Aaron FrancisКурс знакомит с концепцией skills для больших языковых моделей (LLM) и показывает, как с их помощью адаптировать модели под конкретные задачи разработки. Вы узнаете, что такое skills, как они расширяют возможности LLM и почему в большинстве случаев лучше создавать собственные навыки, адаптированные под ваш рабочий процесс и кодовую базу. В курсе также рассматриваются риски использования готовых skills из интернета и объясняется, почему важно пров
Aaron FrancisЭтот курс посвящён использованию системы правил (Rules) для поддержания высокого качества кода при работе с агентами генерации кода. Основной фокус сделан на использовании Claude Code, однако описанные подходы применимы и к другим coding-агентам — при необходимости их можно адаптировать вручную.В Claude Code существует специальная директория Rules, где правила хранятся в виде YAML-файлов с front matter. Это позволяет задавать условия их применени
Aaron FrancisПрактическое руководство для начинающих по работе с Claude Code. В этом курсе вы шаг за шагом освоите основы, разберётесь с ключевыми возможностями инструмента и научитесь эффективно использовать его в реальной работе. Курс поможет пройти путь от полного нуля до уверенного и продуктивного использования Claude Code.
Aurimas GriciūnasОсвойте полную цепочку AI-инженерии: превратите прототипы в полноценные приложения на базе LLM, RAG и агентов всего за 8 недель. Создавайте настоящие AI-продукты, а не просто прототипыEnd-to-End AI Engineering Bootcamp - это 8-недельный курс, созданный для того, чтобы подготовить технических специалистов к роли full-stack AI-инженеров. Вы научитесь проектировать, разрабатывать и внедрять AI-системы, готовые к работе в продакшене. Курс ведет Аурим
zerotomastery.ioЭтот курс поможет вам с нуля разобраться, как на самом деле работают reasoning-модели, через практические и увлекательные занятия. Вы заглянете «за кулисы» одного из крупнейших прорывов в области искусственного интеллекта и поймёте, как такие модели «рассуждают», как их обучают с помощью обучения с подкреплением и почему за их логикой могут скрываться неожиданные ограничения, искажения и даже «секреты».Reasoning-модели стали важной вехой в развит
podlodka.ioAI Crew возвращается со вторым сезоном, полностью посвящённым прикладному использованию AI в инженерной среде. Это контент для тех, кто устал от хайпа и ищет системные, воспроизводимые решения с измеримым эффектом в продакшене.Фокус конференции — AI-агенты как рабочий инструмент: от проектирования единого AI-workflow и масштабирования практик на команды из сотен инженеров до автоматизации стендапов, работы с документацией, QA и внедрения AI в SRE
Academind Pron8n и AI — идеальное сочетание для создания мощных автоматизаций. Сегодня об AI-автоматизации говорят повсюду, но большинство материалов ограничиваются базовым уровнем: соединить один сервис с другим, добавить AI-нод — и готово. На практике такие воркфлоу оказываются хрупкими и ломаются при любом нестандартном сценарии.Этот курс построен иначе. Сначала вы глубоко разберёте фундаментальные принципы работы n8n: триггеры, ноды, поток данных, обработ
Academind ProCodex стремительно развивается, и многие разработчики уже считают его одним из лучших инструментов для agentic-разработки. Однако при этом большинство используют его поверхностно — ограничиваясь базовыми промптами и не раскрывая реальный потенциал инструмента.Курс «Codex — Практическое руководство» создан для тех, кто хочет перейти от интуитивного использования к системному и эффективному подходу. Это прикладная программа без «воды», в которой вы
Towards AI
Paul Iusztin
Louis-François BouchardВаш путь к агентному ИИ для продакшенаСтаньте инженером агентного ИИ, создавайте системы, готовые к реальному использованию, и сформируйте портфолио AI-агентов, которое докажет ваши навыки.Что вы освоите:Когда нужен агент, а когда нет – мы научим вас избегать трёх основных ловушек, с которыми сталкиваются разработчики при создании агентов.Агенты работают локально, но ломаются в продакшене – вы построите два полноценных продакшен-агента с разверты
Rajat Dandekar 
Naman Dwivedi
Dr. Sreedath PanaЭта книга — практическое руководство по созданию собственной модели DeepSeek с нуля и пониманию того, какие инженерные и алгоритмические решения сделали её одной из самых эффективных открытых LLM. Когда DeepSeek громко заявил о себе в начале 2025 года, он задал новый стандарт: выдающаяся производительность при существенно более низких затратах на обучение и инференс. В основе этого успеха — продуманное сочетание архитектурных инноваций и оптимиза