструменты, флоу и сравнение фреймворков»
- Углубимся в практику с популярными фреймворками, обсудим проблему оценки результатов.
- Tools для AI агентов и их основные типы, workflows.
- Методы оценки качества работы AI-помощников, GAIA.
- Сравнение библиотек для построения мультиагентных систем.
📄 Получите лонгрид по теме «Model Context Protocol».
- Рассмотрим протокол для унифицированной работы с tools — MCP и фреймворк FastMCP.
- Создадим end-to-end MCP приложение.
🧠 Тест на проверку знаний
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
Что я буду уметь после курса?
Создавать AI-агентов с нуля
Собирать свою RAG-систему
Адаптировать LLM под разные доменные области и данные
Как проходит курс
6 месяцев доступа ко всем материалам
Общение в чате Telegram с менторами
3 QA сессии
5 вебинаров в записи + практика
5 лонгридов по каждой теме
8 недель обучения
Общение в чате Telegram с менторами
3 QA сессии
5 вебинаров в записи + практика
6 месяцев доступа ко всем материалам
5 лонгридов
по каждой теме
по каждой теме
8 недель обучения
Автор и преподаватель курса
Telegram - канал @datarascals
Data Fusion Award 2025, Gold Stevie Award 2022
Посвящается AI-евангелистам (любителям интеграций формул в экселе и LLM)
«Нам с ребятами очень хотелось систематизировать наработки по мультиагентным системам (мы строим их уже полтора года) и поделиться этими знаниями с миром.
Мы запустили курс по ИИ-агентам, не супер большой, но, надеюсь, достаточно емкий.
Я расскажу (и покажу) базу — токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество».
Мы запустили курс по ИИ-агентам, не супер большой, но, надеюсь, достаточно емкий.
Я расскажу (и покажу) базу — токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество».
17 лет в индустрии AI & Big Data, к.ф-м.н. Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и head of ML Platforms Big Data МТС
Никита Зелинский
Преподаватели курса
ML-тимлид в финтехе МТС
Максим Шаланкин
Макс раскроет тему 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)
Senior ML Engineer MWS Big Data
Диана Павликова
На курсе Диана расскажет как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки.
Senior developer в Big Data RnD на рекламных проектах в МТС. Эксперт в области Deep Learning и Reinforcement Learning, специализируется на алгоритмических задачах
Дмитрий Фролов
На курсе Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее. Дима юзает qwen-agent.
Автор статей на Хабре
Что говорят наши студенты: предыдущие потоки
Выстави счёт и оплати как юридическое лицо
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.
Оплата прошла как мне получить доступ к материалам?
Тебе придёт письмо с информацией о курсе и с материалами для подготовки на email.
Cколько времени мне будут доступны записи?
6 месяцев со старта курса.
Как устроена обратная связь на курсе?
У вас будет чат с менторами, которым вы сможете задать свои вопросы по курсу.
Будет ли сертификат после курса?
Да
Тебе придёт письмо с информацией о курсе и с материалами для подготовки на email.
Cколько времени мне будут доступны записи?
6 месяцев со старта курса.
Как устроена обратная связь на курсе?
У вас будет чат с менторами, которым вы сможете задать свои вопросы по курсу.
Будет ли сертификат после курса?
Да
Я ничего не понял, у меня есть вопрос, куда писать как быть, что делать????
{???}
Консультация
Вопросы – ответы
Готовы обсудить все детали и ответить на вопросы
Нажимая "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных.