Youssef Hosni — RAG
Youssef Hosni, RAG Туториалы, Курсы.
40Youssef Hosni — AI Engineer, Data Scientist и Applied Scientist, исследователь в области машинного обучения и AI. Сейчас он связан с Aalto University в Финляндии, где работает над применением AI-агентов и ML, а также занимается разработкой AI-продуктов. На GitHub он представляет себя как “AI Engineer & Applied Scientist | PhD Researcher @AaltoUniversity”.
В его профессиональном описании также указано, что он работает Senior Data Scientist в Ment, где занимается внедрением Generative AI-функций в продукты компании. До этого занимался исследовательской работой в области Deep Learning и Computer Vision, в том числе применительно к медицинским изображениям.
Его специализация довольно хорошо совпадает с курсами, которые он сейчас продаёт:
- Data Science и Machine Learning
- Generative AI и LLM
- AI Agents
- RAG и Agentic RAG
- Prompt Engineering
- LangChain
- Claude Code
- AI Engineering
- Python
- Docker
- Time Series Analysis
- Computer Vision
- техническое обучение и подготовка к AI/Data Science-интервью
Популярное в youssef hosni
Hermes Agent: AI-агенты с памятью, навыками и автономными рабочими процессами
Разработка RAG-систем, готовых к продакшену
Практический курс по Loop Engineering с Claude
Agentic RAG с DeepSeek-R1: интенсивный курс
Разработка мультиагентных систем для глубокого поиска
Резюме, которое поможет получить работу в AI Engineering и Data Science
RAG, Курсы от Youssef Hosni
Youssef HosniДругое (ИИ)AI-агентыRAG
Agentic RAG с DeepSeek-R1: интенсивный курс
Agentic RAG with DeepSeek-R1 Crash Course
Agentic RAG с DeepSeek-R1 — практический интенсивный курс по созданию агентной Retrieval-Augmented Generation системы на базе локальной LLM DeepSeek-R1. Вы пошагово соберёте рабочее приложение, в котором агенты, инструменты, задачи и RAG-компоненты взаимодействуют в едином workflow для поиска информации, рассуждения и генерации ответов.Курс ориентирован на практику: вместо абстрактной теории вы настраиваете локальную среду, запускаете DeepSeek-R1
Youssef HosniДругое (ИИ)RAG
Разработка RAG-систем, готовых к продакшену
Designing Production Ready RAG System Crash Course
Production RAG — это не просто разбиение документов на фрагменты, создание эмбеддингов и передача найденного контекста в промпт. В реальном приложении RAG-система должна работать с PDF, сканами, изображениями, правами доступа, метаданными, несколькими хранилищами, очередями, фоновой обработкой, гибридным поиском и AI-агентами. На этом практическом курсе вы разберёте, как проектировать RAG-конвейер, готовый к продакшену, и интегрировать его в полн