Студенты и преподаватели — из команд
Когортные курсы для профессионалов. Мы не учим «дёргать API» и собирать агентов из чёрных ящиков — вы разбираете каждый слой руками, понимаете, как всё устроено внутри, и только затем берёте индустриальные инструменты осознанно.
Подключить модель по API может каждый. Сделать так, чтобы AI-система была надёжной, измеримой и не разваливалась на проде — отдельная инженерная дисциплина. Именно её обычно не дают ни в вузе, ни на маркетплейсах видеокурсов.
Инструменты и практики в AI меняются каждые несколько месяцев. К моменту выхода «полного курса» половина уже неактуальна. Нужна экспертиза от тех, кто работает с этим прямо сейчас.
Прототип на выходных впечатляет. Но между демкой и системой, которой доверяют пользователи и бизнес, лежит пропасть: оценка качества, метрики, надёжность, стоимость.
Команды выкатывают AI-фичи без измеримого качества и потом гадают, почему растут жалобы. Умение строить eval-процесс становится ключевым навыком инженера.
Наш принцип — «рукопашка»: вы сначала собираете всё сами и понимаете каждый слой, а уже затем берёте индустриальные инструменты. Не магия библиотек, а инженерное понимание.
Сначала пишете всё с нуля — без внешних библиотек, иногда даже метрики и evals руками. Когда устройство понятно изнутри, переходите на Langchain, Langgraph и другие инструменты осознанно.
Мы учим не одному фреймворку, который завтра устареет, а технологиям: structured output, tool-calling, MCP, RAG, evals, мультиагентные системы. Кругозор + умение делать.
Курсы ведут инженеры, которые строят AI-системы в индустрии, а не пересказывают чужие статьи. Реальный опыт, разборы ошибок и прод-кейсы, приближенные к боевым.
Цель — не «пройти курс», а собрать рабочий проект и забрать его к себе в команду. Живой поток, дедлайны и обратная связь доводят до результата, а не до 30% просмотра.
Два дополняющих друг друга курса: один про то, как агентов собирать, второй — как их надёжно оценивать. Берите по отдельности или как путь целиком.
Соберите AI-агента с нуля — сначала своими руками, без фреймворков, затем на индустриальных инструментах. Structured output, tool-calling, MCP, RAG и мультиагентные системы на реальных кейсах.
За 5 недель вы соберёте полноценный eval-процесс на реальных прод-кейсах: метрики, датасеты, LLM-as-a-judge, анализ ошибок и multi-turn-оценки. Перестанете оценивать AI «на глаз».
Присоединяйтесь к ближайшему потоку или напишите нам — поможем выбрать курс под вашу задачу.