Главная страницаКатегория другое (ии)AI Bootcamp: от RAG до агентов

AI Bootcamp: от RAG до агентов

Name: AI Bootcamp: от RAG до агентов
Price: 13 USD
Rating: 4.7 (24 reviews)

AI Bootcamp: From RAG to Agents

Alexey Grigorev

★4.7 (всего оценок - 24)

Продолжительность

53 ч 2 мин

Категория

Другое (ИИ)

Количество уроков

147 Видео

Дата добавления

19 апр. 2026 г., 21:30

Язык

Английский

Дата обновления

13 июн. 2026 г., 01:39

AI Bootcamp: от RAG до агентов — это интенсивная практическая программа, которая помогает разработчикам быстро перейти от базовой работы с LLM к созданию настоящих production-ready AI‑систем.

Что вы узнаете и создадите на AI Bootcamp

Курс построен вокруг полного цикла разработки современных AI-продуктов: от RAG‑систем и агентов до тестирования и продакшн‑мониторинга. Благодаря акценту на реальные инструменты и архитектуры вы создадите рабочие AI‑модули, которые можно сразу внедрять в проекты и портфолио.

AI Assistant на основе RAG

Вы научитесь использовать Retrieval-Augmented Generation для построения ассистента, который отвечает на вопросы по документации, GitHub‑репозиториям, YouTube‑транскриптам и другим источникам данных. Это отличный фундамент для корпоративных внутренних ассистентов и инструментов знаний.

Agentic AI Systems

Вы освоите принципы создания AI‑агентов: function calling, интеграцию инструментов, MCP и многошаговое рассуждение. Работа с PydanticAI и OpenAI Agents SDK позволит создавать системы, которые не просто генерируют текст, но и выполняют целевые действия.

Тестирование и Evaluation

Практика unit‑тестов, offline‑метрик, ranking‑подходов и LLM‑as‑a‑Judge научит вас качественно сравнивать модели, промпты, инструменты и стратегии chunking — ключевой навык для стабильных AI‑продуктов.

Мониторинг и Guardrails

Observability через Grafana, OpenTelemetry и Logfire
Контроль стоимости, токенов и latency
Guardrails для предотвращения ошибок, misuse и утечек данных

Программа AI Bootcamp по модулям

Модуль 1. LLMs и RAG

Основа работы LLM
Создание RAG‑архитектуры
OpenAI SDK и data‑pipelines
Рабочий RAG pipeline с реальными данными

Результат: собственный функциональный RAG‑ассистент.

Модуль 2. Agentic Flows и MCP

Function Calling на практике
PydanticAI и OpenAI Agents SDK
Tool‑using agents: архитектуры и паттерны
Model Context Protocol (MCP)

Результат: AI‑агент, который умеет выполнять действия.

Модуль 3. Testing & Evaluation

Unit-тестирование AI‑систем
LLMs as Judges
Ranking metrics и честное сравнение моделей
Evaluation в Evidently и LangWatch

Результат: протестированная и валидированная AI‑система.

Модуль 4. Monitoring & Guardrails

OpenTelemetry, Grafana, Logfire
Трассировка токенов и стоимости
Guardrails для безопасности

Результат: продакшн‑мониторинг для AI‑ассистента.

Модуль 5. Практические AI‑проекты

На курсе вы разработаете более 8 реальных проектов, включая:

FAQ Assistant
YouTube Q&A
Documentation Agent
Wikipedia Search Agent
AI Coding Agent
Deep Research Agent
Code Evaluator
Website Generator Agent

Модуль 6. Capstone Project

На финальном этапе вы создадите собственное полноценное AI‑приложение: от архитектуры и пайплайнов до развёртывания.

Идеи проектов:

Resume Reviewer
Podcast Summarizer
Internal Knowledge Assistant
AI Research Copilot
или любой ваш проект

Результат: готовый проект для портфолио и собеседований.

Финальный Hackathon

Командная разработка боевого проекта с использованием всех изученных технологий — отличная подготовка к реальным рабочим задачам AI‑инженера.

