🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»

Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.

Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.

AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.

➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод

Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля

P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

😤 Пока вы думаете — остальные уже учатся строить системы, которые работают за них

⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены!

Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии.

Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку».

➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь:
— навык, который уже востребован на рынке
— понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт
— шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень

📌 Курс стартует уже завтра
— 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы
— без «посмотрите статью», только то, что реально нужно

Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет.

❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас

🔥 Сегодня стартует курс по AI-агентам!

Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать.

Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров.

😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!»

Если вы хотите просто послушать — нет
Если хотите разбираться и делать — да

➡️ На курсе:
— мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени
— можно задавать вопросы прямо на вебинаре
— после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате

И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов.

⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете.
Старт сегодня:
— а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате

Знакомьтесь, эксперт нашего курса:
Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science.

❗Стартуем сегодня — забронируй свое место

👉 Может ли модель машинного обучения быть «неправильно правой»

Да — и это довольно опасный случай. Модель может выдавать правильный результат, но по неправильной причине.

Примеры:
— Классическая история: модель для распознавания танков «научилась» отличать их от леса, но не по форме техники — а по погоде (все фото с танками были при пасмурной погоде, а без — в солнечную).
— Модель предсказывает болезнь, но оказывается, что она просто запомнила, в каких больницах делались анализы, а не сами медицинские показатели.

Это называется «shortcut learning» — когда модель ищет кратчайший путь к правильному ответу, даже если он бессмыслен с точки зрения задачи.

Почему это плохо:
— Модель может работать «правильно» на тесте, но провалиться в реальной жизни, когда нарушатся скрытые зависимости.
— В критичных сферах (медицина, право, финансы) это может привести к опасным решениям.

Библиотека собеса по Data Science

🔮 Можно ли считать, что модель, которая хорошо работает на данных прошлого, «понимает» будущее

Не совсем. Модель учится на исторических данных и выявляет в них закономерности. Но будущее может отличаться из-за новых факторов, изменений среды, смещения данных или неожиданных событий — это называется сдвигом распределения (data drift).

Поэтому даже высокая точность на старых данных не гарантирует успех в будущем. Модель «понимает» прошлое, но не обладает настоящим «интеллектом» или «прозрением». Чтобы быть надёжной, её нужно регулярно переобучать и тестировать на свежих данных.

Библиотека собеса по Data Science

❗ Первый вебинар нашего курса по AI-агентам уже прошёл!

Запись уже выложили на обучающей платформе — можно влетать и догонять с комфортом.

Первые слушатели уже оставили фидбэки — и, кажется, мы попали в точку:
— «теперь наконец понял, как выбирать модели под задачу — раньше брал первую попавшуюся»
— «без лишнего, по делу, в лайве — кайф»
— «огонь, ожидания 100% оправданы лично у меня»

Если хотели вписаться, но сомневались — ещё не поздно. Вебинары идут вживую, записи сохраняются, чат работает, материалы открыты.

⏳ Ещё можно догнать и пройти всё вместе с потоком.

👉 Залетай на курс