Разработка реальных AI-агентов, дающих результат

AI Agents Mastery - это единственная полноценная практико-ориентированная программа, которая обучает созданию реальных AI-агентов с использованием современных мощных фреймворков. Курс полностью построен на практических кейсах, чтобы вы сразу могли применять полученные знания для решения задач в медицине, финансах, умных городах, экологическом мониторинге и других отраслях. Автор курса - эксперт мирового уровня с учёной степенью PhD, более чем 20-летним опытом работы и практикой преподавания в 80+ странах.

Чему вы научитесь

1. Пошагово освоите разработку AI-агентов - от простых основ до сложных систем с обработкой данных, изображений, аудио и видео.
2. Научитесь использовать LangGraph, Pydantic AI, CrewAI, OpenAI Swarm и MCP для создания многоагентных систем с гибкой логикой и реальными сценариями.
3. Реализуете RAG-пайплайны с FAISS и ChromaDB, интегрируете модели машинного обучения и создадите агентов, способных «говорить» (ElevenLabs), «видеть» (LLaMA Vision) и действовать в реальном времени.
4. Научитесь собирать полноценные full-stack приложения с помощью Gradio, Folium и Hugging Face, решая прикладные задачи: от медицинских диагностических агентов до систем анализа дорожного трафика и распознавания номеров автомобилей.
5. Освоите Model Context Protocol (MCP) и научитесь строить повторно используемых, конфигурируемых агентов, разделяющих контекст и бизнес-логику.

Структура курса

1. Основы разработки AI-агентов: LLM, vision-модели, text-to-speech, кастомные инструменты, Flow Engineering.
2. Построение многоагентных систем с использованием Pydantic AI, LangGraph, CrewAI, OpenAI Swarm.
3. Создание специализированных агентов для медицины, финансов, авиации, умных городов и других сфер.
4. Разработка Retrieval-Augmented Generation (RAG) на базе FAISS и ChromaDB.
5. Работа с голосом, изображениями и мультимодальными моделями.
6. Подключение современных моделей и API: GPT, Claude, LLaMA, Hugging Face, Together AI, Groq.
7. MCP - проектирование модульных и переносимых AI-агентов.

Практические проекты

1. Медицинская система с агентами-врачами и радиологами.
2. Смарт-аэропорт с автоматизацией регистрации и паспортного контроля.
3. Интеллектуальный финансовый советник.
4. Анализатор дорожного трафика и система распознавания номеров автомобилей.
5. Геоагент для анализа карт и маршрутов.
6. Планировщик путешествий с голосовым интерфейсом.
7. MCP-проекты: анализ качества воздуха, агент для новостных сводок, математический и погодный агент.

Для кого курс

1. Разработчиков и основателей продуктов, которым нужны реально работающие интеллектуальные агенты.
2. AI-инженеров и дата-сайентистов, желающих выйти за рамки prompt-инжиниринга.
3. Программистов, готовых строить full-stack AI-системы.
4. Выпускников STEM-направлений и исследователей, стремящихся освоить практические навыки для индустрии.
5. Технических специалистов, переходящих в роли, связанные с искусственным интеллектом.

Предварительные знания: базовое владение Python и общее понимание AI/ML (PhD не требуется).

Технические требования: всё обучение проходит в Google Colab - не нужен локальный сервер или GPU.