⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
Каким свойством должна обладать функция агрегации (Aggregate) в GNN, чтобы модель работала корректно независимо от того, в каком порядке мы перечисляем соседей вершины?
Anonymous Quiz
43%
Она должна быть инвариантной
31%
Она должна быть строго линейной и монотонно возрастающей
5%
Она должна использовать только тригонометрические функции
15%
Функция должна выбирать только одного соседа с максимальным ID
6%
Не знаю
❤1👍1
В машинном обучении часто цитируют теорему No Free Lunch.Какое главное математическое утверждение формулирует эта теорема применительно к алгоритмам оптимизации и обучения?
Anonymous Quiz
16%
Алгоритмы градиентного спуска всегда эффективнее, чем генетические алгоритмы, на любых типах данных
31%
В среднем по всем распределениям данных любой алгоритм МО одинаково эффективен
41%
Стоимость обучения модели на облачных серверах всегда пропорциональна количеству параметров
5%
Любую модель ИИ можно взломать при бесконечных вычислительных ресурсах
6%
Не знаю
❤2
Как ведет себя модель с высокой дисперсией (High Variance) при переходе от обучающего набора данных к валидационному?
Anonymous Quiz
54%
Резкое падение качества
10%
Модель полностью теряет способность генерировать вероятностные ответы
8%
Высокая дисперсия заставляет веса модели стремиться к нулю
25%
Она показывает стабильно средний результат на любых выборках
3%
Не знаю
❤1
Когда вы пишите код на PyTorch, процесс обучения обычно выглядит так: loss.backward().
Что именно происходит внутри вычислительного графа (Computational Graph) PyTorch в момент вызова этой функции?
Что именно происходит внутри вычислительного графа (Computational Graph) PyTorch в момент вызова этой функции?
Anonymous Quiz
3%
PyTorch компилирует код в формат C++ для ускорения инференса
52%
Движок Autograd совершает обход динамического графа вычислений в обратном порядке
41%
Модель автоматически обновляет веса, вычитая градиенты из текущих параметров (шаг оптимизатора)
2%
Происходит очистка оперативной памяти GPU от старых весов
3%
Не знаю
❤2👍1
При валидации или инференсе модели в PyTorch код обязательно оборачивают в контекстный менеджер with torch.no_grad():.
Какую техническую задачу решает этот шаг и почему его важно использовать в продакшене?
Какую техническую задачу решает этот шаг и почему его важно использовать в продакшене?
Anonymous Quiz
18%
Он временно отключает регуляризацию Dropout и слои BatchNormalization
3%
Он запрещает модели выдавать отрицательные предсказания
73%
Он отключает построение и сохранение вычислительного графа истории операций для тензоров
2%
Этот менеджер переводит вычисления с видеокарты обратно на центральный процессор
4%
Не знаю
Как BatchNorm вычисляет среднее и дисперсию во время инференса (тестирования), когда на вход модели может прийти всего один объект, а не целый батч?
Anonymous Quiz
2%
Он выдает ошибку
55%
Он использует скользящее среднее и скользящую дисперсию
10%
Он заново считает среднее по тестовому объекту
29%
Во время инференса BatchNorm просто отключается
5%
Не знаю
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Благодаря какому математическому свойству BatchNorm вносит легкий «шум» в процесс обучения, помогая модели обобщать данные?
Anonymous Quiz
12%
Он принудительно удаляет 5% самых больших значений из каждого батча
4%
Слой BatchNorm работает на случайных частотах процессора
83%
Т.к. среднее и дисперсия считаются по случайному мини-батчу
0%
Он округляет все веса до четырех знаков после запятой
1%
Не знаю
❤2
На основе какого математического показателя Adam уменьшает скорость обновления для тех весов, которые постоянно получают огромные градиенты?
Anonymous Quiz
5%
На основе глубины слоя, в котором находится этот вес
4%
Он использует количество пропущенных значений (NaN) в батче
6%
На основе общего времени, прошедшего с начала эпохи
80%
На основе скользящего среднего квадратов градиентов
5%
Не знаю
❤1
Какую физическую и математическую роль выполняет штраф D(KL) в процессе обучения VAE?
Anonymous Quiz
79%
Он заставляет скрытое распределение быть похожим на стандартное нормальное распределение
2%
Он заставляет модель генерировать как можно быстрее
6%
Он проверяет, чтобы модель не использовала слишком много видеопамяти
5%
Этот штраф удаляет все абсолютно черные пиксели из генерируемых изображений
8%
Не знаю
👍3❤1
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
В теории игр вектор Шепли распределяет выигрыш между игроками, которые объединились в коалицию для достижения общей цели.Как эта экономическая концепция переносится на машинное обучение при расчете SHAP Values?
Anonymous Quiz
8%
Игроками становятся строки датасета, а выигрышем - итоговое время обучения модели
70%
Игроками становятся признаки объекта, а выигрышем - отклонение прогноза модели
14%
Модели соревнуются в точности предсказаний, а вектор Шепли считает очки
6%
Признаки делятся на команды «синих» и «красных» и пытаются обнулить веса друг друга
1%
Не знаю
❤2🔥1
Что на самом деле делает Spark в тот момент, когда ты запускаешь строчку кода с фильтрацией .filter(df.city == "Москва")?
Anonymous Quiz
10%
Он останавливает систему и начинает построчно сканировать данные на жестком диске
75%
Spark не трогает данные, а записывает эту операцию в логический план - DAG.
5%
Он дублирует этот кусок данных на все компьютеры в кластере ради безопасности
3%
Spark выдает ошибку, так как фильтрацию можно делать только после полной загрузки датасета в RAM
7%
Не знаю
👍1
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Операции в Spark делятся на: узкие и широкие.
Какая из следующих операций является Широкой (Wide Transformation) и почему она считается самой «дорогой» и опасной для производительности кластера?
Какая из следующих операций является Широкой (Wide Transformation) и почему она считается самой «дорогой» и опасной для производительности кластера?
Anonymous Quiz
6%
.select() - потому что выборка колонок требует изменения формата файлов
20%
.filter() - потому что процессору приходится проверять каждое значение индивидуально
49%
.groupBy() или .join() - так как эти операции требуют шаффла (Shuffle)
22%
.map() - так как она изменяет тип данных внутри ячеек
3%
Не знаю
❤1
Какую задачу решает этап Калибровки (Calibration) при квантовании весов, чтобы модель не потеряла свой «интеллект»?
Anonymous Quiz
11%
Она округляет все веса до ближайшего нуля для ускорения расчетов
24%
Калибровка удаляет из сети n% слоев, которые модель использует реже всего
1%
Она переводит текстовые промпты в двоичный код
61%
Она находит оптимальный коэффициент масштабирования и сдвиг
3%
Не знаю
❤1
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
Что произойдет с моделью поиска, если во время обучения в качестве негативных примеров использовать только абсолютно случайные и далекие по смыслу объекты (например, к тексту «Собака» негативом всегда будет «Трактор» или «Пицца»)?
Anonymous Quiz
11%
Модель быстро переобучится на таких примерах
68%
Она научится различать только грубые, очевидные признаки
10%
Вычислительный граф PyTorch взорвется из-за бесконечных градиентов
10%
Модель переключится в режим кластеризации
0%
Не знаю
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку