Новые складчины | страница 2

​

Программа курса:

ИИ агенты

• Что это такое, для чего они нужны, почему вокруг них такой хайп и чем агентский подход отличается от обычного Workflow

LLM для ИИ агентов

• Особенности, промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг

RAG

• Основы технологии, Embedding, Векторные БД.

Основные понятия ИИ агентов

• Routing, Memory, Tools, MultiAgent, Messages

Cursor

• Настройка и использование для разработки кода для ИИ агентов

LangGraph. Разработка агентов с использованием Code-first фреймворка (LangGraph LangChain)

• Основы LangGraph. Отличие от LangChain
• Основные блоки LangGraph
• Подход к разработке ИИ агента на LangGraph
• Способы и особенности интеграции с 1С с использованием LangGraph
• Разработка ИИ агента для 1С на LangGraph

n8n. Разработка агентов с использование LowCode фреймворка (n8n)

• Основы n8n и почему Workflow и ИИ агент это о разном
• Основные блоки и понятия n8n
• Преимущества n8n для разработки ИИ агентов
• Обзор популярных шаблонов агентов для n8n
• Подход к разработке ИИ агента на n8n
• Способы и особенности интеграции с 1С с использованием n8n
• Разработка ИИ агента для 1С на n8n

Yandex AI Studio. Разработка агентов с использованием Cloud фреймворка (Yandex AI Studio)

• Почему облако для ИИ агентов может быть очень кстати
• Основные блоки агентов в Yandex AI Studio
• Возможности Yandex Cloud которые можно использовать при разработки ИИ агентов
• Способы и особенности интеграции с 1С с использованием Yandex AI Studio
• Разработка ИИ агента для 1С на Yandex AI Studio

OpenAI Agent Builder. Разработка агентов с использованием Cloud фреймворка (OpenAI Agent Builder)

• Основные особенности OpenAI Agent Builder
• Основные блоки агентов в OpenAI Agent Builder
• Способы и особенности интеграции с 1С с использованием OpenAI Agent Builder
• Разработка ИИ агента c использование OpenAI Agent Builder

OneAPA. Разработка агентов с использованием 1С-Based фреймворка (OneAPA)

• Для чего нужен OneAPA в сравнении с существующими фреймворками
• Структурный подход для разработки ИИ агентов
• Разработка ИИ агента для 1С с использование фреймворка OneAPA

Старт 12 ноября 2025

​

Подготовься к собеседованиям по всему циклу найма и получи свой первый оффер на 200к+ или подними текущую зарплату на 30−50%, если уже работаешь.

Что будет внутри курса?

• Как написать резюме, которое даст максимум приглашений на собесы
• Как правильно откликаться на вакансии, чтобы попадать на собеседования
• Как научиться решать гошные и алгоритмические задачи с реальных собеседований
• Как сделать самопрезентацию и говорить компаниям то, что они хотят услышать
• Что рассказывать про свои достижения, факапы, конфликты и сложные задачи
• Что делать, если уже побывал на собесах во всех компаниях и их список закончился
• Как вести себя на финалке и торговаться за оффер без риска его потерять

По итогу, ты пройдёшь полный цикл: от «я не знаю, с чего начать» до «я получил несколько офферов и выбираю между компаниями».

По итогу курса ты:
— попадешь в комьюнити единомышленников, в котором будут разбираться резюме участников чата
— соберёшь резюме с нормальными достижениями и ключевиками и начнешь стабильно получать приглашения
— разберёшь рабочие стратегии поиска, пробивание ботов, повторные заходы и способы вытаскивать собесы даже после отказов
— научишься уверенно презентовать свой опыт, отвечать на вопросы про мотивацию, бэкграунд, факапы и обсуждать деньги без риска потерять оффер
— разберёшь гошные темы, которые любят спрашивать: что выведет программа, как это исправить, как отревьюить кривой код, как писать корректный конкаренси-код
— научишься решать задачи с реальных собесов: слайсы, мапы, строки, интерфейсы, горутины, асинхронные паттерны
— разберёшь популярные алгоритмические задачи с собесов: мапы, два указателя, sliding window
— поймёшь, как проходить финальный этап, какие вопросы задавать, как торговаться за условия и доводить процесс до оффера и выхода на работу

Кому подойдет курс?
Если чувствуешь, что рынок стал жёстким, конкурентов больше, отклики слабые и собесы не двигаются — курс точно тебе подойдёт. Он для новичков, свитчеров, джунов и ребят с опытом, которые хотят поднять вилку выше и стать заметнее в условиях кризиса найма.
Здесь ты прокачаешь всё сразу: резюме, отклики, самопрезентацию и софты, а также техничку — гошные задачи, алгоритмы и разбор того, что реально спрашивают на интервью.

Я не гошник, мне подойдёт курс?
Курс создаётся для гошников, но если ты с другого языка или даже другой специальности в IT — модули по резюме, откликам и самопрезентации будут для тебя полезны.
Как работает резюме в эпоху нейронайма, как обходить ботов, как нормально отвечать на софтовые вопросы — всё это подходит для любого направления.

Подойдёт ли курс, если я совсем новичок и у меня нет опыта?
Да, курс закрывает весь путь новичка: что писать в резюме, как правильно откликаться, как вести себя на собесах, какие технические вопросы и задачи тебе попадутся и как на них отвечать.
Как итог, ты получишь готовый роадмап, который поможет тебе получить первый оффер.

Я уже везде засветил резюме, уверен, что больше не позовут на собесы, если ли смысл идти на курс?
Да, на курсе мы разберём разные стратегии поиска работы, которые позволяют снова выйти к рекрутерам, даже если ты уже засветился на HH и прошёлся по крупным компаниям.

Стартуем 5 Декабря.

Будет два тарифа:
Тариф «Как попасть на собес» — 20 тысяч
Сюда входит работа над резюме, откликами, стратегиями поиска, общением с рекрутерами и тем, как добиваться приглашений на интервью.

​

Рынок 1С уже никогда не будет прежним:

• Задача на 3 часа решается за 30 минут
• ТЗ пишется за 1-4 часа вместо 1-5 рабочих дней
• Рост производительности от 30 до 400%
• Это формирует новые правила игры на рынке 1С. Зарплаты, требования к найму и карьерные треки меняются прямо сейчас. На онлайн-
• конференции мы разберем, как использовать эти изменения для роста — вашего и вашей компании.

Эта конференция для вас, если вы:

• Руководитель
  Ваша команда уперлась в потолок? Узнайте как поднять её производительность минимум на 30% за копейки.
• Тимлид
  Делегируйте 80% рутины ИИ, чтобы сфокусироваться на архитектуре. Покажем, как.
• Специалист
  Скоро на рынке будет два типа 1С-ников: те, кто управляет ИИ, и те, кого он заменил. Это ваш шанс попасть в первую категорию и зарабатывать в 1.5 - 2 раза больше.

Что вы получите:

• Разбор реальных кейсов
  Вы услышите из первых уст, как был создан модуль на 3000+ строк и как решались подобные задачи. С цифрами и результатами.
• Анализ методологии
  Мы покажем логику и принципы, которые лежат в основе х5 производительности.
• Обзор инструментов
  Поймете, из чего состоит экосистема для vibe-кодинга: Агенты, чаты, IDE, MCP, Docker. Что брать, а что не трогать.

Программа:

VibeFlow1C v0.6 - Почти полный фреймворк для вайбкодинга на 1С.

Олег Филиппов. CEO EmplDocs, Амбассадор вайбкодинга
Рассмотрю полный цикл разработки от проектирования и ТЗ, до релиза и развертывания. Подходы, сети, инструменты.

Контекст-инжиниринг - Как управлять ИИ и не остаться за бортом.

Пётр Цап. Программист и консультант, первый успешный ИИ 1Сник в ex USSR
Как работать с контекстом нейросетей. Экономические эффекты ИИ кодинга.

ИИ инструменты в 1С разработке

Станислав Ганиев. Разработчик, SOFTSWISS
Инструменты и подходы для генерации и тестирования больших объемов кода

ИИ агенты и субагенты

Алмас Абулхаиров. ex-founder SpatialChat (exit Pensil), founder CVReady, блогер-YouTube канал StreetMBA
Агафонцев Александр. Эксперт в области автоматизации процессов с использованием ИИ
Практическое применение ИИ субагентов в агентском кодинге

Разработка собственного кодингового агента

Глеб Кудрявцев, CEO Карьерный Цех, ex CPO Skyeng.
Автор популярного приложения для программирования с ИИ — Shotgun (1500 звезд на гитхабе).
Область интереса — программирование агентов, промпт-инженерия и подготовка контекстов (в т.ч. RAG, Knowledge graph и т.д.), b2b/b2c продукты на основе AI.
Сейчас делаю своего кодингового агента — ShotgunPro. 95% кода написано уже в нем самом.
На конференции расскажу об истории создания Shotgun и и тем, какие знания я из этого извлек.

Куды кобылу запрягать?

Алексей Снитковский. 1С:Румыния
...и снова об инструментах - очень простыми словами...

Как вкатиться в вайбкодинг с помощью вайбкодинга

Эльдар Мингалиев. CPO Groxin
В своем докладе я хочу рассказать про изучение практики работы с AI-агентами, с помощью N8N, продвинутого инструмента для проверки идей.

Как разрабатывать свои MCP-сервера на платформе 1С

Владимир Харин, Опытный специалист по 1С | Разработчик ПО | Энтузиаст ИИ и автоматизации
Что такое MCP, для чего нужны 1С-нику.
Как работает MCP, виды транспорта.
Особенности и сложности реализации MCP в 1С.
Open-source инструмент для разработки своих MCP в 1С.
Живая демонстрация разработки и подключения своего MCP-сервера (для проверки запросов в базе 1С, возможно успеем также для получения данных журнала регистрации).

Разработка статического анализатора для 1С

Егор Мазалов
Система градуальной типизации для языка 1С:Предприятие

Безопасность ИИ-агентов и MCP-серверов

Кирилл Садченко, Генеральный директор компании ООО "СтарБайт".
Обзор OWASP LLM Top-10, основных векторов атак на агентские системы с примерами
Громкие уязвимости последних месяцев
Специфика защитных мер в IDE, CI

Краткое погружение в Docker

Иосиф Правец, Тимлид разработки, фанат опенсорса.
Покажу что такое Docker на живых примерах, как запускать контейнеры, как пробрасывать порты, папки, как писать compose-файлы для удобного развёртывания.

​

Описание:
Воркшоп для системных аналитиков, специалистов, которые занимаются проектированием и интеграцией сервисов, и начинающих архитекторам решений. Уровень подготовки: Middle.