Для кого предназначен этот AI Bootcamp

Python-разработчиков, желающих перейти в AI Engineering
ML Engineers, работающих с LLM‑системами
Backend‑инженеров, интересующихся AI‑агентами
Техлидов, внедряющих AI в продукты
Разработчиков, которым нужны реальные AI‑приложения, а не просто промптинг

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:52:47
001 Session 1
Урок 2. 00:58:51
002 Course overview
Урок 3. 00:13:08
003 AIEBC 01-01-06 - Codespaces
Урок 4. 00:11:05
004 AIEBC 01-01-07 - Local Setup
Урок 5. 00:03:18
005 AIEBC 01-02-01 - Section Overview
Урок 6. 00:04:01
006 AIEBC 01-02-02 - Documentation Assistant
Урок 7. 00:19:34
007 AIEBC 01-02-03 - OpenAI API
Урок 8. 00:10:43
008 AIEBC 01-02-04 - RAG intro
Урок 9. 00:22:47
009 AIEBC 01-02-05 - Extracting Documentation from GitHub
Урок 10. 00:07:52
010 AIEBC 01-02-06 - Search
Урок 11. 00:22:01
011 AIEBC 01-02-07 - Document Chunking
Урок 12. 00:12:31
012 AIEBC 01-02-08 - Documentation RAG
Урок 13. 00:07:06
013 AIEBC 01-03-01 - Structured Output Introduction
Урок 14. 00:36:31
014 AIEBC 01-03-02 - Structured Output for Documentation RAG
Урок 15. 00:39:45
015 AIEBC 01-03-03 - Structured Streaming
Урок 16. 00:07:51
016 AIEBC 020102 - RAG Class
Урок 17. 01:00:28
017 Session 2 April 20
Урок 18. 01:13:20
018 Session 3 April 27
Урок 19. 00:08:50
019 AIEBC 030201 - Agents (section overview)
Урок 20. 00:24:18
020 AIEBC 030202 - Agentic RAG and tool calling
Урок 21. 00:31:09
021 AIEBC 030203 - Agentic tool-call loop
Урок 22. 00:17:18
022 AIEBC 030204 - Q&A Loop + Our Own Agents Library
Урок 23. 00:31:57
023 AIEBC 030205 - Structured Output for Agents (Optional)
Урок 24. 00:10:18
024 AIEBC 030206 - Visual Summary
Урок 25. 00:04:56
025 AIEBC 030301 - Section overview
Урок 26. 00:19:32
026 AIEBC 030302 - Introduction to Agent Frameworks with ToyAIKit
Урок 27. 00:15:55
027 AIEBC 030303 - Organizing Tools in a Class
Урок 28. 00:20:30
028 AIEBC 030304 - Agentic Search Going Beyond RAG
Урок 29. 00:24:51
029 AIEBC 030305 - Pydantic AI
Урок 30. 00:07:01
030 AIEBC 030306 - Pydantic AI event stream handler
Урок 31. 01:04:50
031 Session 4 MAY 4
Урок 32. 00:02:50
032 AIEBC 04-02-01 - Section overview
Урок 33. 00:38:19
033 AIEBC 04-03-02 - Converting a Jupyter Notebook into a Python Project
Урок 34. 00:27:34
034 AIEBC 04-02-03 - Streaming with Pyndatic AI
Урок 35. 00:03:15
035 AIEBC 04-02-04 - Streaming methods in Pydantic AI
Урок 36. 00:16:54
036 AIEBC 04-02-05 - Structured Streaming with Pydantic AI
Урок 37. 00:10:17
037 AIEBC 04-02-06 - Streamlit Frontend for Documentation Agent
Урок 38. 00:02:02
038-AIEBC-04-03-01-Section-overview
Урок 39. 00:11:49
039 AIEBC 04-03-02 - First Agent Test
Урок 40. 00:13:03
040 AIEBC 04-03-03 - Testing Tool Calls
Урок 41. 00:21:02
041 AIEBC 04-03-04 - Refactoring the code and tests
Урок 42. 00:17:44
042 AIEBC 04-03-05 - More tests code blocks and adding references
Урок 43. 00:10:36
043-AIEBC-04-03-06-Cost-tracking
Урок 44. 00:03:01
044 AIEBC 04-04-01 - Section overview
Урок 45. 00:33:57
045 AIEBC 04-04-02 - Creating a Test Judge
Урок 46. 00:11:22
046 AIEBC 04-04-03 - From Usage to Test Cases
Урок 47. 00:39:31
047-AIEBC-04-04-04-Implementing-More-Test-Scenarios-with-AI-Assistant
Урок 48. 00:14:18
048 AIEBC 04-04-05 - Improving Judge Tests
Урок 49. 01:04:28
049 Session 5
