ИИ Агенты - LangChain

В этом курсе мы разберём современный стек AI-инженера на Python, научимся создавать AI-агентов под разные задачи разными способами, выбирать подходящие инструменты и оценивать качество их работы.

Основной фокус курса — LangChain: один из ключевых инструментов современной разработки LLM-приложений и AI-агентов. Вы не…
Средний уровень
5

Чему вы научитесь

  • Работать с LangChain и его основными компонентами
  • Создавать цепочки и сложные LLM-пайплайны
  • Использовать Tools и Function Calling
  • Создавать AI-агентов, способных самостоятельно выбирать и вызывать инструменты
  • Создавать RAG-системы с использованием векторных баз данных
  • Работать с Embeddings, Retrievers и Vector Stores
  • Управлять состоянием и памятью агента
  • Создавать циклические и условные workflow
  • Реализовывать Human-in-the-loop
  • Подключать внешние инструменты и сервисы через MCP
  • Проектировать архитектуру AI-приложений, приближенную к production
  • Создать полноценного AI-агента в рамках итогового проекта

О курсе

LangChain  — инструмент для создания современных приложений на базе больших языковых моделей (LLM).

На курсе вы последовательно разберёте LangChain, Tools, Function Calling, RAG, AI Agents.

Курс ориентирован прежде всего на практику: вместо простого изучения API вы будете разбирать, как устроены AI-приложения изнутри, почему используются те или иные архитектурные решения и как применять их в реальных проектах.

Для кого этот курс

Backend-разработчикам, которые хотят перейти в AI Engineering Python-разработчикам, желающим создавать приложения на базе LLM Разработчикам, которые уже используют LLM API, но хотят перейти к агентным системам Тем, кто хочет разобраться в LangChain не только на уровне документации Разработчикам, которые хотят научиться создавать собственные AI Agents и RAG-системы Курс не рассчитан на людей, которые хотят только познакомиться с ChatGPT или основами программирования.

Начальные требования

Для прохождения курса желательно:

  • Уверенно владеть Python

  • Знать основы HTTP и REST API

  • Понимать основы асинхронного программирования в Python

  • Иметь базовое представление о работе с базами данных

  • Иметь опыт работы с Git

Предварительное знание LangChain не требуется.

Базовое понимание LLM, Prompt Engineering и API OpenAI/аналогичных моделей будет полезно, но необходимые концепции будут разобраны в курсе.

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

Курс построен вокруг практического изучения материала.

Каждая тема состоит из теоретической части, примеров кода и практических заданий. Вы будете постепенно развивать один проект и применять новые концепции по мере прохождения курса.

Обучение проходит в удобном темпе: вы самостоятельно изучаете материал, запускаете код, выполняете задания и проверяете свои решения.

По мере продвижения сложность проектов увеличивается — от простых LLM-вызовов и Tools до полноценных AI Agents.

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • Практические примеры кода
  • Исходный код проектов
  • Практические задания
  • Решения заданий
  • Итоговый проект
  • Материалы для самостоятельного изучения
  • Навыки, которые можно применять при разработке собственных AI-приложений и AI-агентов
  • Курс будет обновляться по мере развития экосистемы LangChain.
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно