Складчина: новые складчины на курсы и тренинги

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 0. Вводно-правовой
  
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4. Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект

+ Модули:

• Карьера на фрилансе 1. Подготовка к выходу на фриланс
• Карьера на фрилансе 2. Кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании
  
• Карьера в бизнесе 1. Внедрение ИИ в бизнес
• Карьера в бизнесе 2. Сбор портфолио

Вайб-кодинг

• Вводно-правовой модуль
• Модуль 1. Основы Vibe-coding и Telegram bot API
• Модуль 2. Работа со сторонними сервисами
• Бонусный модуль. Дополнительные инструменты вайбкодера

Q&A сессии и Практикумы

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект

​

За три дня ты перейдешь от базового использования ИИ-агента к полноценной агентной разработке: от постановки задачи до релиза в прод
Используешь ИИ-Агента, но разработка как-будто не ускорилась?
Это частая история. Недостаточно просто скачать Codex или Claude Code: без правил, управления контекстом, разными ролями агентов и ограничений агент, действительно, быстрее генерирует изменения, но не гарантирует их качество
Проблема
КОД-РЕВЬЮ делает тот же агент, Который пишет код
Проблема
Контекст постоянно засоряется и агент галлюцинирует
Проблема
агент постоянно забывает правила проекта и говнокодит

ДЛЯ КОГО ИНТЕНСИВ
Разработчиков
Научишься ставить задачи ИИ-агентам, задавать правила и проверять результат.
Тимлидов и техлидов
Выстроишь командный процесс работы с ИИ-агентами: роли, контекст, проверки и критерии приёмки.
ML- и DS-инженеров
Адаптируешь агентный подход под работу с моделями и данными: проверки, границы изменений и контроль качества.

Программа ИНТЕНСИВА
Занятие 1 [20 октября]
Настраиваем кодинг-агента под реальный проект
Что разберёшь

• Из чего состоит готовая среда для агентской разработки: модель, кодинг-агент и тулы (tools)
• Как настроить OpenCode и выбрать модели для разработки и ревью
• AGENTS.md и правила (rules) проекта: что агент должен учитывать в каждой сессии
• Разница между общими правилами репозитория и инструкциями под конкретные задачи
• Скиллы для типовых задач разработки и повторяемых сценариев
• Как задавать формат входа и результата агента, чтобы работа шла по понятному контракту
• Ограничения для агента: область изменений, размер diff и условия передачи задачи человеку
• TDD в работе кодинг-агента: тесты как способ проверять результат, а не доверять ответу модели
• Как добиваться минимального diff и не позволять агенту менять лишний код
• Структура репозитория и журнал решений как постоянный контекст для новых сессий

Результат занятия
Настроишь готовую среду для агентской разработки и поймёшь, как встроить кодинг-агента в рабочий процесс проекта.
Задача → правила и скиллы → кодинг-агент → минимальный diff → тесты → ревью кода

В результате агент будет получать нужный контекст, работать в заданных границах и возвращать проверяемый результат вместо неконтролируемых изменений по всему проекту.

Занятие 2
Строим агентный пайплайн: разработка, ревью и приёмка
Что разберёшь

• Почему один агент не должен одновременно писать код и принимать собственную работу
• Разделение ролей между агентом-разработчиком и агентом-ревьюером
• Отдельные сессии и чистый контекст для независимой проверки результата
• Как ставить задачу через спецификацию, ограничения и критерии приёмки вместо длинного промта
• Handoff (передача задачи между агентами) без переноса всей истории чата
• Что входит в handoff-пакет и какой контекст действительно нужен следующему агенту
• Как проводить ревью кода отдельным агентом в режиме только чтения
• Агентный цикл (agent loop): разработка, ревью, доработка и повторная проверка
• Ограничение количества итераций и передача сложной задачи человеку
• Как собрать агентный пайплайн от постановки задачи до приёмки

Результат занятия
Построишь агентный пайплайн, в котором разработка и ревью разделены между независимыми агентами и отдельными сессиями.
Задача → агент-разработчик → handoff-пакет → агент-ревьюер → доработка → приёмка

Научишься передавать между агентами только нужный контекст, контролировать агентный цикл и получать независимую проверку результата перед тем, как работа считается завершённой.

