🤖 AI вже давно не просто чат-бот. Сьогодні від AI-інженера очікують уміння перетворити модель на повноцінну production-систему. Але як побудувати надійний AI pipeline?
Навчіться працювати з RAG та агентами, контролювати якість, latency і cost, захищати систему та масштабувати її, — на курсі «AI Engineering» від robot_dreams.
Протягом 18 занять ви:
🤖 інтегруватимете LLM через API та self-hosted рішення й працюватимете з prompt engineering
🤖 будуватимете RAG-системи — від ingestion та embeddings до retrieval і reranking
🤖 створюватимете AI-агентів, працюватимете з tool calling, Agentic RAG та MCP
🤖 проєктуватимете production-архітектуру з API, caching, guardrails та observability
За час курсу створите повноцінний AI-продукт — від інтеграції моделі до production-архітектури — і додасте готовий проєкт у портфоліо.
Лектор: Андрій Білоус — AI Solution Architect у ZONE3000, має понад 12 років досвіду в IT та 5+ років у Fullstack та AI-розробці.
Деталі, програма та реєстрація ⬅️
🤖 AI вже давно не просто чат-бот.
Ооо нейромережеве🐱
@oooneuroCOFFEE AI MEOW REPEAT По рекламі: @ad_kitty Інші питання: @neurokit Посилання для друзів: https://t.me/+bXCkQ_uagrozYzVi Навігація за хештегами: https://t.me/c/1591600888/2976 Монобаза: https://base.monobank.ua/EhJBDcb6zd52Ni
26,064 subscribers
Open in Telegram 