-
Урок 1.
01:24:47
001 Welcome Lecture
-
Урок 2.
00:18:41
005 Longchain Setup and Demo
-
Урок 3.
00:17:56
007 LangFlow Setup and Demo
-
Урок 4.
00:55:54
012 [Core] Lecture 1 Introduction to Generative AI & Agentic AI
-
Урок 5.
00:54:07
014 [Core] Lecture 2 Designing AI Applications (Iterative Solution Design)
-
Урок 6.
01:05:22
023 Week 1 Homework Office Hours
-
Урок 7.
01:10:46
024 Week 1 Content Office Hours
-
Урок 8.
01:03:39
026 Week 1 Content Office Hours - Aug 2
-
Урок 9.
01:00:22
028 Week 1 Homework Office Hours - Aug 2
-
Урок 10.
00:28:06
030 Chai & AI Session (Not Recorded)
-
Урок 11.
01:01:43
032 [Core] Lecture 3 Prompt Engineering in 2025
-
Урок 12.
00:39:26
034 [Core] Lecture 4 Building Workflow Agents For The Enterprise
-
Урок 13.
00:29:52
041 [Grow] Evaluating LLM Judge Evaluations Best Practices (Aishwarya's talk)
-
Урок 14.
00:41:56
044 Building Agentic AI Applications in 2025
-
Урок 15.
00:24:14
046 [Build] Assignment 1 - Using LangChain
-
Урок 16.
00:34:41
047 [Build] Assignment 1 - Using LangFlow
-
Урок 17.
01:04:38
051 Week 2 Homework Office Hours - Aug 6
-
Урок 18.
01:10:31
053 Week 2 Content Office Hours - Aug 8
-
Урок 19.
01:02:11
055 Understanding the Agent Development Lifecycle in the Enterprise [Sam Julien & Ugo Osuji]
-
Урок 20.
01:06:14
057 Week 2 Content Office Hours - Aug 9
-
Урок 21.
01:14:15
059 Week 2 Homework Office Hours - Aug 9
-
Урок 22.
00:50:54
062 [Core] Enterprise RAG in 2025
-
Урок 23.
01:22:28
064 [Core] Advanced RAG Methods + Implementing Memory in Agents
-
Урок 24.
01:37:19
067 [Grow] Recorded Guest Lectures on RAG in the Enterprise 1
-
Урок 25.
00:58:37
068 [Grow] Recorded Guest Lectures on RAG in the Enterprise 2
-
Урок 26.
00:27:08
077 [Build] Assignment 1 Solutions 1
-
Урок 27.
00:21:16
078 [Build] Assignment 1 Solutions 2
-
Урок 28.
00:44:25
080 [Build] Assignment 2 - Using LangGraph
-
Урок 29.
00:31:05
083 [Build] Assignment 2 - Using LangFlow
-
Урок 30.
00:25:56
086 [Build] Comet Opik Setup (ONLY for LangChainLangGraph users)
-
Урок 31.
01:03:20
089 AI and the Future of Software Development A Sneak Peek [Pritika Mehta]
-
Урок 32.
00:48:44
091 Week 3 Homework Office Hours - Aug 13
-
Урок 33.
01:00:34
093 AMA w Jaya Gupta (Partner, Foundation Capital)
-
Урок 34.
00:55:58
094 Week 3 Content Office Hours - Aug 15
-
Урок 35.
01:05:12
096 Week 3 Content Office Hours - Aug 16
-
Урок 36.
00:50:10
098 Week 3 Homework Office Hours - Aug 16
-
Урок 37.
01:00:45
101 [Core] Types of Agents & AI Protocols
-
Урок 38.
01:16:03
104 [Core] Multi-Agent Systems, AIOps & Fine-Tuning
-
Урок 39.
01:13:10
107 [Grow] Recorded Guest Lecture on Agent Evaluation
-
Урок 40.
00:20:52
117 [Build] Assignment 2 Solutions 1
-
Урок 41.
00:15:48
118 [Build] Assignment 2 Solutions 2
-
Урок 42.
00:31:51
121 [Build] Assignment 3 - Using LangGraph
-
Урок 43.
