Курсы
Структурированные курсы с отслеживанием прогресса. Выберите свой уровень и начните обучение.
Промптинг с нуля
От первого промпта до продвинутых техник улучшения результатов — за 4 модуля
AI-агенты: от ReAct до MCP
Агентные системы, инструменты, MCP и мультиагенты — за 4 модуля
AI-безопасность
Безопасность AI-систем: от основ AI Safety до prompt injection, red teaming и регулирования
Context Engineering: проектирование контекста
От одного промпта к системе контекста — управление памятью, окном, сжатие и агентные паттерны
MCP для разработчиков: от протокола до продакшена
Model Context Protocol — от основ до создания своих серверов и production-деплоя
RAG от нуля до продакшена
Retrieval-Augmented Generation: от основ до продвинутых паттернов за 3 модуля
Контроль AI-агентов в продакшене
Routing, approvals, prompt injection defense, retries и freshness как control plane для production-агентов
Надёжные AI-агенты
Архитектура, дебаг, observability и safety для production-агентов
Context Engineering: продвинутый курс
Компоненты контекста, компрессия, память и production-практики управления контекстом
Evals и Verification для LLM
Судьи, benchmark-ы, agent evals и практики проверки качества AI-систем
Fine-tuning: от теории к практике
Когда промптинга недостаточно — дообучение моделей: LoRA, RLHF, синтетические данные, дистилляция
LLM Security на практике
Threat model, red teaming, refusal calibration и agent safety для реальных AI-систем
Выбор моделей и маршрутизация
Как выбирать LLM под задачу, считать экономику и строить routing между fast и smart моделями
AI в продакшене
Оценка качества, оптимизация стоимости, безопасность и мониторинг AI-систем
RAG в продакшене
От прототипа к production-ready RAG: оценка качества, продвинутый retrieval, оптимизация стоимости и мониторинг
Retrieval Quality и Reranking
Как улучшать качество поиска в RAG: embeddings, hybrid search, reranking и evaluation