Занятие 3 [22 октября]
Работаем с большим репозиторием и управляем контекстом агента
Что разберёшь

• Почему кодинг-агенты начинают хуже работать в больших репозиториях и длинных сессиях
• Как определить зону изменений: что агент может менять, что только читать, а что трогать запрещено
• Планирование изменений до написания кода
• Права и ограничения агента-разработчика и агента-ревьюера
• Как сохранять состояние задачи между отдельными сессиями
• Формирование компактного контекста вместо переноса всей истории работы
• Структура репозитория и журнал решений как внешняя память для агента
• Контроль области изменений и минимального diff в большой кодовой базе
• Как независимо проверять качество тестов, включая мутационное тестирование
• Перенос подходов всех трёх дней в собственный рабочий репозиторий

Результат занятия
Научишься управлять работой кодинг-агентов в большой кодовой базе и не терять контроль над контекстом и областью изменений.
Контекст задачи → зона изменений → план → агент-разработчик → handoff → агент-ревьюер → проверка → приёмка
В результате сможешь переносить состояние между сессиями, ограничивать действия агентов и использовать тот же подход уже в собственном рабочем репозитории.

​

После интенсива ты сможешь

• Создавать интернет-магазины, каталоги, личные кабинеты и соцсети на PHP — с агентом, без хаоса
• Писать спеки и документацию так, чтобы агент понимал задачу с первого раза
• Держать агента «в контексте» даже на больших проектах — без деградации и сюрпризов
• Использовать стартовый шаблон как основу для любого нового проекта — взял и стартовал
• Получить живое ревью на свой реальный проект — не учебный, а тот что нужен именно тебе

Три встречи

• 01. МК. Знакомство с подходом. Пример разработки проекта
• 02. МК. Определение проектов участников
• 03. МК. Ревью проектов

Пошаговые уроки

• Обзор документации и стартового проекта
• Создание дизайн системы
• Создание прототипов
• Документация с описанием проекта
• Фаза 1. Каталог товаров
• Фаза 2. Корзина
• Фаза 3. Оформление заказа
• Фаза 4. Email письма при оформлении заказа
• Фаза 5. Онлайн оплата. Интеграция Юкасса
• Фаза 6. Авторизация в админку
• Аудит безопасности
• Загрузка проекта на хостинг
• Фаза 7. Отправка почты через SMTP сервер
• Фаза 8. Миграции для базы данных
• Фаза 9. Новый функционал. Работа с миграциями
• Фаза 10. SEO оптимизация проекта
• Фаза 11. Статические страницы
• Фаза 12. Markdown редактор
• Фаза 13. Перенос страниц из шаблонов в админку

​

Как связать 1С и OpenCode.
Покажу в мастер-классе по AI-разработке в 1С

Что мастер-классе:

• Установим OpenCode и нужные зависимости
• Подключим BSL Language Server
• Создадим проект для работы
• Узнаем как подключать провайдеров с нужными моделями
• Изменим конфигурацию Демонстрационное приложение

Что реализовано в этом мастер-классе:

Это реальный пример, как я заставил OpenCode делать работу 1С-разработчика - полностью на бесплатных моделях

В конфигурации Демонстрационное приложение решена задача агентского процента

• Установлен OpenCode с нужными зависимостями
• Подключен BSL Language Server для корректной работы
• С нуля созданы объекты конфигурации (справочник + регистры)
• Документ доработан под новую бизнес-логику
• Форма расширена: интерфейс + удобство работы
• Логика автоматизирована через обработчики событий
• Проведение настроено: корректные движения по регистру
• Отчет на СКД: готовая аналитика без ручной работы

Для кого:

• Разработчики 1С, которые устали делать всё вручную
• Кто работает с самописными или снятыми с поддержки конфигурациями
• кто хочет ускорить разработку в 2–5 раз
• Кто уже пробовал AI, но получил “мусорный код”

​

Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python. 5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат.
Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI. Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере

Чему вы научитесь

• Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера.
• Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки.
• Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер.
• Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает.
• SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском.
• Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки.
• Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста.
• Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора.
• Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта.
• Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat

О курсе
Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат

«Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика, ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании: вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel, сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку.

Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана». Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы. Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса. Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой. Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку. У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса.

Что внутри
Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных
Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация
Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест
Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору.

Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat.

Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису.

Для кого этот курс

• Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера.
• Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании.
• Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке.

Начальные требования
Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel
Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна
Возможность установить и настроить платный тариф для агентов

Наши преподаватели
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.