Урок 50. 00:02:05
050 AIEBC 05-02-01 - Section Overview
Урок 51. 00:11:44
051 AIEBC 05-02-02 - Logfire integration to Pydantic AI
Урок 52. 00:07:09
052 AIEBC 05-02-03 - Joining multiple runs under one span tree in Logfire
Урок 53. 00:09:42
053 AIEBC 05-02-04 - Tracking user feedback
Урок 54. 00:22:55
054 AIEBC 05-02-05 - Downloading traces data from Logfire
Урок 55. 01:05:07
055 Session 6
Урок 56. 00:06:58
056 AIEBC 06-02-01 - Section overview
Урок 57. 00:09:25
057 AIEBC 06-02-02 - Collecting Evaluation Data and Creating Usage Scenarios
Урок 58. 00:31:47
058-AIEBC-06-02-03 - Running Agent for Evaluations
Урок 59. 00:28:37
059-AIEBC-06-02-04 - Evaluating AI Responses
Урок 60. 00:45:27
060 AIEBC 06-02-05 - Judge and Alignment
Урок 61. 00:16:16
061 AEIBC 06-02-06 - Measuring the Quality of Agent with Judge
Урок 62. 00:48:18
062 AIEBC 06-03-02 - Synthetic Data Generation Generating User Questions
Урок 63. 00:11:27
063 AIEBC 06-03-03 - Running Agent on Synthetic Data
Урок 64. 00:31:41
064 AIEBC 06-03-04 - Running the Judge on Synthetic Data
Урок 65. 00:55:58
065 Session 7
Урок 66. 00:06:23
066 AI Bootcamp - Submitting and Reviewing Projects
Урок 67. 00:06:34
067 AI Bootcamp 2025 - Hackathon Project
Урок 68. 01:25:09
068 Session 8
Урок 69. 00:58:59
069 Last session JUN 8
Урок 70. 00:04:44
070 AIEBC 01-05-01 - Overview
Урок 71. 00:11:45
071 AIEBC 01-05-03 - Groq
Урок 72. 00:21:54
072 AIEBC 01-05-04 - Anthropic
Урок 73. 00:58:46
073 AIEBC 01-05-05 - AWS Bedrock
Урок 74. 00:17:19
074 AIEBC 01-05-06 - Gemini
Урок 75. 00:13:48
075 AIEBC 01-05-07 - Z.ai
Урок 76. 00:04:10
076 AIEBC 01-05-08 - Grok
Урок 77. 00:23:53
077 AIEBC 01-04-02 - Vector Search
Урок 78. 00:05:49
078 AIEBC 02-02-01 - Section Overview FAQ Dataset
Урок 79. 00:11:32
079 AIEBC 02-02-02 - FAQ Dataset
Урок 80. 00:13:17
080 AIEBC 02-02-04 - Q&A RAG
Урок 81. 00:03:25
081 AIEBC 02-02-04 - ZoomcampQABot in DataTalks.Club Slack
Урок 82. 00:08:29
082 AIEBC 02-02-05 - RAG Content Management
Урок 83. 00:01:50
083 AIEBC 02-02-01 - Section Intro (YouTube)
Урок 84. 00:09:39
084 AIEBC 02-03-02 - Getting Transcript Data
Урок 85. 00:14:22
085 AIEBC 02-03-03 - Prompt Engineering
Урок 86. 00:26:28
086 AIEBC 02-03-04 - Structured Output
Урок 87. 00:11:53
087 AIEBC 02-03-05 - YouTube RAG
Урок 88. 00:05:27
088 AIEBC 01-04-01 - Extracting Information from PDF Books
Урок 89. 00:20:30
089 AIEBC 02-04-02 - Extracting Text from PDFs
Урок 90. 00:22:49
090 AIEBC 02-04-03 - Structured Output
Урок 91. 00:18:33
091 AIEBC 02-04-04 - Cleaning and Refactoring
Урок 92. 00:12:44
092 AIEBC 02-04-06 - Processing All Book Pages
Урок 93. 00:09:45
093 AIEBC 02-04-07 - Parallel Processing for Book Pages
Урок 94. 00:24:33
094 AIEBC 02-04-08 - RAG on Math Book
Урок 95. 00:11:58
095 AIEBC 02-04-09 - External Persistent Knowledge Bases
Урок 96. 00:12:01
096 AIEBC 02-04-10 - External database RAG implemented
Урок 97. 00:19:04
097 AI Bootcamp 1.9 - Elasticsearch (Bonus)
Урок 98. 00:09:47
098 AI Bootcamp 1.10 - Qdrant (Optional)
Урок 99. 00:14:41
099 AIEBC 03-04-02 - Web Search with OpenAI Built-in Tool
Урок 100. 00:13:21
100 AIEBC 03-04-03 - Web Search Agent with PydanticAI
Урок 101. 00:22:15
101 AIEBC 03-04-04 - Brave Search API
Урок 102. 00:14:32
102 AIEBC 03-04-05 - Web Page Content Extraction
Урок 103. 00:30:30
