Учебная платформа AST-STUDY
Войти
← Назад к курсам
Python
Работа с искусственным интеллектом на Python
Библиотеки и другие материалы по созданию AI-агентов, использованию LLM, технологий ИИ для работы со звуком, видео, графикой, музыкой
Найти
1
Лучшие практики и рекомендаций по разработке систем распознавания лиц
Введение Разработка систем распознавания лиц требует комплексного подхода, охватывающего обработку данных, выбор архитектуры сетей, предотвращение...
Открыть урок
5
Пособие по работе с FastMCP 2.0: создание и развертывание MCP-серверов
📌 Что такое Model Context Protocol (MCP)? Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол для подключения больших языковых моделей (LLM) к...
Открыть урок
15
Исследование фреймворков для мультиагентских систем на Python
1. Общий обзор Мультиагентские системы (MAS) – это набор автономных программ‑агентов, взаимодействующих для решения общих задач. В...
Открыть урок
15
Описание процесса обучения больших языковых моделей (LLM)
Введение Большие языковые модели (LLM) — это одно из самых значительных достижений в области ИИ. Современные модели с миллиардами параметров...
Открыть урок
16
Обзор CrewAI и сравнение с аналогичными платформами
1. Введение В последние годы многоагентные системы становятся ключевым инструментом для автоматизации сложных бизнес‑процессов. CrewAI — это...
Открыть урок
17
LangGraph: подробное описание
1. Общее представление LangGraph — это открытая библиотека от LangChain, предназначенная для построения stateful, multi‑actor и tool‑using...
Открыть урок
18
Пособие по оптимизации работы с LLM / LangGraph / OpenAI на Python (Кэширование, батчинг и параллельные запросы)
1️⃣ Почему оптимизировать? Проблема Что получаем без оптимизации Как оптимизация меняет ситуацию Ожидание ответа Средняя задержка ≈ 3‑5 сек/запрос...
Открыть урок
19
Обзор библиотек и подходов к работе с моделями компьютерного зрения в Python
1. Ключевые библиотеки Библиотека Основные возможности Примечания OpenCV Обработка изображений, детекция объектов, фильтры, функции feature...
Открыть урок
21
Обзор движков LLM типа vLLM и других
Итог исследования движков LLM типа vLLM Ниже – краткое изложение основных результатов (полный отчёт – вложения). 1. vLLM Архитектурные особенности...
Открыть урок
22
Подробное учебное пособие по Model Context Protocol (MCP)
1. Теоретическая часть 1.1 Что такое Model Context Protocol (MCP)? Model Context Protocol — это подход к управлению контекстом при работе с...
Открыть урок
23
Model Context Protocol (MCP): создание серверов с инструментами
1. Что такое MCP и зачем он нужен? Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, разработанный Anthropic, который стандартизирует...
Открыть урок
24
Создание MCP сервера с использование FastMCP
FastMCP — это высокоуровневая Python-библиотека для быстрой разработки серверов и клиентов по протоколу Model Context Protocol (MCP). Она...
Открыть урок
25
Обзор Clawdbot (Moltbook)
1. История создания и эволюция названия Clawdbot – это открытый агентный персональный AI‑ассистент, первоначально разработанный в начале 2026...
Открыть урок