Как проходит обучение
Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца. К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами.

В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Программа курса
1.Каĸ устроен ĸурс + настройĸа инструментов.Первая задача: разобрать «грязную» выгрузĸу
2.Формулы, ĸоторые пишет ИИ
3.Сводные таблицы и быстрые ответы бизнесу
4.Кейс: обезличивание персональных данных
5.Диаграммы и мини-дашборд в таблице
6.Каĸ проверять ИИ: ĸонтрольные суммы и здравый смысл
7.Та же задача в другом инструменте: Qwen
8.Настраиваем базу за 10 минут руĸами ИИ
9.Text-to-SQL: от вопроса бизнеса ĸ запросу
10.Join-ы без боли
11.Читаем и распутываем чужой SQL
12.Оĸонные фунĸции через задачи
13.Оптимизация: почему запрос тормозит?
14.Та же задача в другом инструменте: Codex + ГигаЧат
15.Оĸружение без страданий
16.Разведочный анализ (EDA) за 20 минут
17.Очистĸа и трансформация в pandas
18.Графиĸи, ĸоторые понимает бизнес
19.Дебаг: чиним упавший сĸрипт
20.Автоматизация рутины
21.Проверĸа гипотез: A/B-тест на практике
22.Та же задача в другом инструменте: MiniMax Code
23.Что таĸое API на пальцах + первый запрос
24.Продвинутая работа с API: кэширование и fall back-и
25.Парсинг: таблица из сайта конкурента
26.Регулярный сбор данных (парсинг) по расписанию
27.Строим data pipeline
28.Та же задача в другом инструменте: Codex + MiniMax Code
29.Подведение итогов курса

​

Проблемы, которые решает курс:

1. Пишу бизнес-логику и приложения на Go, но не могу разобраться perf-снимот или прочитать код в сторонней библиотеке.
2. Паникую, если нужно оптимизировать код, потому что не знаю, что происходит за пределами синтаксиса.
3. На работе пишу простые фичи, но хочется заниматься чем-то нетривиальным и низкоуровневым.
4. Не могу разобраться в исходном коде Go, потому что не понимаю, как устроен язык/архитектура компьютера.
5. Хочу устроиться в BigTech, но на собеседованиях валюсь на вопросах по внутреннему устройству GO и Computer Science.

За 5 недель на практике научишься выжимать все соки из Golang:

1. Изучишь computer science для работы в BigTech и научишься понимать, как исполняется код от языкового синтаксиса до машинных инструкций.
2. Узнаешь, как устроена операционка и на практике разберешь calling convention и научишься вызывать syscall’ы.
3. С нуля научишься использовать ассемблер в Go для понимания языковых оптимизаций.
4. Научишься оптимизировать код на примерах bigtech-компаний и низкоуровневого программирования.
5. Глубоко разберешь подкапотную работу low-level пакетов: unsafe и runtime, reflect и debug.
6. Научишься использовать профайлер для оптимизаций CPU, памяти и блокировок.
7. И за счет всех этих знаний сможешь повысить уровень ЗП и свою ценность в компании, как специалиста.

Программа курса:
Урок 1 Микроархитектура процессора
Урок 2 Внутреннее устроиство оперативнои памяти
Урок 3 Внутреннее устроиство кэша процессора
Урок 4 Введение в операционные системы
Урок 5 Прерывания и системные вызовы
Урок 6 Механизмы управления памятью в операционнои системе
Урок 7 Введение в ассемблер Go
Урок 8 Инструкции работы со стэком
Урок 9 Устроиство памяти в Go бенчмарки
Урок 10 Оптимизации в Go
Урок 11 Управление внутренним состоянием рантаима Go
Урок 12 Профилирование в Go

​

Изучаем самые актуальные продвинутые методы работы с LLM и трансформерными моделями

Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.

LLM — один из самых востребованных вариантов применения генеративного ИИ, поэтому на курсе мы делаем фокус на самые актуальные технологии работы с большими языковыми моделями. Студенты на практике научатся работать с самыми передовыми моделями и фреймворками, которые сегодня являются state-of-the-art в области NLP.

Для кого этот курс

• Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.
• Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
• Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
• ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.

Необходимые знания

• Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
• Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
• Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
• Программирование на Python для машинного обучения.