Вы научитесь:
Осознанно подходить к проектированию решений:

• Генерировать и видеть разные варианты решений.
• Анализировать эффекты от реализации решений.
• Качественно выбирать и обосновывать решения.

Транслировать аргументацию и мотивацию решений в текстовом и графическом виде:

• Структурировать архитектурные решения с помощью ADR.
• Визуализировать архитектурные решения в Architecture Decision Canvas.

Что получите:

• Узнаете цели использования ADR как подхода и документации.
• Изучите методологию формирования ADR.
• Познакомитесь с критериями качества и уровнями зрелости ADR.
• Изучите подходы к организации процессов принятия архитектурных решений.

Автор и ведущий:
Максим Шаломович. ИТ-архитектор. Работал в ИТ в разных ролях с 2007 года на позициях проектировщика, аналитика и технического писателя. Последние годы работает в ролях технического архитектора и архитектора решений в крупных корпоративных и государственных проектных инициативах.

​

Воркшоп по повышению зарплаты для айтишников

У нас есть большая основная программа — длинная, практическая и дорогая. Там мы доводим навык переговоров до совершенства и ведём до результата: повышения дохода или нового оффера.
Но такой формат подходит не всем:

кому-то сложно выделить время, кому-то — сразу вложить крупную сумму, а кто-то не готов покупать большой продукт.

Поэтому мы запускаем короткий и точечный воркшоп на 1 день:

— быстро (всего 1 день)

— недорого (2 990 рублей)

— конкретный прикладной результат

На воркшопе вы узнаете, какие стратегии повышения зарплаты без смены работы реально работают. Потренируетесь вести переговоры вживую и поймёте, как уверенно заходить в разговор с руководителем.

После обучения у вас будет готовый инструмент, чтобы уже сейчас начать разговор о повышении и составить понятный план роста дохода.

Если формат вам подходит, залетайте по ссылке на оплату:

​

Этот курс подойдет:

• Новичку, который хочет получить IT-профессию
  Освойте HTML и CSS, научитесь работать с базами данных и популярным фреймворком Laravel. К концу обучения в вашем портфолио будет четыре проекта, что позволит вам взять в работу первый заказ. В случае возникновения трудностей на помощь всегда придут наставники курса.
• IT-специалисту, решившему сменить профиль
  Расширьте спектр навыков и получите возможность работать над новыми проектами. А прошлый профессиональный опыт сделает путь к новой специальности проще — обучение будет даваться вам легче, чем другим будущим PHP-разработчикам.
• PHP-разработчику для актуализации знаний
  Мы внимательно изучаем рынок и регулярно обновляем программу курса, чтобы даже человек с релевантным опыт получал от обучения максимум пользы. Вся информация, представленная на платформе Хекслет, полностью отвечает требованиям рынка и компаний-соискателей.

Программа:

Основы программирования

• Изучите основы программирования: типы данных, условные конструкции, циклы и функции
• Прокачайте алгоритмическое мышление и реализуйте самостоятельно функции сортировки
• Правильно настройте операционную систему для разработки, научитесь пользоваться командной строкой
• Установите Git, редактор кода VS Code
• Наполните свое портфолио на GitHub первыми программами

Курсы:

1. Основы PHP
2. PHP. Массивы
3. Жизнь программиста
4. Основы командной строки
5. Введение в Git
6. PHP. Настройка окружения
7. Ключевые аспекты веб-разработки на PHP

Профессиональный PHP

• Научитесь писать production-ready код
• Освойте принципы объектно-ориентированного и функционального программирования
• Начните писать модульный код, который легко расширять и поддерживать
• Ускорьтесь с помощью автоматизированного тестирования своего кода
• Настройте непрерывную интеграцию и опубликуйте свой первый пакет в npm

Курсы:

1. PHP: Ассоциативные массивы
2. PHP: Функции
3. PHP: Автоматическое тестирование
4. PHP: Абстракция с помощью данных
5. PHP: Деревья
6. Непрерывная интеграция (CI)

Создание сайтов

• Разрабатывайте сайты, используя архитектуру MVC
• Изучите микрофреймворк Slim, разберитесь с HTTP и принципами работы веб-серверов
• Разберитесь с роутингом и шаблонизаторами
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Деплойте код на сервер
• Обеспечивайте безопасное выполнение кода предотвращая SQL-инъекции и XSS-атаки

Курсы:

1. Трудоустройство
2. PHP: Введение в ООП
3. PHP: Объектно-ориентированный дизайн
4. Введение в интернет
5. Основы современной верстки
6. Основы верстки контента
7. Протокол HTTP
8. Основы SQL
9. SQL: Join
10. Проектирование баз данных
11. PHP PDO: Работа с базой данных
12. Веб-разработка на PHP
13. Регулярные выражения (Regexp)
14. PHP: Продвинутое тестирование

Разработка на Laravel

• Создавайте комплексные сервисы с помощью Laravel 8
• Используйте ORM для создания моделей и их отображения на базу данных
• Накатывайте миграции для эволюции базы данных
• Создайте базу данных и выполняйте SQL запросы из PHP кода
• Реализуйте аутентификацию и авторизацию
• Запускайте REPL для быстрого управления приложением и автоматизированные тесты для повышения качества кода и гарантии его работоспособности

Курсы:

