Курс на Stepik
Обложка курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» на Stepik
6 000 ₽

AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Один из самых востребованных трендов последних лет - внедрение в существующие программные продукты технологий искусственного интеллекта и создание новых уникальных продуктов на их базе. Задача курса научить проектировать такие системы под реальные задачи, по текущим отраслевым подходам.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Учеников на курсе 21
Сертификаты, выданные на курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Количество уроков 33
Тесты в курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Количество квизов 24
Время прохождения курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Время прохождения курса —
Стоимость курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Стоимость курса 6 000 ₽ —
Обновления курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» 6 разделов Уроки в курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» 33 урока Тесты в курсе «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» 24 теста Время прохождения курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» 3 ч. Последнее обновление курса «AI-агенты: инженерия и алгоритмы реальных ИИ систем» обн. 3 июля 2026

1. Теоретический минимум по LLM (большим языковым моделям)

6 уроков
Закрытый
1.1 LLM взглянем в суть ↗
20
15
19м 37с
0
Закрытый
1.2 Что LLM может и не может ↗
17
17
6м 21с
0
Закрытый
1.3 Токены и контекст ↗
14
14
24м 51с
0
Закрытый
1.4 Как LLM исполняется и что для этого нужно ↗
14
12
18м 23с
0
Закрытый
1.5 Практика по Inference серверам (HARD*) ↗
13
13
5м 21с
0
Закрытый
1.6 Рассуждения(Reasoning) - может ли модель думать самостоятельно? ↗
13
10
13м 52с
0

2. Базовые алгоритмы и подходы построения агентов

11 уроков
Закрытый
2.1 Агенты взглянем в суть ↗
12
9
12м 44с
0
Открытый
2.2 Базовые абстракции для проектирования алгоритмов ↗
39
7
1м 26с
0
Закрытый
2.3 Практика, заготовим клиент для разбора алгоритмов главы ↗
10
10
3м 4с
0
Открытый
2.4 CoT (Chain-of-Thought) - цепочка рассуждений ↗
38
6
11м 33с
0
Закрытый
2.5 Tree-Of-Thought (ToT) - дерево рассуждений ↗
6
5
-
0
Закрытый
2.6 Re-Act (Reason + Act) - рассжудение и выполнение ↗
6
4
-
0
Закрытый
2.7 LATS (Language Agent Tree Search) - дерево поиска для агента ↗
5
3
-
0
Закрытый
2.8 Структурный вывод и вызов функций ↗
5
3
-
0
Закрытый
2.9 Кодогенерация как инструмент мышления (PAL) ↗
4
4
-
0
Закрытый
2.10 MCP ↗
4
3
-
0
Закрытый
2.11 Измерение и оценка качества агентской системы ↗
3
3
-
0

3. Подходы построения мультиагентных систем

6 уроков
Открытый
3.1 Как сочетать множество агентов в один ↗
34
2
6м 34с
0
Закрытый
3.2 Последовательные цепочки на Langchain ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.3 Разделение агентской системы по базовым функциям (MRKL) ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.4 Графы и машины состояния ↗
1
1
-
0
Закрытый
3.5 Целеориентированные топологии ↗
2
1
-
0
Закрытый
3.6 Безопасность в агентских системах (Guardrails) ↗
1
1
-
0

4. Эффективное смешивание генерации с поиском

6 уроков
Закрытый
4.1 В чем смысл RAG (генерации дополненной поиском)? ↗
2
1
-
0
Закрытый
4.2 Общая архитектура системы класса RAG ↗
2
1
-
0
Открытый
4.3 Измерение и оценка качества RAG системы ↗
27
1
0м 4с
0
Закрытый
4.4 Алгоритмы оптимизации RAG системы [Раздел дорабатывается] ↗
3
1
-
0
Закрытый
4.5 Векторные хранилища Qdrant и Milvus ↗
1
1
-
0
Закрытый
4.6 Более традиционные СУБД как векторные хранилища ↗
4
4
-
0

5. Каналы и модальности

3 урока
Открытый
5.1 Общие канальные архитектурные шаблоны агентской системы ↗
21
21
14м 13с
0
Закрытый
5.2 Архитектура агента под телефонию и голосовые ВА ↗
2
1
-
0
Закрытый
5.3 Архитектуры непрямого взаимодействия [Раздел дорабатывается] ↗
3
3
-
0

6. Улучшение курса

1 урок
Закрытый
6.1 План развития курса ↗
8
8
-
0