🏃♀️ 1 день до конца спец предложения
Успей впрыгнуть на курс (https://clc.to/1gpe5g) «AI-агенты для DS» (https://clc.to/1gpe5g) до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.
🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале (https://yangx.top/datarascals) рассказывает о RAG:
Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.
Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».
Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena (https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena)
Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» (https://clc.to/1gpe5g) научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.
➡️ вот что ждет слушателей курса на втором:
— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента
Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка (https://yangx.top/dsproglib/6534)
❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас (https://clc.to/1gpe5g)
Успей впрыгнуть на курс (https://clc.to/1gpe5g) «AI-агенты для DS» (https://clc.to/1gpe5g) до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р.
🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале (https://yangx.top/datarascals) рассказывает о RAG:
Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса.
Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM,
а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность
«что наши данные попадут в OpenAI».
Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения,
а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной:
👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena (https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena)
Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» (https://clc.to/1gpe5g) научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии.
➡️ вот что ждет слушателей курса на втором:
— Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных
— Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз»
— Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет
— Что такое guardrails и как они спасают от бреда
— Что делать, когда LLM не знает ответа
— Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента
Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка (https://yangx.top/dsproglib/6534)
❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас (https://clc.to/1gpe5g)
❓ Какое из следующих утверждений о defer неверно
Anonymous Poll
26%
Ожидает завершения текущей функции
36%
Может быть использован для управления мьютексами
39%
Выполняется перед завершением функции
25%
Срабатывает даже в случае возникновения ошибки в функции
😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе ():
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене ()
https://clc.to/igQ4gA
Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты.
🎓 Чему вы научитесь на курсе ():
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Решение за вами.
👉 Купить курс по старой цене ()
https://clc.to/igQ4gA
proglib.academy
Курс|AI-агенты для DS-специалистов
На курсе ты разберёшься, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру агентов, связку с внешними API, пайплайны действий и популярные библиотеки. Курс включает реальные…
❓Как изменить начальное значение iota в блоке const
Anonymous Poll
13%
Невозможно изменить начальное значение iota
30%
Можно сбросить iota в любой строке с помощью iota = 10
59%
Можно использовать дополнительные выражения для изменения значений, например, iota + 1
11%
Начальное значение всегда будет равно 1
❓ Как часто увеличивается значение iota
Anonymous Poll
7%
iota остаётся неизменным на протяжении всего блока const
64%
Когда используется новая строка в блоке const
12%
Каждый раз, когда вы используете iota в разных блоках const
20%
Каждый раз, когда вы используете iota
Балансировка и геораспределение: как создать быстрое и надёжное приложение для всего мира
На вебинаре разберём, как крупные компании — такие как Netflix, Amazon и другие — делают свои сервисы доступными для пользователей по всему миру без задержек и сбоев.
На вебинаре вы:
— Как работают балансировщики и «умные» прокси.
— Что такое геораспределение и зачем оно критично для масштабируемых сервисов.
— Как грамотно распределять трафик между дата-центрами.
— Частые ошибки при проектировании глобальных систем — и как их избежать.
👉 Регистрация и подробности о курсе Highload Architect: https://clck.ru/3MZHim
Бесплатное занятие приурочено к старту курса Highload Architect, обучение на котором позволит освоить решения, которые выдерживают большое количество запросов в секунду и правильно оптимизировать работоспособность серверов.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
На вебинаре разберём, как крупные компании — такие как Netflix, Amazon и другие — делают свои сервисы доступными для пользователей по всему миру без задержек и сбоев.
На вебинаре вы:
— Как работают балансировщики и «умные» прокси.
— Что такое геораспределение и зачем оно критично для масштабируемых сервисов.
— Как грамотно распределять трафик между дата-центрами.
— Частые ошибки при проектировании глобальных систем — и как их избежать.
👉 Регистрация и подробности о курсе Highload Architect: https://clck.ru/3MZHim
Бесплатное занятие приурочено к старту курса Highload Architect, обучение на котором позволит освоить решения, которые выдерживают большое количество запросов в секунду и правильно оптимизировать работоспособность серверов.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru