Building Agentic AI Applications with a Problem-First Approach
Научитесь принимать решения, учитывая бизнес-ограничения, понимать, когда и как эффективно применять ИИ, и создавать многозадачные агентные приложения. В этом курсе вы освоите проектирование и разработку мощных агентных ИИ-систем для решения бизнес-задач.
Формат курса - «перевернутый класс»: все лекции предварительно записаны, чтобы вы могли изучать материал в удобном темпе, а живые сессии и часы консультаций проходят пять раз в неделю - всего более 35 часов живого взаимодействия.
Курс подходит для всех, кто хотя бы раз писал код - задания включают варианты с низким уровнем кода, и даже те, кто не программировал много лет, найдут курс доступным и полезным. Также курс ориентирован на широкий круг слушателей - от продуктовых менеджеров и архитекторов до руководителей и всех, кто серьезно интересуется агентным ИИ.
Агентный ИИ - системы, способные действовать с определенной степенью автономии, меняют взаимодействие с технологиями. В ближайшие годы большинство программ будут включать ИИ-агентов для расширения возможностей. Это создаёт высокий спрос на специалистов, которые смогут не просто понимать ИИ, а эффективно применять его для решения реальных бизнес-задач с учетом практических ограничений.
Курс сосредоточен на практическом развитии агентных ИИ - мы рассматриваем ключевые парадигмы проектирования и использования агентов, акцентируя внимание не просто на том, что это такое, а когда и как применять эти подходы для принятия обоснованных бизнес-решений.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Aishwarya Naresh Reganti - технический руководитель в области прикладных научных исследований, возглавляющая инициативы по разработке и внедрению генеративных ИИ-решений, готовых к промышленному применению для корпоративных клиентов. Обладая более чем 9-летним опытом в области машинного обучения, она опубликовала свыше 35 научных работ на ведущих конференциях по искусственному интеллекту, таких как NeurIPS, AAAI и CVPR.Aishwarya преподавала профе
Кирити Бадам - инженер технического отдела в OpenAI с более чем 10-летним опытом разработки высокоэффективных ИИ-систем для корпоративного сектора. Его специализация - инфраструктура, ориентированная на искусственный интеллект, с глубокими знаниями в области масштабных вычислений, инженерии данных и систем хранения.До прихода в OpenAI Кирити был одним из первых инженеров стартапа Kumo.ai (входящего в рейтинг Forbes AI 50), где руководил созданием
zerotomastery.io
Этот курс - ваш практический путь к профессии инженера генеративного ИИ: не просто использовать технологии, а создавать их.Сначала вы прокачаете навыки Python: структурирование модульного кода, работа с API и обработка данных. Затем погрузитесь в основы больших языковых моделей (LLMs) - как они устроены, обучаются и как эффективно взаимодействовать с ними через продвинутый prompt engineering.Далее - практика. Вы научитесь создавать реальные AI-пр
codewithmosh (Mosh Hamedani)
ИИ повсюду - но умеете ли вы действительно создавать с ним приложения? Большинство разработчиков пробовали ChatGPT. Кто-то даже вставлял куски сгенерированного кода в проект. Но это далеко не то же самое, что создание настоящих функций на базе ИИ, которые делают приложения умнее, удобнее и ценнее для пользователей.
Talkpython
Пробовали использовать AI-инструменты для программирования, но устали от неработающего кода, копирования из чатов и бесконечной «уборки» за искусственным интеллектом? Есть лучший путь.«Agentic AI Programming for Python» научит вас работать с агентным искусственным интеллектом - не просто чат-ботом или автодополнением, а умным помощником, который понимает ваш код, запускает тесты, форматирует проект и самостоятельно создаёт полноценные функции под
**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!