Full-Stack AI: RAG, Агенты, MCP с нуля до production

Похожие курсы по этой теме

Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.

1. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG

   Освойте полный цикл разработки современных AI-агентов — от подключения инструментов через Model Context Protocol (MCP) до создания production-ready Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и собственными инструментами.

   4 280 ₽StepikСравнить условия ↗︎
2. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]

   Арнольд Оберлейтер

   Agentic AI Bootcamp: AI Agents with Python, n8n, MCP & RAG by Arnold Oberleiter

   Взнос 190 ₽ДоступноСкладчикСравнить условия ↗︎
3. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   AI-агенты на Python с нуля: ReAct, tools, память, MCP

   Инженерный курс по AI-агентам: соберите ReAct-цикл, инструменты, память, граф состояний, MCP-клиент, надёжность и наблюдаемость — руками, без фреймворка. 155 задач на код с автопроверкой в браузере, без API-ключа и VPN. В финале — автономный агент поддержки со скрытыми тестами в портфолио. Нужен опыт вызова LLM.

   StepikСравнить условия ↗︎
4. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   LangChain - AI Агенты, RAG, MCP, Harness

   В этом курсе мы разберём современный стек AI-инженера на Python, научимся создавать AI-агентов под разные задачи разными способами, выбирать подходящие инструменты и оценивать качество их работы. Основной фокус курса — LangChain: один из ключевых инструментов современной разработки LLM-приложений и AI-агентов. Вы не пр

   БесплатноStepikСравнить условия ↗︎
5. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   ИИ-агенты на Python: RAG, LangChain, function calling

   Максим Спиридонов

   Курс про то, как собрать ИИ-агента на Python и довести его до прода. Не запуск чужого примера из ноутбука, а свой агентский цикл, RAG с цитатами, инструменты через function calling и MCP, eval, безопасность и деплой. Claude в ядре, OpenAI рядом. В конце капстоун для GitHub, который не стыдно показать на собеседовании.

   Что известно об альтернативе

   • Сопровождение: Про песочницу Stepik честно. Среда проверки кода это Python 3.6 с заблокированным pip и без доступа к API провайдеров. Поэтому реальные вызовы Claude и OpenAI, векторная база, L… источник ↗︎
   • Формат: Собственный ИИ-агент на Python с полным агентским циклом: модель, инструменты через function calling, память и eval — от чистого файла до рабочего ассистента RAG-система с цитат… источник ↗︎
   1 690 ₽StepikСравнить условия ↗︎
6. 
   Похожая тема в направлении «Искусственный интеллект»

   Создание ИИ агентов на Go: Eino (LangGraph), ReAct, RAG, MCP

   Юрий Петров

   Практический курс по разработке AI-агентов на Go. Мы собираем агента Mini Code (аналог Claude Code) своими руками: от первого вызова языковой модели до рассуждающего ассистента, который пользуется инструментами, сам пишет код, помнит контекст диалога и ищет ответы прямо в коде проекта. Фреймворк курса, Eino от CloudWeG

   2 100 ₽StepikСравнить условия ↗︎