1. Трудоустройство для разработчиков
2. PHP: Разработка на Laravel
3. PHP: Eloquent (ORM)
4. PHP: Полиморфизм
5. PHP: Погружаясь в классы
6. HTTP API

Дополнительные материалы

• Настройка окружения (менеджер версий asdf, ubuntu on windows)
• Эффективная отладка кода (дебагер, подходы)
• Поиск технической информации
• Организация задач с помощью Kanban-доски (Trello)
• Алгоритмы и структуры данных (прокачка на CodeBattle, грокаем алгоритмы)
• Эффективная работа (горячие клавиши, организация рабочего пространства, слепая печать)
• Функциональное программирование (чистота, побочные эффекты)
• Устройство языков (Парсинг, AST, работа интерпретатора/компилятора, порядок вычислений, типизация)
• Устройство операционных систем (администрирование, процессы, память, файловая система)
• Подключение к обучению подкастов, книг и онлайн-мероприятий, вовлечение в локальные комьюнити, ведение своего блога, помощь другим в сообществе Хекслета и обсуждениях
• Командная работа в Git
• REST API, Очереди, Background Jobs
• Пробные собеседования
• Разворачивание и деплой (makefile, docker, хостинг, ansible, webpack, terraform)
• Продуктовая разработка (Цель, Lean Startup: Time To Market, MVP, A/B тесты)
• Инженерная культура

Бонусный курс: Основы ИИ

• Введение в ИИ
• Основы LLM
• Промпт-инжиниринг
• Применение ИИ в реальном мире
• Применение ИИ в кодинге
• Применение ИИ в анализе данных
• Глубокое исследование (deep research)
• ИИ-агенты

​

Проектирование AI‑решений для бизнеса

Для кого этот курс?

• Архитекторы ПО и систем
• Senior‑разработчики и Тимлиды, желающие перейти в роли архитекторов AI
• ML-инженеры, MLOps‑инженеры и Data-инженеры
• Инфраструктурные инженеры / SRE

Необходимые знания

• Базовые знания Python
• Понимание основных ML‑понятий (тренировка/валидация моделей, переобучение, метрики качества)
• Базовые знания системной архитектуры и сетей
• Опыт работы с Git и понимание CI/CD

Что даст вам этот курс?

• Умение проектировать AI‑системы: от требований и PoC до Production
• Выбор и внедрение архитектурных паттернов: RAG, AI‑агенты, multi‑agent systems
• Проектирование MLOps‑конвейеров, CI/CD и IaC для AI‑решений
• Создание HLD и LLD (C4 Model и детализация компонентов)
• Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM (sizing, latency, cost)
• Проектирование интеграций и архитектуры данных для AI (ETL, векторные БД)
• Обеспечение качества GenAI‑компонентов: тестирование, валидация, мониторинг
• Управление стоимостью (FinOps) и принятие стратегических решений по архитектуре

Программа

Стратегический фундамент и планирование проекта
Цель: Сформировать у студентов системное видение роли архитектора в бизнес-процессах. Научить анализировать проектные ограничения (контракт, требования), выявлять риски и планировать проект как последовательность этапов, поставляющих измеримую ценность
Тема 1: Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта
Тема 2: Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете
Тема 3: Стратегия поставки ценности: от PoC до Production

Проектирование и документирование архитектуры
Цель: Дать студентам полный набор инструментов для создания, документирования и верификации архитектуры AI-решений на всех уровнях детализации
Тема 1: Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model
Тема 2: Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия
Тема 3: Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации
Тема 4: Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems
Тема 5: Документирование решений: Architecture Decision Records (ADR)
Тема 6: Верификация архитектуры и "CTO Challenge"

Качество, интеграции и безопасность
Цель: Научить студентов встраивать в архитектуру механизмы обеспечения качества, надежности и безопасности на всех этапах жизненного цикла
Тема 1: Архитектурный надзор и управление техническим долгом
Тема 2: Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов
Тема 3: Архитектура данных для AI-систем
Тема 4: Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов
Тема 5: Security by Design: архитектура для защиты AI-систем
Тема 6: Архитектура наблюдаемости (Observability)

Инфраструктура
Дать системные знания по планированию, автоматизации развертывания и поддержке надежной и отказоустойчивой инфраструктуры для AI-систем.
Тема 1: Расчет ресурсов (Sizing) для приложений и данных
Тема 2: Расчет ресурсов и оптимизация инференса LLM
Тема 3: Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD
Тема 4: Архитектура MLOps-конвейеров
Тема 5: Стратегии развертывания и вывода в Production
Тема 6: Архитектура высокой доступности (HA) и восстановления (DR)

Продвинутые архитектурные паттерны
Цель: Изучить передовые архитектурные подходы, позволяющие решать сложные задачи масштабирования, real-time обработки, безопасности и работы в гибридных средах.
Тема 1: Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов
Тема 2: Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI
Тема 3: Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса
Тема 4: Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI
Тема 5: Архитектура для Multi-tenancy в AI SaaS
Тема 6: Federated Learning и Privacy-Preserving архитектура

Стратегия, лидерство и экономика
Цель: Развить у студентов стратегическое мышление, экономическую ответственность и лидерские качества, необходимые для перехода на высшие архитектурные роли.
Тема 1: FinOps: архитектура, управляемая стоимостью
Тема 2: Технологический радар и эволюция архитектуры
Тема 3: Ethical AI by Design и архитектура для Governance
Тема 4: API как продукт: проектирование и управление

Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели: Дмитрий Фомин, Андрей Носов, Николай Степанов, Денис Лавров,
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

​

Курс подходит для любого уровня подготовки:

• Новичкам в программировании
  Для тех, кто никогда не писал код или только начинает осваивать язык C#. Вы шаг за шагом научитесь создавать торговых роботов с нуля под руководством опытного наставника.
• Трейдерам и алготрейдерам
  Подойдёт для трейдеров, которые хотят автоматизировать свои торговые стратегии и улучшить результаты. Вы получите рабочие алгоритмы для MOEX, США и Crypto, освоите арбитраж, price channel и кластерный анализ.
• Опытным программистам
  Курс даст возможность опытным разработчикам быстро войти в алготрейдинг, углубить знания C# и создать собственный коннектор для интеграции своих проектов с биржами MOEX, США и Crypto.

Что будет в обучении:

5 месяцев глубокого погружения в алготрейдинг под личным руководством Сергея Усанова, ведущего разработчика проп-компании Live Investing.

Вы изучите язык программирования C#, освоите создание торговых роботов на платформе OsEngine, научитесь использовать WPF и архитектурный подход MVVM. В процессе обучения напишете 4 полноценных торговых робота для фронтраннинга, кластерного анализа, стратегии price channel и робот по объёмному развороту. Также разработаете универсальный API-коннектор для рынка MOEX, США и криптобирж.

Получите навыки для разработки проектов топ-уровня:

1. Программировать торговых роботов любой сложности для бирж MOEX, USA и Crypto.
2. Самостоятельно разрабатывать коннекторы для торговли на биржах MOEX, USA и Crypto.
3. Создавать высокоскоростные сервисы для профессионального трейдинга и анализа данных.
4. Разрабатывать десктопные и мобильные приложения под операционные системы Windows и Linux.
5. Создавать продвинутую и наглядную графику любой степени сложности для торговых терминалов и приложений.
6. Писать и внедрять собственный софт для автоматизации торговых стратегий и повышения прибыли.

Программа:

Модуль 1. Основы C# для трейдера

• Установим рабочую среду для программирования (Visual Studio)
• Поймёте, из чего состоит программа и как она «думает»
• Научимся создавать простые программы, управлять данными и логикой
• Разберёмся, как строятся окна и интерфейсы (кнопки, графики и т.д.)
• Поработаем с файлами, ошибками, циклами и условиями
• Освоим Git и GitHub для сохранения и обмена проектами
• Напишем свою первую программу — тестер стратегий управления капиталом
• Познакомимся с TSLab и тестированием стратегий

Результат прохождения модуля 1

• Вы напишете первую рабочую программу на C#, разберётесь в логике её работы и научитесь создавать интерфейс. Познакомитесь с платформой TSLab и сможете проверять свои идеи на практике.
• На выходе: первый работающий проект на C# + база для перехода к роботам

Модуль 2. Создаём первых рабочих роботов в OsEngine

• Установим и настроим OsEngine
• Разберёмся в устройстве платформы
• Научимся тестировать стратегии и оптимизировать параметры
• Напишем четырёх роботов: по объёмному развороту, индикаторного, фронтраннера, по кластерному анализу
• Поработаем с управлением капиталом: риск и объём

Результат прохождения модуля 2

• Вы освоите архитектуру OsEngine, научитесь тестировать стратегии и создадите четырёх полноценных роботов. Получите инструменты контроля рисков.
• На выходе: четыре торговых робота + понимание управления капиталом

Модуль 3. Как работают биржи изнутри — интерфейсы и обработка заявок

• Подключаем темы для десктопных приложений
• Разбираем устройство коннекторов OsEngine
• Подключаем биржевые коннекторы
• Работаем с «сухими» биржевыми данными
• Пишем окно выбора инструмента
• Собираем обезличенные сделки и свечи
• Учим бота отправлять заявки и учитывать позиции

Результат прохождения модуля 3

• Вы научитесь создавать интерфейсы, работать с коннекторами и биржевыми данными. Освоите расчёт позиций и управление сделками.
• На выходе: система подключения и обработки торговых данных

Модуль 4. Архитектура и автоматизация: превращаем код в систему

• Освоим архитектуру чистого кода
• Освоим хостирование WPF-приложений
• Настроим логирование (Serilog)
• Напишем Telegram-бота для управления и уведомлений
• Подключим графику для анализа (ScottPlot)
• Познакомимся с асинхронным программированием

Результат прохождения модуля 4

• Вы выйдете на архитектурный уровень разработки, научитесь разделять логику и интерфейс, создавать Telegram-ботов и графики.
• На выходе: фреймворк для проектов + Telegram-бот для управления роботами и получения сигналов

Модуль 5. Пишем свой коннектор под любую биржу

• Разберём архитектуру API и принципы контроллеров
• Создадим универсальную структуру подключения к бирже
• Напишем сервисы заявок, сделок, счёта, инструментов и свечей
• Реализуем коннектор к Alor Open API и подключим QuikSharp
• Научимся адаптировать всё под другие биржи

Результат прохождения модуля 5

• Вы создадите универсальный коннектор, разберётесь в API-библиотеках и потоках данных.
• На выходе: универсальный коннектор к MOEX и криптобиржам

Конечный результат:

• Напишете четыре учебных и одного личного торгового робота на C#
• Освоите архитектуру, интерфейсы, API и торговые стратегии
• Создадите систему автоматической торговли и подключите её к биржам
• Получите поддержку и разбор от эксперта с опытом более 10 лет

Автор Сергей Усанов

• Главный разработчик проп компании Live Investing.
• Владелец компании Robot - QLUA.
• Разработчик скальперского привода Lisa, роботизированного терминала для торговли опционами Delta Pro
• Специализация: C#, Python, Lua, алготрединг, торговля опционами.
• В рынке 10 лет опыта в написании роботов, тестировании стратегий и их оптимизации. Есть чёткое понимание работы биржи, терминала Квик, исполнения сделок, нюансов поведения в различных рыночных ситуациях.

