Отличный курс. Для получения базы по mcp кайф
спасибо!
Четыре практических курса от бэкенда до enterprise-архитектур. Вы построите production-ready сервис на FastAPI, создадите RAG-систему с LLM, разработаете мультиагентные системы на LangGraph и освоите MCP — стандарт для подключения AI к внешним данным. Вместо теории — сквозные проекты для портфолио. Четыре проекта и полный набор навыков AI-инженера.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 0 | |||||
| 0 | |||||
| 11 | |||||
| 4.944 | |||||
| 4 | — | — | — | — | |
| 154 | |||||
| 430 | |||||
| — | |||||
| 2 499 ₽ | — | ||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||
| Сложность | normal | — | — | — | — |
Отличный курс. Для получения базы по mcp кайф
спасибо!
понравилось, что начинается с базы, и переходит в уровень продакшена
Дал хорошую базу, жду 2 часть
Благодарю!
Актуальны очень курс, чуть ли не единственный по MCP. Объясняются только актуальные темы и сразу же применяются на практике
спасибо
Хотел узнать про RAG, автор подробно и просто объяснил, все стало понятно, отличный курс
Очень понравился курс, я новичок и мне было все понятно, автор объясняет все простыми словами, отвечает в комментариях на все вопросы. Чуть ли не лучший курс за такую цену по моему мнению!
Искал курс, чтобы научится с нуля строить LLM приложения, это тот самый, который и нужен был. Автор разбирает темы от настройку окружения до метрик RAG сервиса, отличный!
Спасибо!
Прохожу уже второй курс от автора, не пожалел. Очень нравится подача, именно уделяется больше времени практическим навыкам, теория качественная.
Спасибо
Очень понравилось, что изучается полный стек для разработки LLM приложений, при изучении инструмента приводится пример кода, также в конце создаем самостоятельно проект
Спасибо за отзыв