00:21:43
123 Building Agentic AI Applications with a Problem-First Approach
-
Урок 44.
00:16:49
125 [Build][Bonus] Using and building MCP
-
Урок 45.
01:11:05
127 AI Strategy in Action A Leader’s Playbook for Real-World Results [Gabriela de Queiroz]
-
Урок 46.
00:57:47
130 Week 4 Homework Office Hours - Aug 20
-
Урок 47.
01:02:17
132 AMA w Rachitt Shah (Applied AI Consultant)
-
Урок 48.
01:07:59
134 Week 4 Content Office Hours - Aug 22
-
Урок 49.
01:13:32
136 Final Lecture (Aish + Kiriti)
-
Урок 50.
01:06:45
138 Week 4 Homework Office Hours - Aug 23
-
Урок 51.
00:40:45
139 Capstone Brainstorming Workshop - Aug 24
-
Урок 52.
00:35:12
149 [Build] Assignment 3 Solutions 1
-
Урок 53.
00:13:40
150 [Build] Assignment 3 Solutions 2
**Содержание:** Вводная лекция курса "Создание AI-приложений с подходом 'Problem-First'" (3-й набор)
**Ключевые моменты:**
1. **Знакомство и приветствие:** Сессия начинается со знакомства студентов со всего мира (например, из Индии, США, Великобритании, Канады), которые называют свои имена и местонахождение.
2. **Преподаватели и команда:** Курс ведут инструкторы Айшварья (эксперт по GenAI из AWS, ныне Level Up Labs) и Кирити (OpenAI, экс-Google, Samsung). Их поддерживает команда, включая менеджера курса Марион и ассистентов-преподавателей Сахану, Мел и Ашу.
3. **Философия курса - "Problem-First Approach" (Подход "Проблема в первую очередь"):**
* Основная философия заключается в том, чтобы фокусироваться на решении **реальных бизнес-проблем**, а не на погоне за новейшими инструментами или трендами ИИ.
* ИИ — это инструмент, а не главный герой. Акцент делается на фундаментальном мышлении, которое остается актуальным, несмотря на rapid changes в технологиях ИИ.
* Студенты научатся оценивать решения based on ограничениями предприятий, такими как стоимость, задержки (latency), надежность (robustness) и долгосрочное видение.
4. **Структура и содержание курса:**
* **Продолжительность:** 6 недель.
* **Формат:** Перевернутый класс (Flipped classroom). Записанные лекции для самостоятельного изучения и живые интерактивные рабочие часы (office hours) для вопросов и ответов.
* **Треки:** Материал разделен на три трека:
* **Core (Основной, обязательно):** Фундаментальные концепции (с нуля до первого результата).
* **Build (Сборка, практика):** Задания и воркшопы для закрепления обучения.
* **Grow (Рост, опционально):** Дополнительные материалы и углубленные темы.
* **Capstone Project (Курсовой проект, Неделя 6):** Студенты работают в командах над проектированием и презентацией решения реальной бизнес-проблемы, завершающейся публичным демо-днем.
5. **Задания (Трек Build):**
* Студенты будут пошагово создавать ассистента, похожего на Perplexity ("Perplexia"), в течение трех недель.
* Два варианта реализации: **Low-code/No-code (с использованием Langflow)** и **Full-code (с использованием Langchain/Langgraph)**.
* Приветствуется использование AI-инструментов для программирования (например, Cursor) для выполнения заданий.
6. **Платформы и коммуникация:**
* **Maven:** Здесь размещен весь контент курса (лекции, задания, расписания).
* **Slack:** Основной канал для взаимодействия сообщества, вопросов и анонсов (каналы #main, #content-questions, #announcements, #assignment-questions, #logistics-questions).
* **Slido:** Используется для отправки и голосования за вопросы к рабочим часам, чтобы обеспечить структурированный Q&A.
7. **Гостевые лекции:** Запланированы выступления экспертов индустрии (например, партнера венчурного фонда, экс-директора по ИИ Microsoft, основателя стартапа) на темы стратегии ИИ, инвестиций и разработки.
8. **Этикет и ожидания:**
* Акцент на уважительной, инклюзивной и collaborative учебной среде.
