Start writing your translation here...
Курс
26 уроков 7 модулей Сертификат
ИИ-агенты — от теории к живым системам
Курс посвящён эволюции ИИ-агентов — от фундаментальных теоретических моделей до их внедрения в реальные, «живые» системы. Участники изучат принципы автономного принятия решений, взаимодействия агентов и интеграции в сложные среды. Программа сочетает теорию, практические задания и разбор кейсов, готовя к созданию интеллектуальных многоагентных систем будущего.
Mykhailo Kapustin
3,374USD300
Доступ навсегда
Получаемые навыки
- test skill
Понравился курс?
Формат
Как проходит обучение
Структурированный путь из видео-уроков, практики и обратной связи ментора.
Видео-уроки с теорией и практикой
Модули, которые вы проходите в своём темпе, с доступом навсегда.
26 уроков
7 модулей
Чёткая пошаговая структура от базы до продакшена.
Практика на реальных задачах
Интерактивные задания и домашние работы на реальных кейсах.
Проверка домашних заданий ментором
Построчная обратная связь и доработки без ограничений.
Сертификат
Именной сертификат по завершении.
Программа курса
7 модулей · 0 уроков · 0 домашних заданий
Модуль 1
Что такое ИИ-агент и зачем он нужен
Вы узнаете, что отличает ИИ-агента от обычного софта, разберёте PEAS-модель и основные типы агентов — от реактивных до гибридных. На практике создадите свой первый мини-агент на Python.
Модуль 2
Архитектура и мозг агента
В этом модуле вы изучите внутреннюю архитектуру ИИ-агентов — от BDI-модели (Belief–Desire–Intention) до методов планирования от STRIPS до LLM-reasoning. Мы разберём модели памяти — краткосрочную, долгосрочную и современные векторные базы данных (FAISS, Pinecone). Также вы познакомитесь с Chain-of-Thought и саморефлексией как зачатками «мышления». На практике вы создадите агента с памятью и планировщиком на основе LangChain и векторных баз.
Модуль 3
Языковые модели как ядро
В этом модуле вы изучите большие языковые модели (LLM) как «мозг» ИИ-агентов — их сильные и слабые стороны. Вы освоите техники prompt engineering для эффективного взаимодействия с моделями, а также методы самокритики и рефлексии, позволяющие агентам улучшать себя. Мы также разберём продвинутые архитектуры агентов, такие как AutoGPT, BabyAGI и MetaGPT. На практике вы создадите своего собственного «мини-AutoGPT».
Модуль 4
Мультиагентные миры
В этом модуле вы погрузитесь в мультиагентные системы (MAS), где несколько агентов взаимодействуют, сотрудничают и конкурируют. Вы изучите распределённое планирование, коллективное принятие решений и механизмы консенсуса. В качестве кейсов будут рассмотрены Voyager (агент, изучающий Minecraft) и CAMEL (диалоговые агенты). Также мы обсудим агент-экономику и идею «цифровых колоний». На практике вы создадите двух агентов, которые одновременно сотрудничают и конкурируют.
Модуль 5
Обучение и эволюция
Этот модуль посвящён тому, как агенты учатся и эволюционируют со временем. Вы изучите обучение с подкреплением в средах вроде OpenAI Gym, self-play и meta-learning, а также эволюционные подходы, где цифровые агенты проходят «естественный отбор». Мы также обсудим, как проектировать агентов, которые реально становятся умнее с опытом. На практике вы создадите RL-агента, который учится играть или оптимизировать задачу.
Модуль 6
Этика, безопасность и будущее
Этот модуль посвящён этическим, безопасностным и социальным вызовам, связанным с ИИ-агентами. Вы обсудите, где проходит грань между инструментом и «собеседником», нужны ли фильтры и ограничения, а также вопросы юридического статуса агентов как «цифровых субъектов». В завершение мы рассмотрим будущее агентов как новых социальных акторов в дипломатии, науке и искусстве. На практике вы спроектируете безопасного агента с ограничениями.
Модуль 7
Финальный проект: создаём собственного агента
В финальном проекте вы создадите собственного ИИ-агента, который умеет помнить, планировать и действовать. Агент должен быть интегрирован в реальную среду (API, чат или веб-сервис) и работать не как игрушка, а как полезный инструмент или исследователь. Примеры проектов: агент-менеджер, управляющий задачами через Trello и Slack; агент-исследователь, который читает статьи и делает выводы; агент-терапевт, работающий с диалогами и рефлексией.
Авторы курса
Учитесь у практикующих специалистов
Видео материал курса
2
Овладейте кварцевыми резонаторамиИсследуйте преобразование энергии в кварцевых резонаторах. Углубитесь в механизмы создания стабильных частот и их применение.
Мастерство в Пульсоксиметрии: Полное РуководствоОвладейте методами пульсоксиметрии. Узнайте о сенсорах, LED технологиях и измерении кислорода для медицинских приложений.FAQ
sad
Test que
Test ans
Остались вопросы?
Свяжитесь с нашей командой
Расскажем про программу, форматы оплаты и корпоративное обучение.
- Ответ в течение рабочего дня
- Обучение команд от 3 человек