Что даст вам этот курс
Вы научитесь

• Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
• Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
• Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
• Дообучать языковые модели под свои задачи;
• Поднимать модели в телеграм-боте.

Программа

Базовые понятия трансформерных моделей
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой модели
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗ
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗ
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текста
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗ
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессия

Новая эра LLM: базовые методы
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Продвинутые методы работы с LLM
В этом модуле вы изучите углубленные подходы к работе с трансформерами.
Тема 1: Sentence-transformers // ДЗ
Тема 2: Эффективные трансформеры
Тема 3: Практическое занятие: фреймворки для эффективной работы с LLM // ДЗ
Тема 4: LangChain
Тема 5: RAG - генерация на основе базы знаний

Доп. главы работы с LLM
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.
Тема 1: Оценка LLM
Тема 2: Распределенное обучение
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗ
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Трансформеры для других модальностей
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформеры
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделями
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗ
Тема 4: Трансформеры для временных рядов
Тема 5: Трансформеры для табличных данных
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.

Преподаватели

• Андрей Носов. AI Architect, Raft. PhD Communication Science, Tampere University (Finland)
• Никита Овчинников. Lead of Research And Development Peech
• Алексей Клочков. Data Science Team Lead Kept
• Анна Козлова
• Раиль Сулейманов. Machine Learning Engineer Garage IT
• Мария Тихонова. Лидер Research кластера Сбер, ВШЭ
• Дмитрий Гайнуллин. Machine Learning Engineer AIC

​

Для кого этот курс:

• Курс ориентирован не только на разработчиков и прежде всего не на разработчиков. В курсе разбираем как настроить автономных агентов для решения повседневных рутинных задач.

Особенности курса:

• Практические кейсы
  Рассматриваем применение ИИ инструментов на реальных задачах из мира 1С.
• Современные инструменты
  OpenClaw - 376 000 звёзд на github
  Hermes-agent - 176 000 звёзд на github
  Agency-Agents - 107 000 звёзд на github
  Paperclip - 68 000 звёзд на github
  И это всё за год или меньше.
  В сумме 600+ тысяч звёзд на github - инструментарий этого курса.
• Ориентировано на экосистему 1С
  Используются специализированные MCP для 1С (предоставляются) и скиллы, написанные для 1С (предоставляются)

Программа:

• Автономные агенты: базовая архитектура
  • что такое автономный агент
  • agent loop
  • память
  • tools (MCP)
  • skills
• OpenClaw (автономный агент)
  • Установка и настройка
  • Подключение к Telegram
  • Подключение к 1С (MCP)
  • Добавление нужных скиллов
  • Работа с браузером
• Hermes Agent (автономный агент)
  • Установка и настройка
  • Подключение к Telegram
  • Подключение к 1С (MCP)
  • Добавление нужных скиллов
  • Работа с браузером
• Агентные компании, Company as Code
  • роли, skills, policies;
  • шаблоны компаний;
  • версионирование;
  • объявление агентов.
• Paperclip (платформа агентных компаний)
  • установка и настройка;
  • создание агентной компании;
  • подключение к 1С;
  • практический кейс - компания 1С: Франчайзи.
• Agency Agents (платформа агентных компаний)
  • установка и настройка;
  • создание агентной компании;
  • подключение к 1С;
  • практический кейс - компания 1С: Франчайзи.
• Особенности эксплуатации в Enterprise
  • политики доступа;
  • логинрование;
  • мониторинг;
  • модели.

​

Данный курс является нашим флагманским продуктом и продолжением нашего курса "1С программирование для начинающих", так как мы собрали в нём все основные знания программиста 1С, которые по нашему мнению важны и часто используются в программировании на 1С.
Курс поможет как начинающему, так и продолжающему программисту освоить множество различных инструментов и техник разработки на 1С.

Чему вы научитесь

• Начнем с самых основ, но конечно с более обширным заходом. Например в блоке про платформу разберем установку и работу в EDT, а в блоке "Конфигурация" разберем установку и настройка собственного виртуального сервера 1С.
• Повторим базовые основы программирования на 1С с более сложными и интересными примерами.
• Поговорим про состав конфигурации более профессиональным языком и подробно разберем все их возможности.
• В блоке с программной работой с объектами конфигурации рассмотрим реальные примеры программирования.
• Подробно разберем все возможности и особенности запросов к базе данных.
• Познакомимся с формами и научимся с ними работать.
• Кратко познакомимся с бухгалтерским учетом.
• Научимся создавать интересные печатные формы, в том числе в формате Word.
• Разберемся с правами и ролями в 1С, как одним из пунктов, который очень важен в повседневной работе программиста.
• Познакомимся с регламентными и фоновыми заданиями.
• Разберем задачи по бизнес-процессам.
• Попрактикуемся в работе с типовыми конфигурациями, в том числе поговорим про их обновление и созданию внешних обработок и печатных форм.
• Познакомимся и попрактикуемся в работе с интеграциями и обменами данных.
• Ну и наконец - пройдем финальный модуль, наполненный множеством интересных задач!

