- Регистрация
- 26 Март 2018
- Сообщения
- 85.571
Название: LLM-инженер [Gigaschool] часть 4 из 5
Описание:
ВНИМАНИЕ: Это четвертая из пяти складчин на полный курс.
В связи с высокой стоимостью (190 998 руб.) и продолжительностью (5,5 месяцев) курса, для удобства участников принято решение о его разделении на 5 частей. Каждая часть соответствует одному большому разделу программы. Каждая последующая складчина является продолжением предыдущей, и соответственно необходимо оплатить предыдущую.
Это четвертая часть курса, посвященная продвинутой теме — интеллектуальным агентам. Вы научитесь строить как простейших агентов для решения конкретных задач, так и сложные мультиагентные системы. Особое внимание будет уделено точкам отказа, уязвимостям, борьбе с галлюцинациями и методам reasoning (ReAct, Tree of Thoughts).
Спойлер: Что вы освоите в этой части? Ключевые навыки:
Основные инструменты:
Программа четвертой части курса
Раздел 4. Агенты
Эксперты курса:
Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech), Роман Соломатин (ML Engineer, X5 Tech), Дарья Андреева (ML Engineer, X5 Tech), Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк), Евгений Кокуйкин (CEO, Raft).
Предыдущие части курса:
Следующая часть курса:
Описание:
ВНИМАНИЕ: Это четвертая из пяти складчин на полный курс.
В связи с высокой стоимостью (190 998 руб.) и продолжительностью (5,5 месяцев) курса, для удобства участников принято решение о его разделении на 5 частей. Каждая часть соответствует одному большому разделу программы. Каждая последующая складчина является продолжением предыдущей, и соответственно необходимо оплатить предыдущую.
Это четвертая часть курса, посвященная продвинутой теме — интеллектуальным агентам. Вы научитесь строить как простейших агентов для решения конкретных задач, так и сложные мультиагентные системы. Особое внимание будет уделено точкам отказа, уязвимостям, борьбе с галлюцинациями и методам reasoning (ReAct, Tree of Thoughts).
Спойлер: Что вы освоите в этой части? Ключевые навыки:
- Разрабатывать интеллектуальных агентов и мультиагентные системы
- Использовать reasoning-подходы: ReAct, Tree of Thoughts
- Понимать пределы применимости агентов и их точки отказа
- Отлаживать и валидировать агентные системы
- Защищать системы от уязвимостей и галлюцинаций агентов
Основные инструменты:
- OpenAI Agents API
- LangGraph
Программа четвертой части курса
Раздел 4. Агенты
- Лекция: Введение — что такое агенты, как это работает и сфера применимости.
- Семинар: Построение собственной системы простейших агентов (поиск авиабилетов), сравнение работы обычной модели vs агент.
- Лекция: Мультиагентные системы, контекстная адаптация, точки отказа системы, галлюцинации агентов, следование промпту, уязвимости.
- Семинар: Реализация агента с поддержкой многошагового планирования, использование LLM для генерации и корректировки пошаговых инструкций.
Эксперты курса:
Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech), Роман Соломатин (ML Engineer, X5 Tech), Дарья Андреева (ML Engineer, X5 Tech), Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк), Евгений Кокуйкин (CEO, Raft).
Предыдущие части курса:
Следующая часть курса:
Продающий сайт полного курса:
Скрытый контент для пользователей All-dar.