Proglib.academy | IT-курсы

🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).Почему мы?⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40%

📌 3 практических лайфхака по работе с ИИ-агентамиВ догонку к инструментам делимся инженерными хаками от Ивана Перепелицы (MLOps & DevOps-эксперта, который настраивает инфраструктуру для тяжелых ИИ-систем).Эти советы полезны при использовании моделей как в личных, так и в рабочих целях и помогут значительно улучшить ваш опыт взаимодействия с ними:1️⃣ Один агент — одна задачаНе пытайтесь создать универсального помощника на все случаи жизни. Вы становитесь намного эффективнее, когда используете связку из нескольких агентов, где каждый является топовым специалистом исключительно в своей узкой области.2️⃣ Просите вывод ответов в HTML-форматеПри обычном текстовом диалоге просите ИИ завернуть сложный структурированный ответ (статью, отчет, дашборд) в HTML. Полученный код можно за секунду открыть отдельной вкладкой в браузере. Так данные гораздо удобнее читать, форматировать и сохранять готовыми файлами без съехавшей разметки чата.3️⃣ Проектируйте промпты с уклоном в «обучение»Не давайте задачу «в лоб». Составляйте промпт так, чтобы ИИ был вынужден сначала задать вам серию уточняющих вопросов по вашему проекту. Позвольте ему глубже погрузиться в контекст и получить как можно более широкое ТЗ до того, как просить готовый результат.Если вы хотите выйти на уровень архитектора автономных ИИ-систем для бизнеса, ждем вас на курсе Разработка ИИ-агентов.👉 Изучить программу курса и начать обучение🔹 Получить консультацию менеджера🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib🏃‍♀️ Proglib Academy#оффер_мечты

🔥 Ультимативный ИИ-стек от инженера, который запускает LLM на реальном железеЗнакомьтесь, Иван Перепелица — эксперт по инфраструктуре больших данных и ИИ. Иван имеет обширный опыт в своем карьерном треке: от низкоуровневого сисадминства (сборка собственных серверных стоек и тонкий тюнинг Linux) до DevOps-архитектуры уровня Enterprise (k8s, Terraform, Ansible, Vault, CI/CD), органично интегрируя в этот стек практики безопасности (SAST/DAST/SCA).Но самое главное: еще до широкого распространения LLM Иван ушёл в BigData и MLOps. Сейчас он настраивает сложнейшие AI-системы в проде: от GPU-sharing и vLLM до Triton Inference Server, голосовых ассистентов и векторных СУБД (Milvus, Qdrant). Человек знает изнутри, как заставить нейросети работать на железе стабильно и без космических затрат.Мы заглянули в его рабочий сетап и собрали личный топ ИИ-сервисов, которые он использует каждый день. Забирайте в закладки:🌸 Анализ данных, поиск и логика- NotebookLM — мощный инструмент от Google для глубокого анализа ваших данных, логов и документов. Работает как личный аналитик.- Perplexity — умная замена привычным поисковикам. Агрегирует инфу из сети и сразу выдает структурированный ответ со ссылками на источники.- Obsidian — классическая локальная база знаний. Энтузиасты в сообществе часто отмечают, что если вы используете множество агентов по разным задачам, здесь очень удобно хранить промпты — причем как в формате обычных заметок, так и с помощью специально созданных под это плагинов.🌸 Код и e-commerce- Claude Code — лучший признанный ИИ-помощник в задачах кодинга и DevOps.- Allyhub AI — специализированная платформа для оптимизации и автоматизации процессов в сфере электронной коммерции.🌸 Работа с визуалом и генерация- Midjourney / Kling / Seedance — топовое трио для создания качественной графики, артов и генерации видео.- Remove.bg — самый быстрый способ чисто «срезать» задний план со сгенерированных картинок.- Runway — идеален для точечного редактирования артов. Спасает, когда

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАДРазбираем очередную задачу по анализу данных!Условие: Известно, что 1️⃣. Нужно найти 2️⃣Решение: Для начала попробуем что-нибудь понять про f(x) и про её поведение в окрестности нуля. Умножим и разделим на синус, чтобы получить известное. Запишем 3️⃣При x, стремящемся к 0, первый множитель стремится к двойке, а второй стремится к нулю. Значит, их произведение тоже стремится к нулю 4️⃣Посмотрим на то частное предела, которое надо найти 5️⃣ Видно, что в знаменателе стоит нечто стремящееся к нулю. В числителе — нечто стремящееся к логарифму единицы, то есть тоже к нулю. Видна неопределённость 0/0.Напишем предел частного, которое надо найти. Постараемся в этом частном выделить f(x)/sin x, про которое мы уже что-то знаем 6️⃣ Нам известно, что предел второго множителя — ½. А предел первого множителя можно посчитать с помощью правила Лопиталя 7️⃣Мы видим, что 8️⃣Следовательно, искомый предел равен ³/₂.Хотите подготовиться к поступлению или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science СКИДКА 40% 💙🔹 Получить консультацию менеджера🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib🏃‍♀️ Proglib Academy#буст

🛠 8 крутых ИИ-инструментов, которые закроют пробелы в твоих знанияхХороший разработчик не обязан быть экспертом абсолютно во всем — от тестов до дизайна и аналитики. Твой мозг просто закипит, если пытаться выучить всё и сразу. Лови подборку ИИ-тулзов, которые закроют пробелы в навыках и сделают сложную рутину за тебя:KaneAI — автотесты на обычном языке. Описываешь задачу текстом, а агент сам генерит e2e-тесты (UI, API, базы данных) и автоматически обновляет их при изменении интерфейса.Motiff — генератор UI/UX дизайна. Быстро создает интерфейсы и прототипы по описанию, поддерживает облачную работу и имеет Dev Mode для легкого перевода дизайна в готовый код.Maxun — умный веб-скрейпинг без кода. За 2 минуты обучаешь робота обычными кликами, и он сам собирает нужные данные, обходя капчи, прокси и бесконечный скролл.Algebras — локализация приложений на 300+ языков. Переводит весь контент сайта без привлечения переводчиков, полностью сохраняя оригинальную верстку и стили.Supervision — прокачка компьютерного зрения. Утилита для удобной разметки и менеджмента датасетов, которая помогает разработчикам в разы быстрее обучать свои ML-модели.Hex — ИИ-платформа для аналитики данных. Интерактивный блокнот, который объединяет SQL, Python и no-code графики с ИИ-ассистентом для быстрого исследования данных.ToDiagram — визуализация данных в схемы. На лету превращает тонны сырого и непонятного кода (JSON, YAML, XML) в интерактивные и легко читаемые диаграммы.AutoRegex — генератор регулярных выражений. Больше не нужно ломать голову над синтаксисом: описываешь словами, какой паттерн тебе нужен, и инструмент выдает готовый regex.🏃‍♀️ На все курсы Proglib.academy СКИДКА 40% до конца мая. Забирай свой пошаговый план обучения с менторами, пока акция в силе: https://clc.to/L6-itQКакая тулза показалась самой полезной?❤️ — Генератор регулярок (AutoRegex)🔥 — Скрейпинг без кода (Maxun), пойду автоматизировать сбор данных.👍 — KaneAI для автотестов звучит мощно, надо потестить в проекте.🌚 — М

👀 Практический курс «Разработка AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов» со скидкой 40% до конца мая!Мы поговорили с десятками разработчиков, учли главные боли индустрии и запускаем полностью обновленный курс «ИИ-агенты 5.0». 🎉Что вы узнаете?- Как радикально оптимизировать траты на токены.- Как на практике оценивать качество и точность работы агента.- Как «докручивать» RAG-системы без потери качества.- Как обеспечить устойчивость агента к сбоям внешних сервисов без падения всей системы, и про многое-многое другое.Спикеры — практики с опытом в AI и Data Science в крупных IT-компаниях, таких как Яндекс, Сбер, Raft и Газпромбанк др.Длительность: 6–12 недель в зависимости от тарифа.👉 Занимайте место на главном агентском интенсиве по лучшей цене

📌 Зачем дата-сайентисту матанализ?Основная компетенция специалиста по Data Science – способность анализировать и интерпретировать данные, а математика является фундаментом для начала работы. В карточках мы разбираем основные разделы математики, с которых стоит начать изучение специалисту по анализу данных.Хотите подготовиться к офферу или подтянуть знания? Оставляйте заявку на наш курс по математике для Data Science 💙P.S. Только до 31 мая на курс (и вообще на все программы Академии) действует СКИДКА 40%А как у вас дела с высшей математикой?❤️ — Помню всё🔥 — Знаю основы🌚 — Ничего не знаю🏃‍♀️ Proglib Academy