Чему вы научитесь
- отличать LLM от AI-приложения вокруг неё;
- понимать, что попадает в context и откуда берутся память и свежие данные;
- восстанавливать полный цикл tool calling — от запроса модели до результата внешней системы;
- отличать обычный код, workflow и agent;
- объяснять роли MCP host, client и server;
- выбирать необходимые права, подтверждения, лимиты и способы проверки результата.
О курсе
Короткий курс о том, как связаны LLM, context, tools, agents и MCP — без математики трансформеров и продуктовой магии.
Для кого этот курс
Разработчики, аналитики, продакт-менеджеры, начинающие технические специалисты и технически любопытные люди, которые уже пользуются AI-инструментами, но хотят связать LLM, context, tools, agents и MCP в одну понятную инженерную картину.
Начальные требования
Глубокое знание машинного обучения и математики не требуется. Достаточно пользоваться AI-чатами и в общих чертах понимать, что приложения могут обращаться к API и внешним данным.
Преподаватели курса
999
Как проходит обучение
Короткие фрагменты теории чередуются с интерактивными заданиями. Они проверяют не запоминание терминов, а понимание того, что делает модель, что делает приложение и за что отвечают внешние системы.
Программировать в ходе курса не нужно. В примерах используются знакомые сценарии: поддержка клиентов, календарь, работа с файлами и coding agents.
Формат курса
Шесть коротких уроков. Теоретические шаги на 2–4 минуты чередуются с сортировками, сопоставлениями, таблицей и вопросами на понимание. В финале — рефлексия и дополнительные источники.
Что вы получите
- 8 коротких уроков
- 19 заданий
- схемы
- итоговый разбор AI-рецензентом
Нагрузка
1–2 часа