AI инжиниринг
Агентская разработка в Claude Code и свои AI-приложения: API OpenAI и Claude, RAG-системы на векторных базах (Chroma, Pinecone), LangChain, локальные модели и интерфейсы на Gradio. От первого запуска агента в терминале до бота по своей базе знаний и MCP-серверов.
Курсы программы
Курс по Claude и Claude Code
Обучение Claude Code с нуля: агентская разработка от первого запуска в терминале до своих субагентов, навыков и MCP-серверов. Как поручать код ассистенту, управлять контекстом и настроить его под свои проекты. Отдельный курс - Claude без терминала: чат, проекты, Claude Desktop и Cowork.
Смотреть разделAI-приложения: API, RAG, векторные базы и локальные модели
Как подключить нейросети OpenAI к своему коду на Python: API ключ, библиотека openai, простой запрос и ответ, структурированный ответ в JSON, картинки как контекст и потоковый вывод (stream).
Нейросети для программистов: как подключать языковые модели к своему коду. OpenRouter - один API-ключ для сотен моделей OpenAI, Claude, Gemini и open source, подключение через библиотеку OpenAI.
Изучите векторные базы данных и RAG системы: embedding модели, поиск по векторам, работа с Pinecone, OpenAI, Hugging Face, Ollama. Практические примеры на Python для AI-приложений.
Курс по ChromaDB - векторной базе данных для хранения и поиска эмбеддингов. Изучите типы клиентов (Client, PersistentClient, HttpClient), научитесь создавать и управлять коллекциями, работать с метаданными и выполнять семантический поиск. Курс включает практические примеры интеграции сторонних embedding-моделей и настройки персистентного хранения данных для production-решений.
курс по LangChain - мощному фреймворку для создания AI-приложений на базе языковых моделей. Вы научитесь работать с промптами, загружать данные из различных источников (CSV, веб-страницы, файлы), разбивать текст на чанки и создавать векторные эмбеддинги с сохранением в базу Chroma. Идеально подходит для разработчиков, желающих освоить построение RAG-систем и интеграцию LLM в свои проекты.
Видеокурс по Pinecone: создание индексов, добавление и удаление данных, выполнение запросов в векторную базу данных. Практические примеры работы с Pinecone API.
Материал охватывает практические аспекты работы с локальными LLM-моделями: от выбора модели на Hugging Face до способов её развёртывания с помощью библиотеки Transformers и GGUF-формата. Рассматриваются особенности использования Nvidia-видеокарт, степени сжатия моделей и примеры скриптов для запуска.
Научитесь быстро создавать веб-интерфейсы для AI и ML проектов с помощью библиотеки Gradio. В курсе разберём создание UI-компонентов, работу с чат-интерфейсом и интеграцию с нейросетями - всё, что нужно для демонстрации ваших моделей машинного обучения без глубоких знаний фронтенда.