О курсе

Цель: наша цель помочь людям, которые решили освоить такую сложную и востребованную профессию как 1С разработчик, разобраться и понять, что же это такое программирование в 1С.
Для для тех, кто совершенно ничего не знал про 1С до этого момента. Мы начинаем учиться с самых основ.
Помощь: наша команда всегда поможет вам в любой ситуации с любым вопросом! Мы не бросим вас одних в таком тяжелом процессе как обучение новому и всегда подскажем, и направим вас в нужном направлении.
Сертификат: в конце курса каждый из учеников получит подтверждающий сертификат!
Награды: наши курсы так же получают награды, одна из которых была получена на Stepik Awards 2024. Курс победил в номинации Прорыв года!​

Для кого этот курс

Курс рассчитан как для начинающих 1С разработчиков, так и для продолжающих программистов 1С. В этом курсе каждый что-то новое и полезное, что обязательно пригодится ему в практической работе!​

Начальные требования

Очень важно пройти курс - 1С программирование для начинающих. С ним вы будете чувствовать себя более уверенно при прохождении данного углубленного курса.​

Наши преподаватели: Василий Еремин
Автор канала на ютуб: VasiliiPro1C и создатель "Academy PRO 1C"
Привет друг!
Меня зовут Василий и я всю свою осознанную жизнь (с момента когда ушел с последнего курса института) - занимаюсь 1С.
За более чем 10 лет я прошел путь от оператора/бухгалтера до аналитика и разработчика 1С в крупной компании и хочу делиться с вами своим опытом!
С 26 ноября 2025 года являюсь сертифицированным преподавателем фирмы 1С!
Регистрационный номер сертификата CSOOO6090648!

​

Этот практический онлайн‑интенсив помогает Frontend‑разработчикам понять полный путь проектирования сложных веб‑систем: от сбора требований и взаимодействия с бэкендом до архитектуры клиентской части и финального деплоя. Курс снимает страх перед System Design на собеседованиях и дает понятный фреймворк, который можно сразу применять в рабочих проектах.

Для кого подходит этот интенсив
Программа будет максимально полезна специалистам, которые хотят мыслить шире уровня компонентного кода и уверенно обсуждать архитектуру системы целиком.

• Middle и Senior Frontend‑разработчикам, готовящимся к архитектурным секциям на интервью и System Design‑собеседованиям.
• Инженерам из крупных продуктов, которым важно лучше понимать взаимосвязь клиентской части с серверной инфраструктурой и общую логику построения ИТ‑систем.

Что вы получите после обучения

• четкий алгоритм проектирования веб‑приложений — от бизнес‑контекста до масштабирования;
• понимание того, как backend‑архитектура влияет на frontend‑решения;
• навык проектирования API‑контрактов;
• структурный подход к устройству и масштабированию клиентской архитектуры;
• понимание процессов тестирования, релизов и стабильной поставки функциональности.

Программа интенсива
В основу курса заложен сквозной процесс проектирования системы. Обучение разбито на 5 ключевых этапов:

1. Сбор требований и SLA
Разбор бизнес‑целей, пользовательских сценариев, ограничений и метрик качества: доступность, нагрузка, задержки, ошибки.

2. Проектирование сервера
Базовая архитектура backend‑систем: как устроен сервисный слой, маршрутизация, базы данных, кэширование и доставление данных до клиента.

3. Контракты API
Принципы интеграции систем. Проектирование удобных, расширяемых и предсказуемых интерфейсов взаимодействия между Frontend и Backend.

4. Архитектура Frontend
Системный подход к клиентской части: слои приложения, управление состоянием, зависимости, подходы к масштабированию и поддерживаемости.

