Перейти к содержимому

manifoldai 7 сентября лонгрид 1

Manifold AI Learning

0:00 / 0:00

manifoldai 7 сентября лонгрид 1

816 просмотров · 2 недели назад
Manifold AI Learning
14,9 тыс. подписчиков
816 просмотров · 2 недели назад
🚀 Выходите за рамки демонстраций ИИ. Создавайте готовые к производству системы ИИ на основе агентов. Меня зовут Начикет. Я помогаю опытным специалистам в области технологий выйти за рамки демонстраций ИИ и создавать готовые к производству системы ИИ, не теряя при этом ценности своего существующего опыта. Если вы уже знакомы с основами и хотите глубже изучить, как на самом деле проектируются системы ИИ на основе агентов для производства, начните здесь: 🔥 Интенсивный курс по корпоративному мастерству в области ИИ на основе агентов Выйдите за рамки создания агентов, работающих в блокноте. Узнайте, как проектировать системы ИИ на основе агентов с помощью: • Проектирование вспомогательного оборудования для агентов • Состояние, контекст и память • Инструменты, MCP и шаблоны шлюзов • Надежность, повторные попытки, очереди и идемпотентность • Оценка ИИ и контроль качества для производства • Наблюдаемость и AgentOps • Моделирование безопасности и угроз • Архитектура развертывания и производства • Компромиссы в архитектуре корпоративного масштаба Системы выпускаются. Демонстрации — нет. 👉 https://learn.manifoldailearning.com/... 🎯 Готовитесь к собеседованиям по Agentic AI? Научитесь объяснять работу агентов, RAG, инструментов, памяти, оценок и компромиссов в производственной среде с той глубиной, которая ожидается от опытных инженеров. 👉 https://learn.manifoldailearning.com/... 🏗️ Хотите мыслить как архитектор ИИ? Изучите проектирование систем ИИ, архитектурные решения, надежность, компромиссы и принципы работы в производственной среде — чтобы вы могли объяснять не только то, что бы вы создали, но и почему. 👉 https://learn.manifoldailearning.com/... 🚀 Выйдите за рамки демонстраций ИИ. Внедрите готовую к производству систему Agentic AI. 🚀 Вы изучали ИИ в течение нескольких месяцев. Вам звонят по поводу работы, которая у вас уже есть. НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ — бесплатно Четырехэтапная диагностика сигналов профиля ИИ (одностраничная оценочная таблица): https://tools.nachiketh.com/free-reso... Оцените себя по каждому сигналу от одного до пяти, затем исправьте самый слабый. Один пункт, а не весь документ. Оценочная таблица бесплатна; вы разблокируете ее, введя свое имя, адрес электронной почты и номер телефона, и Manifold AI Learning также будет периодически присылать обновления по обучению. ЕСЛИ ВАШ САМЫЙ СЛАБЫЙ СИГНАЛ — ЭТО ТО, КАК ВЫ ЕГО ОБЪЯСНЯЕТЕ В СЛУХ Руководство по проведению собеседований по агентному ИИ — Отвечайте как опытный инженер: https://learn.manifoldailearning.com/... Структурирование ответов уровня опытного специалиста с учетом архитектурных решений, компромиссов и режимов отказов. Сначала воспользуйтесь оценочной таблицей, чтобы понять, действительно ли это тот пробел, который вам нужно заполнить. Прежде чем узнавать больше, стоит проверить, видит ли рынок то, что вы уже знаете. В этом видео рассматриваются четыре сигнала, которые вы можете диагностировать самостоятельно: ясность целевой роли, доказательства применимости в производственной практике, доказательства, специфичные для ИИ, а также прозрачность и коммуникация. Затем приводится перевод одного пункта резюме и одного проекта из портфолио таким образом, чтобы инженерные решения стали проверяемыми. О ДОКАЗАТЕЛЬСТВАХ ИЗ ОБЪЯВЛЕНИЙ О ВАКАНСИЯХ Подсчеты в этом видео основаны на небольшой выборке: шесть вакансий старших инженеров по ИИ в Индии (старший инженер по ИИ, старший инженер по прикладному ИИ и похожие варианты), опубликованных 4 сентября 2026 года в собственных системах карьеры работодателей, а не на сайтах по поиску работы. Шесть вакансий — это небольшая выборка, и в видео она рассматривается как одна — подсчеты, а не проценты. Здесь нет описания всего рынка, и здесь нет объяснения, почему какая-либо конкретная заявка не была одобрена. Manifold AI Learning помогает опытным специалистам в области технологий добавить к своим уже имеющимся знаниям инженерный слой в сфере искусственного интеллекта, чтобы они могли создавать, объяснять и защищать системы, которые успешно работают в производственной среде.