Практические курсы по программированию: от первых проектов до продакшн-навыков, с понятной программой и проверкой решений.
Практический курс по A/B-тестированию и продуктовым метрикам: формулируем гипотезы, считаем размер выборки, запускаем эксперименты и анализируем результаты. От первой идеи до внедрения изменений в продукт — без «воды» и лишней теории.
Практический PRO-курс по созданию production-ready голосовых AI-агентов для бизнеса в РФ. Оба подхода 2026 года: классический cascade pipeline STT → LLM → TTS и realtime speech-to-speech на GPT-Realtime-2. VAD, end-of-turn detection, barge-in, tool calling в звонке, Voice RAG, evals, версионирование агента. Российский стек: Yandex SpeechKit, SaluteSpeech, YandexGPT, 152-ФЗ. Телефония: SIP, Voximplant, Mango Office.
Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team suite и security-gates в CI/CD.
Практический курс по Data Science: от постановки ML-задачи и работы с данными до inference API, CI/CD и мониторинга моделей в продакшне. Вы пройдёте EDA, feature engineering, обучение и оценку моделей, experiment tracking, error analysis и deployment — чтобы собирать полноценный рабочий контур вокруг ML-решения.
Дополнительные вступительные испытания (ДВИ) по математике: специфика, критерии и методы решения задач. Программа краткосрочного интенсивного обучения направлена на подготовку абитуриентов к сдаче ДВИ МГУ по математике. В основе курса лежит глубокий разбор профильного инструментария для подготовки учащегося на высокие баллы. После прохождения вы научитесь решать сложные задачи вступительного испытания, узнав все подводные камни экзамена и тонкости оформления
Практический курс для тех, кто хочет получить навыки ML Engineer / Data Scientist на реальных табличных задачах. В курсе Вы не просто обучите CatBoost/LightGBM, а соберёте полноценный production-style пайплайн: подготовка данных, feature engineering (генерация признаков), корректная валидация, защита от leakage (утечек), тюнинг через Optuna, интерпретация через SHAP, batch-инференс и REST API для предсказаний.
Поддержка
