От тетрадки в Jupyter к продакшену

Решать задачки — это одно. Понимать, как работает модель под капотом и как её масштабировать — совсем другое. Это отличает джуна от профи.

Акция 1 + 2:

Три курса по цене одного. Оплачиваешь топовый курс, два других идут в комплекте.

Выбор дата-сайентистов:

— Математика для Data Science;
— Алгоритмы и структуры данных (да, в DS это тоже нужно);
— AI-агенты.

Сделать fit

Дедлайн: 31 декабря.
Помощь: @manager_proglib

Задача: Построить агента, который сам пишет и тестирует код

Звучит как фантастика? На самом деле это решается через связку OpenAI SDK + AutoGen + Docker (для безопасного исполнения).

На продвинутом треке нового курса «Разработка AI-агентов» мы учим решать именно такие задачи.

Ваш стек после обучения:

— Python (Advanced);
— Vector DBs (Chroma, Weaviate);
— LLM Orchestration Tools.

Плюс доступ к GPU для экспериментов. Переходи от решения задачек к созданию систем.

Подробности