103 AIEBC 03-04-06 - YouTube Search + Complete Web Research Agent
Урок 104. 00:23:37
104 AIEBC 03-05-02 - Preparing the Agents Library for Different LLM Providers
Урок 105. 00:06:45
105 AIEBC 03-05-03 - Starter notebook (OpenAI responses)
Урок 106. 00:25:11
106 AIEBC 03-05-04 - Chat Completions Tool Calls
Урок 107. 00:22:43
107 AIEBC 03-05-05 - Anthropic Tool Calls
Урок 108. 00:29:22
108 AIEBC 03-05-06 - Gemini Tool Calls
Урок 109. 00:11:16
109 Introduction to MCP (Model-Context Protocol)
Урок 110. 00:07:53
110 MCP STDIO Transport Communicating with Local MCP Servers
Урок 111. 00:05:22
111 MCP with Pydantic AI. Using MCP SSE Transport
Урок 112. 00:08:41
112 (Optional) Connect to MCP from Cursor
Урок 113. 00:15:30
113 AI Bootcamp 3.7 - Testing AI Agents with LangWatch Scenario
Урок 114. 00:05:29
114 AIEBC 04-06-01 - Section Overview
Урок 115. 00:06:06
115 AI Bootcamp 4~.11 - Observability with Pydantic Logfire and Jaeger
Урок 116. 00:03:45
116 AIEBC 05-04-01 - Section overview
Урок 117. 00:37:57
117 AIEBC 05-04-02 - Defining the log records
Урок 118. 00:33:12
118 AIEBC 05-03-03 - Integrating the Monitoring Service into the Application
Урок 119. 00:20:48
119 AIEBC 05-04-04 - Saving Logs and Events to SQLite
Урок 120. 00:15:33
120-AIEBC-05-03-05-Saving-Logs-and-Creating-a-Streamlit-Dashboard
Урок 121. 00:14:34
121 AIEBC 05-04-06 - Generating Fake Data for Dashboard Test
Урок 122. 00:35:05
122 AIEBC 05-04-06 - Online Judge
Урок 123. 00:24:22
123 AIEBC 05-04-08 - Building a Dashboard with Grafana and Postgres
Урок 124. 00:15:13
124 AI Bootcamp 4.13 - LangWatch
Урок 125. 00:21:06
125 AIEBC 06-04-02 - Refactoring
Урок 126. 00:25:48
126-AIEBC-06-04-03-Using-AI-Assistant-to-Improve-the-Judge
Урок 127. 00:07:44
127 AI Bootcamp 6.2 - Environment Preparation
Урок 128. 00:14:55
128 AI Bootcamp 6.3 - Implementing Tools from OpenAPI Specs
Урок 129. 00:19:21
129 AI Bootcamp 6.4 - Building a To-Do Agent
Урок 130. 00:13:51
130 AI Bootcamp 6.5 - Turning Notebook into a Proper Python Project
Урок 131. 00:41:59
131 AI Bootcamp 6.6 - Testing the Agent
Урок 132. 00:16:21
132 AI Bootcamp 6.7 - Judge Tests
Урок 133. 00:12:05
133 AI Bootcamp 6.8 - Integrating Logfire for Agent Monitoring
Урок 134. 01:15:22
134 Building Safe AI Agents with Guardrails
Урок 135. 00:02:51
135 AI Bootcamp 5.1.1 - AI Coding Agent Introduction
Урок 136. 00:18:25
136 AI Bootcamp 5.1.2 - Building a Django Template for Your Coding Agent
Урок 137. 00:18:47
137 AI Bootcamp - 5.1.3 - Creating Tools for the Agent
Урок 138. 00:17:54
138 AI Bootcamp 5.1.4 - AI Coding Agent
Урок 139. 00:06:23
139-AI-Bootcamp-5.1.5-AI-Coding-Assistant-with-Z.ai
Урок 140. 01:11:53
140 AI Bootcamp 5.1.5 - (Optional) Building an AI Coding Agent From Clarification to Execution
Урок 141. 00:04:40
141 AI Bootcamp 5.2.1 - GitHub Project Scorer Intro
Урок 142. 00:19:20
142 AI Bootcamp 5.2.2 - Tools and Criteria Parser
Урок 143. 00:25:22
143 AI Bootcamp 5.2.3 - Scorer Agent
Урок 144. 01:00:26
144 AI Bootcamp 2.8 - Deep Research with Pydantic AI (Optional)
Урок 145. 00:54:23
145 AI Bootcamp 2.9 - Multi-Agent Deep Research with Pydantic AI (Optional)
Урок 146. 00:27:08
146 AI Bootcamp 2.9 - Orchestrating a Multi-Agent Deep Research System (Optional)
Урок 147. 01:03:19
147 AI Bootcamp Demo Day 5 Demos of AI Agents by Course Graduates

