Курс на Stepik
Обложка курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)» на Stepik
1 299 ₽

Пишем ИИ агентов на Go (Golang) ★ 3.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Этот курс — практическое руководство по созданию ИИ-агентов на языке Go с использованием локальных моделей LLM (Large Language Models). Вы научитесь развертывать LLM локально с помощью Ollama, строить чат-боты с контекстом, настраивать параметры агента и даже создавать сервис для проверки и исправления ошибок в тексте. От основ архитектуры моделей до разработки полноценного веб-сервиса — всё в одном курсе!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Учеников на курсе 25
Сертификаты, выданные на курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Рейтинг курса 3.000
Уроки в курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Количество уроков 31
Время прохождения курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Стоимость курса 1 299 ₽ —
Обновления курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)» 6 разделов Уроки в курсе «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)» 31 урок Время прохождения курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)» 1 ч. Последнее обновление курса «Пишем ИИ агентов на Go (Golang)» обн. 19 апреля 2026

1. Введение

1 урок
Открытый
1.1 Добро пожаловать на курс ↗
49
49
1м 24с
0

2. Развернем локально LLM

1 урок
Закрытый
2.1 Установка ollama и разворачивание LLM ↗
23
23
2м 3с
1

3. Какие есть и как работают LLM

6 уроков
Закрытый
3.1 Разница между моделями - архитектура, квантование, дистилляция ↗
22
20
8м 3с
0
Закрытый
3.2 Обработка запроса в LLM - токены, эмбеддинги, контекстуальность ↗
20
20
0м 16с
0
Закрытый
3.3 Токенизация запроса пользователя ↗
19
19
1м 37с
0
Закрытый
3.4 Преобразование токенов в числовые векторы (эмбеддинги) ↗
17
17
3м 46с
0
Закрытый
3.5 Обработка через нейронную сеть ↗
17
17
3м 10с
0
Закрытый
3.6 Генерация ответа ↗
17
17
4м 10с
0

4. ИИ агент на Go - Чат с контекстом

9 уроков
Открытый
4.1 Настройка инструментов ↗
31
24
2м 40с
4
Закрытый
4.2 Установка пакета для работы с Ollama ↗
17
17
2м 22с
0
Закрытый
4.3 Реализация первого запроса в LLM ↗
16
15
10м 42с
0
Закрытый
4.4 Создаём пакет errors— для определения всех ошибок ↗
15
15
1м 48с
0
Закрытый
4.5 Создаём пакет config — для получения настроек приложения. ↗
17
11
19м 18с
0
Закрытый
4.6 Создаём пакет model — для хранения моделей приложения. ↗
15
15
2м 20с
0
Закрытый
4.7 Создаём пакет chat — для управления чатом. ↗
12
11
9м 32с
0
Закрытый
4.8 Понимание контекста в LLM ↗
12
12
2м 39с
0
Закрытый
4.9 Добавляем сохранение контекста чата, добавляем сессии. ↗
11
8
5м 18с
0

5. Тонкая настройка Агента

8 уроков
Закрытый
5.1 System prompt - Системный промт ↗
10
7
1м 32с
0
Закрытый
5.2 Установка роли агенту — учитель математики. ↗
10
7
1м 46с
0
Закрытый
5.3 Понимание работы параметра Температура в LLM ↗
8
6
-
0
Закрытый
5.4 Temperature - Настройка температуры для агента ↗
8
8
-
0
Закрытый
5.5 Prefilled Assistant Messages - Предварительное сообщение агента ↗
9
7
-
0
Закрытый
5.6 Stop Sequences - Стоп последовательности ↗
7
7
-
0
Закрытый
5.7 Ограничения генерации ответа -  NumPredict ↗
8
7
-
0
Закрытый
5.8 Включение режима - "Think" - думать ↗
7
6
-
0

6. ИИ сервис для проверки текста на ошибки на Go

6 уроков
Открытый
6.1 Введение ↗
23
23
0м 30с
0
Закрытый
6.2 Создаём пакет config — для получения настроек приложения. ↗
10
5
1м 36с
0
Закрытый
6.3 Создаем пакет agent - ядро для работы с LLM ↗
7
5
-
0
Закрытый
6.4 Установка фреймворка GIN ↗
7
7
-
0
Закрытый
6.5 Создаём пакет handler — http бэкенд. ↗
7
4
-
0
Закрытый
6.6 Создаем простой веб клиент на HTML + CSS ↗
9
6
-
0