Освойте инженерный подход к созданию агентных систем ИИ и научитесь строить надёжных, масштабируемых и готовых к продакшену AI-агентов, которые решают реальные задачи и демонстрируют ваши навыки работодателям.
Почему инженерия агентных систем — ключевой навык будущего
Агентные системы становятся стандартом для сложной автоматизации: от исследования данных до генерации контента и принятия решений. Курс помогает не просто изучить фреймворки, а понять принципы, которые позволяют создавать устойчивые и объяснимые AI-агенты.
Чему вы научитесь
Проектирование и принятие архитектурных решений
Когда агент — правильный выбор: разберёте типичные ошибки и три главные ловушки начинающих инженеров.
Детерминированные маршруты vs автономные агенты: научитесь выбирать подход в зависимости от задачи и ограничений.
Human-in-the-loop: поймёте, как интегрировать человека в цикл для повышения качества и надёжности.
Создание продакшн-агентов от идеи до развёртывания
Два полноценных продакшен-агента с пайплайнами, наблюдаемостью и логированием.
Интеграция инструментов: Cursor, Claude, внешние API, системы оценки.
Развёртывание в Docker и облачной инфраструктуре.
Решение комплексных задач с помощью ИИ
Автономное исследование веба, GitHub и YouTube.
Контентные пайплайны для текстов, диаграмм и изображений.
Автоматическая оценка качества и контроль стиля.
Проекты, которые вы создадите
Исследовательский агент
Агент, который сам собирает, анализирует и структурирует данные, выполняет итеративные циклы исследования и использует инструменты для анализа информации.
Пайплайн генерации контента
Производственный процесс, объединяющий генерацию материалов, оценку качества, визуализацию и управление стилем — с возможностью развёртывания в реальной среде.
Архитектурные компетенции, которые вы освоите
Дизайн надёжных, отказоустойчивых и масштабируемых рабочих процессов
Создание кастомных систем мониторинга и оценки агента
Развёртывание и CI/CD с Docker
Грамотная интеграция инструментов и LLM
Ваши результаты после прохождения курса
Два полностью развернутых продакшен-агента в портфолио
Lesson 1, Part 1: The AI Engineer & The Agent Landscape
Урок 2. 00:20:37
Lesson 2: LLM Workflows vs. AI Agents -The AI Engineer's Dilemma
Урок 3. 00:16:18
Lesson 7: Planning and Reasoning
Урок 4. 00:09:41
Lesson 9: RAG Focus
Урок 5. 00:34:31
Running the Agents
Урок 6. 00:39:59
Lesson 15: Nova End-to-End Project Walkthrough
Урок 7. 00:58:36
Lesson 20: Brown End-to-End Project Walkthrough
Урок 8. 01:09:49
Lesson 21: Behind the Scenes of Iterating AI Architectures with the Brown Writing Agent
Урок 9. 01:07:31
Lesson 26: End-to-End Demo: Generating a Course Lesson
Урок 10. 01:14:37
Lesson 27: Agent Observability with Opik
Урок 11. 00:42:44
Lesson 28: Creating Datasets for AI Evals
Внимание! В материалах курса много текстовых уроков, а в плеер вынесены только видео. Обязательно скачайте все материалы и чередуйте просмотр видео с чтением текстовых лекций
Attention! The course contains many text-based lessons, while only videos are available in the player. Be sure to download all materials and alternate between watching videos and reading text lessons,
Авторы - Louis-François Bouchard, Paul Iusztin, Towards AI
Моё путешествие в мир ИИ началось в 2019 году во время учёбы по направлению «системная инженерия» - тогда я выиграл конкурс по классификации эмодзи и понял, что хочу применять исследования к реальным задачам. В 2020 году я поступил в магистратуру по искусственному интеллекту, возглавил направление AI в стартапе и запустил YouTube‑канал, посвящённый объяснению ключевых концепций ИИ. Эти опыты показали мне существенный разрыв между академической на
Пол Юстин — старший инженер по машинному обучению и MLOps в компании Metaphysic, ведущей платформе генеративного ИИ, где он является одним из ключевых специалистов по выводу продуктов глубокого обучения в продакшн. Имея более семи лет опыта, он работал над созданием решений в области генеративного ИИ, компьютерного зрения и MLOps для таких компаний, как CoreAI, Everseen и Continental.Пол обладает неугасающей страстью к разработке высокоинтенсивны
Towards AI Academy - экспертная онлайн‑школа, созданная в 2019 году, цель которой - сделать «строительство» приложений с помощью ИИ доступным каждому. Наша миссия - свести воедино академические знания и потребности индустрии, предлагая практико‑ориентированные курсы и проекты по большим языковым моделям (LLM) и AI, которые помогут вам стать востребованным специалистом в области искусственного интеллекта
Hi any update for this course, many videos are missing. I'm also ready for Crowdfunding for this course. Pls update.
CourseHunter Team shash95
What videos are missing? One example please
roberto.yudice
is this complete?
CourseHunter Team roberto.yudice
For this moment, is complete
roberto.yudice CourseHunter Team
thanks for the reply, was just asking because the lesson numbers, in the lesson name, do not seem to match the number of lessons that are uploaded. I will continue watching then, thanks!
CourseHunter Team roberto.yudice
What are you talking about?
roberto.yudice CourseHunter Team
look at the lesson names, they do not match the lesson numbers from coursehunter. For example, lesson 7's title is "Lesson 20: Brown End-to-End Project Walkthrough"
CourseHunter Team roberto.yudice
It literally says on the course page that the player only shows videos and that many lessons are text-based. The numbering you’re looking at includes both video and text lessons.
If you had actually downloaded the materials and read the instructions instead of just staring at the player, you’d understand why Lesson 7 in the player corresponds to Lesson 20 in the full course structure.
Nothing is missing. You just didn’t bother to check the materials properly.
If you had actually downloaded the materials and read the instructions instead of just staring at the player, you’d understand why Lesson 7 in the player corresponds to Lesson 20 in the full course structure.
Nothing is missing. You just didn’t bother to check the materials properly.