🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
Anonymous Quiz
8%
Использовать команду go test
84%
Применить линтер или инструменты анализа кода (golangci-lint)
4%
Вывести все переменные с их значениями с помощью fmt.Println()
4%
Ручной просмотр кода с комментариями
🤔4👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
Anonymous Quiz
26%
012345678
18%
000000000
32%
Пустые строки — пробелы
24%
Паника во время выполнения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
26%
Игнорирует затененные переменные
3%
Заменяет все переменные с одинаковыми именами в коде
59%
Печатает предупреждения о потенциальном затенении переменных в коде
12%
Оптимизирует использование переменных для предотвращения их затенения
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Anonymous Quiz
16%
Паника во время выполнения
14%
Result:
58%
Result: <empty>
12%
Ошибка компиляции
👍2
Anonymous Quiz
12%
Выбирается немедленно
49%
Никогда не выбирается
26%
Паникует
13%
Зависит от буферизации канала
Anonymous Quiz
61%
{"B":0,"A":0}
6%
{"B":0,"B":0}
32%
{"A":0,"B":0}
1%
{"A":0,"A":0}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🥱1
Anonymous Quiz
22%
Содержит логику выполнения команд
10%
Хранит состояние системы
65%
Инициирует выполнение команд
4%
Управляет базой данных
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне.
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Anonymous Quiz
8%
Read Committed
4%
Repeatable Read
83%
Read Uncommitted
5%
Serializable
📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента?
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
🔥5😍3❤2👍2🎉2👻1