​

Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.

Для кого этот курс
Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.

• Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
• Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
• ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.

Необходимые знания

• Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
• Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
• Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
• Программирование на Python для машинного обучения.

Что даст вам этот курс
Вы научитесь
Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
Дообучать языковые модели под свои задачи;
Поднимать модели в телеграм-боте.

Программа

Базовые понятия трансформерных моделей
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой модели
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗ
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗ
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текста
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗ
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессия

Новая эра LLM: базовые методы
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Продвинутые методы работы с LLM
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектуры
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗ
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингу
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗ
Тема 5: Мультиязычные трансформеры
Тема 6: Работа с длинным контекстом
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Доп. главы работы с LLM
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.
Тема 1: Оценка LLM
Тема 2: Распределенное обучение
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗ
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клуб

Трансформеры для других модальностей
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформеры
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделями
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗ
Тема 4: Трансформеры для временных рядов
Тема 5: Трансформеры для табличных данных
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клуб
Тема 7: Собеседование. Как подготовиться и что нужно знать

Проектная работа
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Мария Тихонова, Алексей Клочков, Раиль Сулейманов, Александр Брут-Бруляко, Дмитрий Гайнуллин, Андрей Носов, Никита Овчинников

​

Комплексное руководство по созданию, управлению и развитию AI/ML-продуктов

Для кого этот курс?

• Продакт-менеджеров, желающих получить или углубить знания в области AI/ML для управления AI-продуктами и понять технические аспекты
• Руководителей и менеджеров по развитию (Product Owners, CPO, CTO), которые хотят получить знания по интеграции AI‑технологий в бизнес-процессы
• Технических специалистов (Data Scientists, ML-инженеров, архитекторов), стремящихся расширить знания о бизнес-аспектах и управлении жизненным циклом AI‑продуктов

Необходимые знания
Общее представление о том, что такое машинное обучение и нейронные сети
Понимание концепций продуктового менеджмента и жизненного цикла продукта

Что даст вам этот курс?

• Знание особенностей жизненного цикла AI‑продукта от идеи до поддержки
• Понимание архитектурных решений и инфраструктуры для AI‑решений
• Умение разрабатывать product‑спецификации для AI‑фич
• Способность разрабатывать стратегии внедрения AI‑технологий
• Освоение методов оценки бизнес-ценности и рисков
• Навыки работы с метриками качества, A/B-тестированием и оценкой offline
• Оценка ROI и бизнес-метрик для принятия решений

Программа

Продуктовые и бизнес-основы управления ИИ-продуктом
В этом модуле вы разберёте, где и как ИИ даёт измеримую бизнес-ценность: карта процессов и юзкейсов в B2C/B2B. Вы научитесь формулировать цель AI-инициативы, определять объём работ и проверять реализуемость PoC/MVP. Зафиксируете критерии успеха и ключевые метрики. Рассмотрите основные риски (правовые, этические, продуктовые) и правила их контроля. Итог: приоритизированная гипотеза с понятным «зачем» и «как померить».
Тема 1: Вводный урок. Польза от ИИ // ДЗ
Тема 2: Определение объёма работ и оценка реализуемости
Тема 3: Риски и комплаенс

Технические основы для PM
В этом модуле вы получите PM-доступное понимание «что под капотом» продукта: жизненный цикл ML, LLM/embeddings/RAG/fine-tuning и типовые архитектурные паттерны. Вы разберёте инфраструктуру и MLOps на уровне блок-схем: окружение, CI/CD-модели, мониторинг и стоимость. Научитесь выбирать стек под задачу и говорить с разработкой на одном языке, не погружаясь в программирование. Итог: черновик архитектуры и список требований к данным/сервисам.
Тема 1: Жизненный цикл ML без кода
Тема 2: Стек генеративного ИИ
Тема 3: Архитектурные паттерны // ДЗ
Тема 4: Инфраструктура и MLOps
Тема 5: Метрики качества. A/B-тесты. Офлайн-оценка // ДЗ

Производство. Запуск. Рост
В этом модуле вы переведёте идею в прод: оформите product-spec для AI-фичи, распределите роли, спроектируете UX для GenAI (включая fallback-сценарии). Вы подготовите данных, фокусируясь на их безопасности и приватности, чек-лист запуска (go-live), мониторинг и план отката. После релиза настроите model-ops: наблюдение за дрейфом, переобучение, A/B-эксперименты и связь метрик модели с бизнес-KPI и ROI. А также изучите российские кейсы внедрений и типичные подводные камни. Итог: готовый план вывода и масштабирования AI-функции.
Тема 1: Продуктовая спецификация для ИИ-функции // ДЗ
Тема 2: Работа с командой
Тема 3: UX для генеративного ИИ
Тема 4: Инжиниринг безопасности и приватности // ДЗ
Тема 5: Чек-лист запуска (Go-Live) // ДЗ
Тема 6: Поддержка после запуска / управление моделями (Model Ops)
Тема 7: Бизнес-метрики и обзор ROI
Тема 8: Кейсы российского рынка

Капстоун-спринт
Модуль посвящён практической подготовке индивидуальной AI‑инициативы к запуску. Вы проведёте бизнес‑ и системный анализ: формализуете цели, ограничения и требования (BRD/SRS), построите карты AS‑IS/TO‑BE и матрицу трассируемости. Далее вы спроектируете быстрый PoC как инструмент доказательства ценности: зададите baseline, метрики качества и бизнес‑эффекта, критерии go/kill, сроки 7–14 дней и бюджет. Итог: комплект артефактов, достаточный для согласования пилота с C‑suite или инвестором.
Тема 1: ИИ как инструмент бизнес‑ и системного анализа
Тема 2: Быстрый PoC, как новая норма

ИИ для личной эффективности
Данный модуль - это практикум про личную эффективность: библиотека промптов, приёмы Code Interpreter, Text-to-SQL и другие готовые сценарии без кода. Вы разберёте командные шаблоны (Jira-AI, Mixpanel Spark, Craftful и др.) и то, как быстро внедрить их в процесс. Итог: набор «рецептов» для экономии времени вам и команде.
Тема 1: Автоматизация работы PM: библиотека промптов, Code Interpreter, Text-to-SQL
Тема 2: Командные шаблоны: автоборды Jira, запросы Mixpanel Spark, инсайты Craftful

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Дмитрий Шоржин, Сергей Ветров, Игорь Зуриев, Андрей Иванов,

​

Из чего состоит работа архитектора 1С?:

• Быть техническим лидером — уметь преодолевать проблемы, задавать вопросы и составлять планы решения. Использовать технологии, помогающие в решении задач.
• Проектировать бизнес-процессы — понимать, как запускать и улучшать их, исправлять неактуальные схемы.
• Проектировать интеграции — участвовать в тестировании и обеспечивать устойчивость сквозных процессов.
• Управлять требованиями — ставить требования к коду, интеграциям и процессам и следить за их выполнением.
• Внедрять практики CI/CD — управлять релизами и поставками новых версий, автоматизировать рутину команды.
• Внедрять авто-тесты — контролировать качество системы и выявлять ошибки до переноса в продуктив.

Этапы обучения на курсе:

• Проектирование архитектуры, сервисов и процессов системы — знакомство с BPMN, C4, Sequence и Archimate.
• Работа с Git и Onescript — выгрузка артефактов, синхронизация, работа с Pull Request-ами.
• Автотестирование — дымовые, юнит- и сценарные тесты на VanessaADD и VanessaAutomation.
• Jenkins и SonarQube — настройка пайплайнов CI/CD, автоматизация тестирования, анализ кода.
• Проектирование интеграций с RMQ — создание библиотеки RabbitMQ и работа с очередями сообщений.
• Мониторинг 1С и производительности — настройка Sentry, ClickHouse, анализ технологического журнала.

Преимущества курса «Архитектура и DevOps в 1С»:

• Практический опыт — работа с реальными кейсами и лучшими практиками крупных компаний.
• Глубокое понимание трендов — актуальные технологии и подходы в разработке на 1С.
• Домашние задания и менторство — обратная связь и отработка навыков.
• Карьерные перспективы — инструменты и знания для профессионального роста.

Цели курса:

• Выбрать тему для сквозного примера — основа для выполнения всех домашних заданий.
• Разобраться в построении корпоративной архитектуры — описание систем, процессов и потоков данных.
• Освоить паттерны тестирования, DevOps и мониторинга — уменьшение ошибок и повышение эффективности.
• Научиться работать с асинхронной интеграцией — оптимизация интеграционных потоков и повышение производительности.

​

Для кого этот курс?

• Для опытных специалистов в области компьютерного зрения (от 1 до 3 лет опыта), которые желают расширить свой кругозор в CV, упорядочить и актуализировать знания, углубиться в специфичные задачи компьютерного зрения.
• Для тех, кто самостоятельно освоил CV, но еще не имел возможносоти получить коммерческого опыта в этой сфере.
• Для опытных питонистов, знакомых с компьютерным зрением и нейросетями.
• Для тех, кто прошел курс «Компьютерное зрение» в Отус.

Необходимые знания

• Уверенное знание Python
• Понимание работы нейросетей и методов глубокого обучения
• Базовые знания по компьютерному зрению

Что даст вам этот курс?

• Продвинутые знания в области компьютерного зрения
• Глубокую теорию и понятную практику от ведущих экспертов в области компьютерного зрения
• Опыт работы с актуальными технологиями: PyTorch 2.0, Vision Transformers, Diffusion models, Generative AI, SAM, action detection, geometry computer vision
• Выпускной проект, который можно будет прикрепить к резюме
• Вы сможете
• Решать любые задачи компьютерного зрения от стадии идеи до продакшена,
• Понимать, как решать ту или иную задачу
• Понимать, какими инструментами воспользоваться и какие сложности и подводные камни могут при этом возникнуть
• Доводить решения от стадии идей и эксперементов до полноценного продакшен кода

Программа:

Рабочее окружение и библиотеки для CV

Начальный модуль посвящён настройке рабочего окружения и установке библиотек, нужных для обучения на курсе.