5. Тестирование и деплой
Как устроен жизненный цикл приложения после разработки: стратегии тестирования, CI/CD, безопасные релизы и мониторинг.

​

Освой командную строку, Bash и ключевые инструменты терминала, чтобы ускорить работу, автоматизировать рутину и уверенно взаимодействовать с серверами и разработческими окружениями.

Что ты освоишь на курсе
Работа в командной строке
Поймешь основы и научишься уверенно использовать терминал в повседневных задачах разработки и администрирования.

Язык Bash
Детально изучишь Bash: от простых однострочных команд до сложных скриптов с функциями, циклами и ветвлениями.

Ключевые команды и инструменты
Освоишь работу с файловой системой и научишься эффективно применять команды find, grep, sed, awk и другие утилиты.

Выбор между оболочкой и языками программирования
Разберешься, когда лучше использовать командную оболочку, а когда — полноценный язык программирования.

Оптимизация работы в терминале
Узнаешь полезные приёмы и «фишки», ускоряющие работу в терминале и повышающие продуктивность.

Интерактивные терминальные программы
Познакомишься с популярными инструментами: Midnight Commander, Vim и Nano, htop и другими.

Кому подходит курс
Инженерам и разработчикам
Тем, кто хочет оптимизировать ежедневные задачи — многие рутинные процессы можно автоматизировать простыми терминальными однострочниками.

Тем, кто работает с серверами
90% серверов — без графической оболочки. Курс научит эффективно взаимодействовать с системой через командную строку.

DevOps-инженерам и всем, кто работает с инфраструктурой
Подходит тем, кто использует Docker, системы контроля версий (Git, SVN), базы данных, веб‑серверы и инструменты удалённого управления ОС.

Цели и результаты обучения
Курс даёт глубокое понимание работы в терминале, уверенное владение Bash и ключевыми командами, а также помогает научиться выбирать между командной оболочкой и полноценными языками программирования.

Ты освоишь приёмы оптимизации работы в терминале и познакомишься с важными интерактивными инструментами, расширив свой набор навыков для разработки и системного администрирования.

​

Тариф Персональный, для частных лиц, Online.

SmartData — единственная в России специализированная конференция по инженерии данных для бэкенда, аналитики и ML.

Мы делимся практическим опытом и разбираем устройство технологий: от хранилищ и стриминга до платформ MLOps и архитектуры ML‑решений.

• Data Processing
• MPP DBMS and Data Storage
• SMP and Specialized DBMS
• Architecture of Data Platforms
• Data Management
• DataOps
• Cloud Solutions
• Database Internals

Тариф Online

• Прямой эфир
• Бессрочный доступ к видео

​

Agentic Dev Conf — это практическая конференция о том, как меняется профессия айтишника в эпоху стремительного развития AI, AI-агентов и новой технологической инфраструктуры. Эксперты из индустрии помогут понять, что ждёт разработчиков, инженеров и руководителей в ближайшие годы.

О чём эта конференция
Индустрия трансформируется быстрее, чем когда‑либо: появляются AI‑агенты, агентная архитектура, системы оркестрации и новые модели взаимодействия человека и машины. На конференции мы разберём, как эти перемены влияют на карьеру и повседневную работу специалистов.

Главные вопросы, которые мы исследуем

• Чем мы будем заниматься через пару лет?
• Как изменятся наши профессии?
• Какую роль человек будет играть в новой IT‑индустрии?
• Какие задачи нам будут ставить и как эффективно их выполнять?
• Какие инструменты станут ключевыми и как изменится уровень дохода?

Три трека конференции
Каждый трек ориентирован на конкретные роли и помогает понять, как AI и агентные системы меняют требования к специалистам.

Инфраструктура
Для инфраструктурных инженеров, DevOps-специалистов, SRE, системных администраторов и техлидов.

• Автоматизация и автономные агенты в инфраструктуре
• Новая роль инженера в эпоху self-managed систем
• Эволюция инструментов и компетенций

Разработка
Для разработчиков и архитекторов.

• AI‑агенты как часть архитектуры приложений
• Изменение роли программиста: от написания кода к проектированию поведения систем
• Как AI влияет на CICD, тестирование и качество

Управление
Для тимлидов, руководителей ИТ-команд, технических директоров и ИТ‑управленцев.