* От студентов ожидается openness, любознательность и готовность оставить свое эго за дверью ("leave their egos at the door").
* Вопросы следует задавать публично в Slack или Slido (не в личных сообщениях), чтобы польза была для всей когорты.
* Команда стремится обеспечить высококачественный опыт, но не может accommodate индивидуальные запросы (one-on-one requests).
9. **Следующие шаги:**
* Ознакомиться с материалами перед курсом и первой неделей на Maven.
* Настроить среду разработки (выбрать Langflow или Langchain/Langgraph).
* Посетить неформальную сессию "Chai and AI" на следующий день.
* Всегда начинать с материалов **Core** каждой недели.
**Content:** Welcome Lecture for "Building AI Applications with a Problem-First Approach" (Cohort 3)
**Key Points:**
1. **Introduction & Roll Call:** The session begins with students from around the world (e.g., India, US, UK, Canada) introducing themselves and their locations.
2. **Instructors & Team:** The course is led by instructors Aishwarya (ex-AWS GenAI, now Level Up Labs) and Kiriti (OpenAI, ex-Google, Samsung). They are supported by a team including course manager Marion and teaching partners Sahana, Mel, and Ashu.
3. **Course Philosophy - "Problem-First Approach":**
* The core philosophy is to focus on solving **real business problems** rather than chasing the latest AI tools or trends.
* AI is a tool, not the hero. The emphasis is on foundational thinking that remains relevant despite rapid changes in AI technology.
* Students will learn to evaluate solutions based on enterprise constraints like cost, latency, robustness, and long-term vision.
4. **Course Structure & Content:**
* **Duration:** 6 weeks.
* **Format:** Flipped classroom. Recorded lectures for self-paced learning and live, interactive office hours for Q&A.
* **Tracks:** Content is divided into three tracks:
* **Core (Essential):** Foundational concepts (zero to one).
* **Build (Hands-on):** Assignments and workshops to solidify learning.
* **Grow (Optional):** Additional readings and deep dives.
* **Capstone Project (Week 6):** Students work in teams to design and present a solution to a real business problem, culminating in a public demo day.
5. **Assignments (Build Track):**
* Students will incrementally build a Perplexity-like AI assistant ("Perplexia") over three weeks.
* Two implementation tracks: **Low-code/No-code (using Langflow)** and **Full-code (using Langchain/Langgraph)**.
* Encouraged to use AI coding tools (e.g., Cursor) to complete assignments.
6. **Platforms & Communication:**
* **Maven:** Hosts all course content (lectures, assignments, schedules).
* **Slack:** Primary channel for community interaction, questions, and announcements (#main, #content-questions, #announcements, #assignment-questions, #logistics-questions).
* **Slido:** Used to submit and upvote questions for office hours to ensure structured Q&A.
7. **Guest Lectures:** Scheduled talks from industry experts (e.g., VC partner, ex-Microsoft AI director, founder) on AI strategy, investing, and development.
8. **Etiquette & Expectations:**
* Emphasis on a respectful, inclusive, and collaborative learning environment.
* Students are asked to be open, curious, and leave their egos at the door.
* Questions should be asked publicly on Slack or Slido (not via DMs) to benefit the entire cohort.
* The team is committed to a high-quality experience but cannot accommodate one-on-one requests.
9. **Next Steps:**
* Review pre-course and Week 1 material on Maven.
* Set up the development environment (choose Langflow or Langchain/Langgraph).
* Attend the informal "Chai and AI" session the next day.
* Always start with the **Core** content each week.
A huge thank you to all crowdfunding supporters! The course is ready. Enjoy your learning - we hope you find it valuable.
We are starting. Additional details have been sent to your email.
They are not planning to conduct this course in 2026.
Admin, please review if we should still buy it.
If it is getting too cumbersome for the administrative tasks, I am open to buy with other participants as a small group and share here for others. Please let me know..
Thanks always to the CH team.
All details we can continue in our email, info@coursehunter.net
Please mail us
The course starts in October. We're gathering participants until September 10 to see if we can make it work. Join us!
Старт курса - в октябре. До 10 сентября собираем участников и оцениваем, потянем ли. Присоединяйтесь!