Полный путь разработки AI-агентов
От MCP до Agentic RAG
Образовательная программа «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» на платформе Stepik предлагает углубленное изучение современных методов создания интеллектуальных агентов. Этот курс, организованный Stepik, предназначен для тех, кто стремится освоить передовые технологии в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он охватывает ключевые аспекты разработки, начиная с базовых протоколов и заканчивая сложными системами Agentic RAG. Участники программы получат практические навыки работы с Model Context Protocol (MCP), научатся создавать MCP-серверы, подключать различные инструменты и внешние API. Курс также включает изучение популярных фреймворков, таких как LangChain, LangGraph и LlamaIndex, что позволит эффективно разрабатывать и интегрировать AI-агентов. Особое внимание уделяется переходу от классического RAG к Agentic RAG, включая работу с памятью, механизмами рассуждения, поиском знаний и оценкой качества систем. Обучение проходит в онлайн-формате, что обеспечивает гибкость и доступность для широкой аудитории. Программа идеально подходит для разработчиков, инженеров по машинному обучению и всех, кто заинтересован в создании интеллектуальных систем нового поколения. Для успешного прохождения курса рекомендуется иметь базовые знания в программировании и общее представление об основах искусственного интеллекта. По завершении обучения участники будут обладать компетенциями, необходимыми для разработки сложных AI-агентов, способных решать реальные задачи, что значительно расширит их карьерные возможности в быстрорастущей сфере ИИ.
Кого ищут
- 01 Интерес к разработке AI-агентов и современным технологиям ИИ.
- 02 Базовые навыки программирования, желательно на Python.
- 03 Желание освоить фреймворки LangChain, LangGraph, LlamaIndex.
Как подать
- 01 Перейти по ссылке на образовательную программу на платформе Stepik.
- 02 Зарегистрироваться на курс, следуя инструкциям на сайте.
- 03 Приступить к изучению материалов и выполнению практических заданий.