• Вводная лекция: задачи, инструменты и программа курса
• PyTorch 2.x: стандартные датасеты и модели torchvision
• Библиотеки компьютерного зрения: OpenCV, Kornia, Hugging Face, OCR

Нейронные сети и глубокое обучение

Знакомство с архитектурами нейронных сетей, применяемых в компьютерном зрении, от свёрточных до современных трансформеров.

• Эволюция свёрточных сетей: от AlexNet до EfficientNet
• Адаптивные методы градиентного спуска
• Трансформеры в задачах зрения
• Self-Supervised Learning: SimCLR, BYOL, FixMatch, MAE, DINO

Стандартные задачи CV

Модуль посвящён основным задачам компьютерного зрения — детекции, трекингу, ре-идентификации и сегментации.

• Object Detection: постановка задачи, метрики, семейство R-CNN
• Object Detection: проблемы многомасштабности, семейство YOLO
• Сегментация: продвинутые методы, 3D-сегментация
• Pose Estimation: 2D и 3D
• Face Recognition: современные подходы (SphereFace, ArcFace, CosFace)
• Object Tracking и ReID
• Выбор темы и организация проектной работы

Генеративные модели

Модуль полностью посвящён генеративным моделям искусственного интеллекта — от автоэнкодеров и GAN до диффузионных и мультимодальных систем.

• Вариационные автоэнкодеры (VAE)
• GAN: постановка задачи и обзор архитектур
• Диффузионные модели
• Stable Diffusion. Multimodal text-to-image generation: IP-Adapter, ControlNet
• Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO
• Multimodal image-to-text generation и visual QA

Продвинутые методы CV

Модуль посвящён современным задачам и инструментам компьютерного зрения — от SAM до стереозрения и SLAM.

• Zero-Shot Learning подходы
• Стереозрение и калибровка камеры
• Геометрические методы в компьютерном зрении
• 3D Reconstruction: MVSNet, NeRF
• SLAM и архитектуры моделей компьютерного зрения для автономного транспорта
• Распознавание и детекция действий на видео

Оптимизация, инференс и подготовка к продакшену

Практический модуль об оптимизации моделей и их развёртывании на сервере.

• Инференс на сервере: TensorRT, ONNX, Triton
• Ускорение работы с видео для инференса нейросетей (бонусное занятие)
• Архитектура проектов по видеоаналитике (бонусное занятие)

Бонусные занятия

Модуль даёт базовые знания и концепции в нейронных сетях и глубоком обучении. Полезен для тех, кто хочет освежить и актуализировать знания, а также для новичков в нейросетях. Рекомендуется пройти перед основными лекциями.

• Сверточные нейронные сети: операции свертки, транспонированной свертки, пуллинг
• Подготовка и аугментация данных
• Градиентный спуск и backpropagation
• Переобучение и регуляризация
• Взрывы и затухание градиентов

​

В чате зрители предложили следующей темой рассмотреть мониторинг и всё, что с этим связано. Тема довольно-таки интересная и полезная. Так что её и возьмём.

Исследуем полезные инструменты для сбора ошибок, логов и метрик для мониторинга рабочего стека в Docker Swarm и Kubernetes. Настроим все необходимые агрегации и уведомления.

Буду ждать всех в эфире в декабре.

​

Добро пожаловать в первый профессиональный курс по созданию современного коммерческого сайта на WordPress. Мы от А до Я изучим все возможности WordPress CMS, разработаем проект с уникальным дизайном из Figma, а также, создадим на его основе интернет-магазин с использованием WooCommerce.

Программа:

Теоретическая часть:

• Знакомство с системой
• Сетки, адаптивность, стили, шрифты
• Создание шаблонов и паттернов
• Работа с плагинами

Практическая часть

• Создание многостраничного сайта
• Создание интенрет-магазина
• Настройка и прием платежей

Материалы

• Исходник дизайна в Figma
• Готовый сайт на WordPress
• Изображения, шрифты и референ

​

Курс разработан специально для действующих и будущих системных аналитиков, начинающих тестировщиков и специалистов технической поддержки, работающих с REST API.

Технологии XML и JSON широко используются для передачи информации между разными автоматизированными системами, хранения данных и проверки их формата, описания API.

На курсе вы познакомитесь с API, научитесь правильно описывать форматы данных, познакомитесь с XML и подготовите XSD-схему. Сравните XML и JSON, поймете в какой ситуации что предпочтительнее использовать и научитесь подготавливать JSON-схему.

Курс носит полностью практический характер. Абсолютно все темы подкрепляются практикой, поэтому по окончании курса в своё портфолио Вы добавите две схемы, а к компетенциям уверенное владение технологиями и навыки их применения.

Модуль 1 - Зачем нужен API

• Что такое API
• Практикум — описание формата данных

Модуль 2 - XML

• Стандарт XML 1.0
• Типы данных XML
• Практикум — подготовка XML документа в Notepad++

Модуль 3 - XSD схема

• Зачем нужен XSD
• Структура XSD схемы
• Регулярные выражения
• Пространства имен XSD схемы
• Практикум — подготовка XSD схемы
• SOAP – краткое описание

Модуль 4 - JSON

• Что такое JSON
• Практикум — описание данных в формате JSON
• Сравнение JSON - XML

Модуль 5 - JSON схема

• Основные методы построения JSON схемы
• Cтандарт OpenAPI и Swagger
• Практикум — подготовка JSON схемы