• Как AI меняет процессы, управленческие модели и командные роли
• Планирование и стратегия в условиях агентной экономики
• Требования к руководителям будущего

Почему стоит участвовать
Agentic Dev Conf — это возможность подготовиться к будущему, которое наступает уже сейчас. Вместе с экспертами вы сформируете понимание новых карьерных траекторий, необходимых навыков и перспектив развития в мире, где AI становится ключевым командным игроком.

Программа:
01. AI — это не очередной инструмент, а новая природа организации _ Рафаэл Тонаканян, К
02. AI-assisted Reverse Requirements Engineering _ Софья Калинина (Ростелеком ИТ)
03. Axelix_ Масштабируем Open Source с помощью AI _ Михаил Поливаха (Axelix Labs)
04. Spec-Driven Development через все роли команды_ как мы внедрили единый процесс в монолит с 10-л
05. Воркшоп «Осторожное внедрение агентов в рабочий процесс тестировщика» _ Юлия Дол
06. Воркшоп «Под капотом автономных агентов_ 10 архитектурных паттернов на чистом Python
07. Выживут ли QA_ Quality Builder_ кто будет отвечать за качество _ Михаил Новотарский (Сбер)
08. Грабли во внедрении ИИ в SDLC – почему ИИ есть, а результата нет (и как это лечить) _ Н
09. Закрыли SRE - агента. Никакого чуда _ Иван Юрченко (Т-Банк)
010. ИИ в масштабе_ Как управлять внедрением, метриками и трансформацией команды из 500+
011. Как подготовить проект и окружение к агентной разработке _ Кирилл Мокевнин (Hexlet)
012. Как собрать свой Agentic Harness и что это такое _ Артем Астапенко (AgentArea)
013. Круглый стол «MCP vs CLI, harness, агентские платформы_ куда несёт индустрию и кому верить
014. Преодолевая сопротивление_ ИИ глазами разработчика _ Андрей Кулешов (Yandex Infrastructure)
015. Проблемы с доверием_ Как научиться доверять AI-агентам и позволить мигрировать кри
016. Прыжок веры_ кейс трансформации команды _ Сергей Чистяков (Райффайзен Банк)
017. Разработчик под нагрузкой_ 7 правил по работе с несколькими AI-агентами _ Николай Се
018. Скиллы вместо функций_ как агенты учатся и сами улучшают свои навыки _ Константин

​

Учебная программа состоит из 3 курсов:

• Видеокурс по основам работы в терминале Linux.
• Переведенный на русский язык сертификационный экзамен Linux Essentials 010-160 с объяснениями всех вопросов.
• Оригинальный экзамен Linux Essentials 010-160 на английской языке также с пояснениями для каждого вопроса.

Чему вы научитесь

• Перейдете "на ты" с терминалом Linux - от базовых команд до профессионального уровня
• Преодолеете страх перед неизвестной операционной системой
• Освоите популярные текстовые редакторы (Nano и Vim) на продвинутом уровне
• Научитесь профессионально работать с файлами, папками и правами доступа (chmod, chown)
• Разберётесь в файловой структуре Linux и важных системных директориях
• Освоите архивирование, поиск файлов (find) и работу с потоками ввода-вывода
• Научитесь управлять пользователями, группами и процессами системы (top, htop, kill)
• Сможете настраивать SSH и работать с облачными серверами
• Овладеете горячими клавишами и конвейером команд для эффективной работы
• Научитесь писать Bash-скрипты с условиями, циклами и функциями
• Освоите планирование задач с помощью cron и crontab
• Научитесь работать с дисками (монтирование, LVM) и системными журналами
• Поймёте основы сетевой безопасности и настройки фаервола
• Освоите установку и управление ПО (apt, dpkg, snap)
• Научитесь работать с Docker: создание контейнеров, Dockerfile, Docker Compose
• Сможете развернуть веб-сервер Nginx в контейнере
• После курса вы будете уверенно работать в Linux-терминале и решать реальные системные задачи!
• Подготовитесь и сдадите экзамен LPI Linux Essentials 010-160.

Для кого этот курс
Студенты университетов и колледжей. ‍ Выпускники ВУЗов и работники ИТ-индустрии. ‍ Администраторы, желающие систематизировать знания. Разработчики, DevOps, которым нужно эффективно управлять серверами. ‍ Новички в Linux, которые хотят уверенно работать в терминале. Любой, кто интересуется ОС Linux. Для желающих закрепить и/или проверить свои знания ОС Linux.