Создание собственного AI-ассистента

Глубокие исследования, персональная автоматизация и агентный рабочий процесс с Полом Иустином ​По мере того, как инструменты ИИ становятся все более доступными, граница смещается от огромных корпоративных приложений к высоко настроенной персональной автоматизации. На этом живом мероприятии Пол Иустин возвращается, чтобы углубиться в механизмы создания персональных AI-ассистентов. ​Двигаясь вперед от нашего предыдущего обсуждения корпоративных LLMOps, Пол разберет практические реалии агентной AI-инженерии для отдельных разработчиков. Мы исследуем, как проектировать специализированные агенты для глубоких исследований, как безопасно управлять неструктурированными персональными данными и почему чрезмерная инженерия многопользовательских систем — это самый быстрый способ оказаться в чистилище доказательства концепции. ​ ​Он охватит: * ​Механизмы персональной автоматизации: знать, когда строить, а когда - запросить * ​Проектирование автономных агентов для глубоких исследований и создания контента * ​Выход из чистилища доказательства концепции: легкая инфраструктура для отдельных разработчиков * ​Инсайты из курса агентной AI-инженерии и ключевые навыки для 2026 года ​ ​О спикере: ​Пол Иустин является автором бестселлера «Справочник инженера LLM», главным инструктором курса агентной AI-инженерии, основателем AI-инженера стартапа в Сан-Франциско и увлечен тем, чтобы сделать знания доступными через ИИ. ​С более чем 10-летним опытом и 20 разработанными приложениями он обучает AI-инженерии так, как хотел в начале своей карьеры. От идеи до производства. От сбора данных до развертывания, мониторинга и оценки. С акцентом на принципы ИИ, программные модели и инфраструктурные системы, которые будут процветать в будущем, доминируемом инструментами кодирования ИИ. ​Его конечная цель — помочь другим инженерам выбраться из чистилища PoC и увеличить свои навыки AI-инженерии в 10 раз. Присоединяйтесь к нашему Slack: https://datatalks.club/slack.html ​