manifoldai 12 сентября, расширенная версия 1

🚀 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. 🚀 НАЧНИТЕ ЗДЕСЬ (БЕСПЛАТНО) Возьмите один уже созданный вами проект. Напишите описание области применения — одна строка: контролируемый проект, проект в производственном режиме или реальное развертывание. Затем раздел с описанием проблемы и ограничений, одна страница, по памяти. Затем остальные четыре, по одной за раз. Ничего скачивать не нужно. Ускоритель портфеля проектов ИИ Создайте и упакуйте одно приложение RAG и один рабочий процесс Agentic AI в качестве профессионального подтверждения портфеля. https://learn.manifoldailearning.com/... Ваш проект ИИ работает. README объясняет это. И вы все еще не можете сказать, достаточно ли он глубок для руководящей должности в сфере ИИ. Репозиторий показывает реализацию. Он не показывает автоматически обоснование — почему вы выбрали этот подход, что системе никогда не разрешалось делать, как вы ее проверяли, что сломалось, и что потребуется для поддержания ее работоспособности. В этом видео вы превращаете уже созданный вами проект в портфолио-кейс, используя пять доказательных материалов. Не пять больших документов — а пять кратких разделов в одном кейсе-кейсе, написанных правдиво, без выдумок. ЧТО ВЫ ПОЛУЧАЕТЕ • Описание объема работ, честно описывающее проект: контролируемый проект, проект производственного типа или реальное развертывание • Артефакт 1 — Проблема и ограничение: за что он был ответственен и что означает «неправильно» • Артефакт 2 — Архитектурное решение и компромисс: решение и то, что ухудшилось из-за него • Артефакт 3 — Доказательства оценки: ваши критерии, ваши примеры и ограничения того, что вы проверили • Артефакт 4 — Сбой и восстановление: один честный сбой, как он был обнаружен, что изменилось • Артефакт 5 — Операционная готовность и анализ: что потребуется для запуска, что нужно наблюдать, как восстановить • Одна короткая строка для каждого артефакта, чтобы вы могли начать с предложения, а не с чистого листа • Пример работы, построенный по разделам на одном показательном проекте • Схема от вашей уже проделанной работы — анализ инцидентов, анализ проекта, разработка тестов, дежурство — доказательства, содержащиеся в этих разделах ЧЕГО ЭТО ВИДЕО НЕ ДЕЛАЕТ Это не является утверждением О найме. Здесь нет никаких обещаний собеседований, звонков, отбора, трудоустройства или результатов по заработной плате, и здесь нет описания того, что любой рекрутер или менеджер по найму делает с портфолио. Утверждение более узкое и проверяемое: эти разделы делают конкретные инженерные решения видимыми, а честные доказательства остаются обоснованными, даже если кто-то задаст второй вопрос. Приведенный пример является иллюстративным и был создан для обучения. Это не реальное развертывание, и он не содержит показателей производительности, количества пользователей или измеренных результатов — намеренно, потому что видео выступает против их выдумывания. ИСТОЧНИКИ И АТРИБУЦИЯ • Структура записи архитектурных решений — Майкл Нигард, «Документирование архитектурных решений» (2011): https://cognitect.com/blog/2011/11/15... • Практика анализа после ...