Мультиагентные системы ИИ: СПО
На курсе вы изучите, как работают и взаимодействуют друг с другом ИИ‑агенты — интеллектуальные системы, которые могут самостоятельно ставить себе цели, планировать действия и проверять результат.
Вы будете распределять задачи между агентами, научитесь проектировать их поведение и сами разработаете систему из нескольких работающих вместе агентов.
- 145 академических часов
- Базовый и продвинутый уровни сложности
- Офлайн-обучение
- Регистрация проходит на Госуслугах
Бесплатный курс для студентов СПО
Проект в портфолио

Именной сертификат по завершении курса

Увлекательные интерактивные занятия

Практико-ориентированное обучение
Наши преимущества
01
Программа
За 145 часов учащиеся изучат основы Python и работы с ИИ и машинным обучением, научатся строить мультиагентные системы, в которых несколько ИИ‑агентов взаимодействуют и совместно решают задачи
02
Среда обучения
Интерактивная среда обучения: лекции, презентации, занятия с преподавателями, симуляторы, тренажеры и крутые тестовые задания, которые помогают в освоении материала и мотивируют для дальнейшего обучения
03
Прикладной характер обучения
Обучение на реальных кейсах из ИТ-индустрии. Решение задач поможет погрузиться в передовые направления ИТ-отрасли и определиться с будущей профессией
04
Преподаватели
Занятия проводят преподаватели с практическим опытом построения мультиагентных систем для решения реальных бизнес-задач
05
Допобразование
Ученики получают дополнительное образование по информатике и добавляют первые проекты в портфолио. Полученные знания пригодятся для сдачи ОГЭ, ЕГЭ и поступления в вуз
06
Сертификат
По завершении обучения выдается сертификат, подтверждающий наличие знаний в программировании
07
Сопровождение
После обучения у вас остается доступ на год к материалам: лекциям, презентациям, видеоурокам, а также возможность обратиться с вопросом к преподавателям
кто может учиться
- Студенты СПО
курс подойдет тем, кто
интересуется программированием и возможностями ИИ
хочет стать ИТ-профи, востребованным во многих отраслях
имеет склонность к математике и информатике
внимателен, усидчив и не ищет готовых решений
Уровни курса
Базовый
Вы изучите: объектно-ориентированное программирование интеллектуальных
агентов, обработку и визуализацию
данных, классическое и глубокое машинное обучение, компьютерное зрение и основы промышленных
мультиагентных
систем.
Базовый
Вы изучите: объектно-ориентированное программирование интеллектуальных агентов, обработку и визуализацию данных, классическое и глубокое машинное обучение, компьютерное зрение и основы промышленных мультиагентных систем.
Чему научитесь:
- Разрабатывать код агентов на Python: использовать функции, модули, классы и проводить статический анализ и генерацию тестов с помощью ИИ‑инструментов
- Работать с данными агентов в NumPy, pandas и matplotlib, собирать данные из файлов, баз данных и веб‑API
- Строить конвейеры машинного обучения в scikit‑learn: регрессию, классификацию, кластеризацию и ансамбли моделей, подбирать гиперпараметры
- Применять нейронные сети в TensorFlow/Keras, настраивать устойчивость моделей, использовать CNN и RNN, перенос обучения и интегрировать обученные модели в агентах
- Проектировать промышленные мультиагентные системы: типы агентов, кооперацию, координацию задач, этику и ответственное использование ИИ, развертывание и сопровождение систем
Вы подготовите итоговый проект мультиагентной системы, где несколько интеллектуальных агентов с обучаемыми моделями решают практическую задачу.
Продвинутый
Вы погрузитесь в профессиональную разработку мультиагентных систем
на базе PyTorch: освоите современные
архитектуры нейросетей, глубокое компьютерное зрение, обучение с подкреплением, передовые методы
координации
агентов и MLOps-практики.
Продвинутый
Вы погрузитесь в профессиональную разработку мультиагентных систем на базе PyTorch: освоите современные архитектуры нейросетей, глубокое компьютерное зрение, обучение с подкреплением, передовые методы координации агентов и MLOps-практики.
Чему научитесь:
- Использовать PyTorch тензоры и модульную архитектуру nn.Module, готовить данные через Dataset и DataLoader, настраивать функции потерь, оптимизацию, регуляризацию и ускорение обучения моделей агентов
- Разрабатывать сложные нейросетевые архитектуры: сверточные сети для зрения, модели обнаружения и сегментации, рекуррентные сети с механизмами внимания, трансформеры, автоэнкодеры и генеративные модели (GAN и диффузия)
- Применять обучение с подкреплением: строить среды для агентов, использовать марковские процессы принятия решений, DQN и методы градиента стратегии
- Внедрять мультиагентные системы в инженерной практике: выбирать архитектуры и фреймворки, строить MLOps‑конвейеры с версионированием и экспериментами
- Вы реализуете итоговый инженерный проект мультиагентной системы, в котором агенты с глубинными моделями восприятия и RL‑поведением работают в общей архитектуре.
Вы подготовите итоговый проект: полноценную мультиагентную систему со сложным поведением, нейросетевыми моделями и координацией агентов, готовую к применению в реальных сценариях.
Форматы и бонусы
Интерактивные тренажеры кода
Обучение проходит офлайн на оборудованных образовательных площадках
Встроенная среда разработки
Годовой доступ к материалам, репозиториям и чату поддержки
Сделайте решающий шаг к карьере в сфере искусственного интеллекта!
Обучение проходит в офлайн-формате в период с 5 октября
2026 г. по 29 мая 2027 г..
Занятия два раза в неделю, длительность:
1 час 20 минут, с перерывом 10 минут.
Точное расписание можно уточнить
в личном кабинете.
Как проходит обучение
Вопросы и ответы
-
Перед началом обучения
-
Регистрация и заявление
-
Процесс обучения
-
Сертификат
- Кто может участвовать в курсе?
- Сколько времени нужно уделять обучению?
- Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?
- Как записаться на курс?
- Что будет после подачи заявления?
- Можно ли поменять курс после регистрации?
- Где проходит обучение?
- Что такое LMS?
- Как войти в личный кабинет?
- Как проходит обучение?
- Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?
- Как ученик может задать вопрос преподавателю?
- Останется ли доступ к курсу после обучения?
- Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?
- Что получит обучающийся после окончания курса?
1. Кто может участвовать в курсе?
3. Сколько времени нужно уделять обучению?
5. Нужно ли какое-то программное обеспечение для обучения?
Для обучения понадобятся:
- – Компьютер/ноутбук
- – Windows/Linux (не ранее 2020)
- – Процессор от 2 ГГц (не ранее 2015)
- – Оперативная память от 8 ГБ
- – Жёсткий диск от 160 ГБ
- – Интернет от 2 Мбит/сек
- – Веб-браузер (не ранее 2020)
- – Микрофон, наушники и колонки
- – Клавиатура, мышь
1. Как записаться на курс?
2. Что будет после подачи заявления?
3. Можно ли поменять курс после регистрации?
1. Где проходит обучение?
2. Что такое LMS?
3. Как войти в личный кабинет?
4. Как проходит обучение?
5. Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?
6. Как ученик может задать вопрос преподавателю?
7. Останется ли доступ к курсу после обучения?
1. Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?
2. Что получит обучающийся после окончания курса?

