
Создание системы машинного обучения в реальном времени
Научитесь проектировать, разрабатывать, развёртывать и масштабировать end-to-end ML-системы реального времени с использованием Python, Rust, LLMs и Kubernetes.


Научитесь проектировать, разрабатывать, развёртывать и масштабировать end-to-end ML-системы реального времени с использованием Python, Rust, LLMs и Kubernetes.

Научитесь превращать стандартные ИИ-ассистенты в настоящих партнёров по кодингу, которые понимают ваш стиль, контекст и особенности проекта. Курс научит вас настраивать, адаптировать и развивать любые ИИ-инструменты (Cursor, Copilot, Amp, Claude Code, Windsurf и др.), чтобы они работали на вас, а не наоборот.

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

100% TypeScript. 100% Production-ready. 0% хайпа. Только реальные инструменты и опыт. Интеграция с LLM наконец-то вышла на новый уровень - теперь это действительно стоит вашего времени. Еще год назад разработка под LLM была настоящим хаосом: костыли, нестабильные API, устаревшие интерфейсы и бесконечные переделки. Теперь всё иначе - благодаря AI SDK.

Кто сказал, что приложения с искусственным интеллектом должны создаваться только на Python? На этом курсе вы научитесь практически интегрировать ИИ в реальные приложения на Go - начиная с базового использования LLM и постепенно переходя к созданию динамичных, интеллектуальных и автономных AI-агентов. Каждый модуль курса ориентирован на результат: вы будете не просто изучать технологии, а создавать полноценные проекты, пополняя своё портфолио и ук

Создавайте мощные локальные скрипты на основе искусственного интеллекта Перестаньте ограничиваться простыми AI-чатами и откройте истинный потенциал локальных языковых моделей, научившись писать для них скрипты. Этот курс проведёт вас шаг за шагом через процесс создания гибкого и «умного» командного инструмента, который понимает естественный язык, взаимодействует с файловой системой и автоматизирует сложные задачи - всё это работает полностью лока

Добро пожаловать на курс «Постигаем основы современного искусственного интеллекта» - ваш путь к освоению возможностей ИИ.В ходе обучения вы узнаете, как искусственный интеллект меняет мир - от распознавания изображений до перевода языков - и получите прочное понимание того, как модели обучаются и работают.Курс подойдет как новичкам, так и тем, кто хочет углубить свои знания: вас ждут понятные объяснения, практические примеры и живые эксперименты

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это следующий практический шаг после семантического поиска и индексации. В этом курсе вы создадите полноценный локальный RAG-конвейер, который обрабатывает PDF-файлы, разбивает тексты на фрагменты, сохраняет векторы в Elasticsearch, извлекает релевантный контекст и генерирует обоснованные ответы с помощью модели Mistral, запущенной локально через Ollama.Мы пройдём путь от начала до конца на конкретном сценар

Погрузитесь в искусство и науку создания эффективных промтов для задач разработчиков. Научитесь получать более качественные результаты от ИИ-инструментов, тестировать и улучшать промты, оптимизировать использование токенов и применять техники, которые значительно повышают качество генерации и отладки кода.

Живой, практический курс, где мы вместе (без длинной теории) соберём рабочий ML-продукт на Rust: обучим модель, упакуем её и поднимем REST API для предсказаний, а затем развернём сервис в Kubernetes. Курс честно «лайв»: преподаватель не позиционирует себя как закоренелого Rust-гуру — мы идём шаг за шагом, опираясь на диалог с код-ассистентом и концентрируясь на результате.