Lesson 1 - 69 - Main course content
Lesson 70 - 147 - BONUSES

Автор - Alexey Grigorev

Alexey Grigorev

Алексей Григорьев - основатель DataTalks.Club и создатель серии популярных образовательных курсов Zoomcamp. Имеет более 15 лет опыта в разработке ПО и свыше 12 лет в машинном обучении, работал над масштабными ML-системами в компаниях OLX Group и Simplaex.Сторонник практического подхода к обучению, он обучил свыше 100 000 студентов по всему миру, делая акцент на «code-first» методике, которая помогает сразу применять знания в реальных проектах.Ран

Комментарии

CourseHunter Team
12 июн. 2026 г., 22:41
Update: Bonus lessons (70 - 147).

Archive Added. Course finished.👏
cnhan
9 июн. 2026 г., 07:56
When this course is complete ?
CourseHunter Team
9 июн. 2026 г., 00:07
Update: Last Session.

Bonus Section to be added soon.
jbsbibhu
6 июн. 2026 г., 04:06
is it complete i want to download . Its very slow to watch.
CourseHunter Team
4 июн. 2026 г., 07:51
Update: Session 8
CourseHunter Team
28 мая 2026 г., 23:16
Update: Week 7
congvc98
23 мая 2026 г., 05:07
Go ahead, guys!!!
CourseHunter Team
20 мая 2026 г., 21:36
Update: Week 6
Anonymous
18 мая 2026 г., 08:42
is it possible to download the course videos? the videoplayer in the browser does not work sometimes.
CourseHunter Team Anonymous
18 мая 2026 г., 09:00
After course finish. Or, you can download it directly from the player, there is a button.
CourseHunter Team
12 мая 2026 г., 12:05
Update: Week 5
CourseHunter Team
5 мая 2026 г., 23:11
Update: Week 4
CourseHunter Team
27 апр. 2026 г., 23:56
Update: Week 2 - Week 3
zerocool
26 апр. 2026 г., 20:10
thank you ch team and all participants, this is great, any chance to get access to previous cohort sessions and materials? if they have provided them, of course.
CourseHunter Team
19 апр. 2026 г., 18:34
🙌 Спасибо всем участникам кампании. Желаем вам приятного и продуктивного обучения.

Новые уроки будут публиковаться по мере их выхода у автора. Архив курса станет доступен после завершения курса.

---

👀 Thank you to all participants in the campaign. We wish you an enjoyable and productive learning experience.

New lessons will be released as they are published by the author. The course archive will be available after the course is completed.

🤝
NT
17 апр. 2026 г., 06:45
могу быть бекапом, если что-то не оплатит
elenavodzyanova
16 апр. 2026 г., 15:49
Всем привет! Оплатила
CourseHunter Team elenavodzyanova
16 апр. 2026 г., 15:50
👋👍🤝
CourseHunter Team
16 апр. 2026 г., 13:20
Стартуем. Надеюсь за взнос $15.38, а не $15, нам не сильно прилетит 🤷‍♂️
antrix57
16 апр. 2026 г., 10:34
@admin, how many time is there left for the registration?
antrix57
15 апр. 2026 г., 16:04
Im willing to pay 3 slots (45 dollar) if someone else covers the 2 remaining?
antrix57
15 апр. 2026 г., 15:42
This guy is highly talented in teaching, i hope people will join!
CourseHunter Team
15 апр. 2026 г., 15:19
Пробуем во второй раз. Появилась возможность взять курс про приятной цене. Взнос ch, к сожалению озвучить, не можем.
Teo
29 нояб. 2025 г., 17:25
дорогая администрация, тема мертва?
CourseHunter Team Teo
30 нояб. 2025 г., 02:35
Пока что да. Попробуем сделать перезапуск
something_something
27 окт. 2025 г., 04:38
Is there a consideration to restart this? Admin contact me, maybe I have an option to boost it more. @Admin