Сравнить ответы на своей задаче
Самостоятельное упражнение: подготовьте пять обезличенных вопросов и критерии проверки. Сравните не красоту ответа, а точность, время и случаи, когда модель признаёт нехватку данных.
Денис Астахов · AI и агенты · на русском
Курс Дениса Астахова на Udemy
«Практический ИИ — AI» Дениса Астахова помогает перейти от знакомства с чат-ботами к собственным техническим экспериментам. Разбираем, какую подготовку стоит иметь и как учиться без лишних расходов и доступа агента ко всем вашим файлам.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
AI и агентыДенис Астахов · на русском · обновление сентябрь 2026
Тем, кто хочет понять, какие AI-инструменты можно запустить самостоятельно и где нужны облако, код и контроль доступа.
Автор требует навыки работы с компьютером. Для осмысленного повторения технических примеров пригодятся терминал, основы Python и AWS.
Учебные эксперименты с локальными моделями и агентами, понятная граница между моделью, приложением и подключёнными инструментами.
Облачные вызовы могут стоить денег, а агенты получают реальные разрешения. Начинайте с изолированной среды и учебных данных; курс не обещает трудоустройства или гарантированного дохода.
Выбирайте эту программу, если вам интересна прикладная сторона ИИ: запустить инструмент, проверить его поведение и понять место в своей работе. Если цель — математическая база машинного обучения, обучение моделей на больших датасетах или исследовательская карьера, нужен другой маршрут. Для первого знакомства полезнее один воспроизводимый пример с понятными ограничениями, чем десяток настроенных сервисов без ясной задачи.
Самостоятельное упражнение: подготовьте пять обезличенных вопросов и критерии проверки. Сравните не красоту ответа, а точность, время и случаи, когда модель признаёт нехватку данных.
Перед подключением инструмента запишите, какие файлы агент может читать и какие действия требуют вашего подтверждения. Для эксперимента создайте отдельную папку без личных документов и ключей.
Заранее определите лимит запусков и бюджет. После работы проверьте активные облачные ресурсы: завершение окна приложения не всегда означает остановку оплачиваемого сервиса.
Опишите один полезный сценарий агента, возможную ошибку и способ заметить её до внешнего действия. Это наша рекомендация для самостоятельной практики, а не обещанное задание автора.
Ниже — смысловые блоки актуальной программы Udemy. Это обзор содержания, а не обещание освоить все AI-профессии за несколько часов; на настройку и самостоятельную проверку понадобится дополнительное время.
Подготовка перед стартом: Автор требует навыки работы с компьютером. Для осмысленного повторения технических примеров пригодятся терминал, основы Python и AWS.
Темы ниже сгруппированы редакцией: точный состав разделов и открытые уроки смотрите на Udemy. Объём видео не равен сроку освоения — настройка окружения, разбор ошибок и самостоятельная практика займут дополнительное время.
Вводные примеры ML и генеративного ИИ
DeepSeek через Ollama и локальный API
Сервисы AI в AWS: Bedrock, Polly, Transcribe и другие
Cursor, Jupyter Notebook, NotebookLM, LM Studio и MCP
Установка и настройка OpenClaw
Знакомство с Hermes Agent
Простой агент на Python со Strands Agents и переход к Bedrock AgentCore
Отправьте ссылку на «Практический ИИ: модели и агенты». Уточним текущую стоимость и поможем оформить выбранный курс в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс будут у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем условия. Общих аккаунтов и предоплаты нет.
Опыт работы с сервисом