Чем они хороши: 1️⃣ Краткий формат. Только выжимка по теме и сразу практика. Курс проходится за несколько часов, а не недель. 2️⃣ Практики много. С первых же минут вы пишете код в ноутбуках. 3️⃣ Широченный охват. От абсолютных основ вроде "Intro to Programming" для тех, кто вообще не программировал, до ML Explainability, Computer Vision и Time Series. Есть Python, Pandas, SQL, Data Cleaning, визуализация — весь джентльменский набор.
У Google есть 42-страничный учебник, который, по сути, является мануалом по архитектуре современных LLM-приложений.
Что внутри интересного:
1️⃣ Анатомия агента: Четкое разделение на Модель, Инструменты (Tools) и Оркестрацию. Google на пальцах (и диаграммах) показывает, чем агент отличается от простого вызова API модели. Спойлер: наличием цикла восприятия-действия.
2️⃣ Reasoning Frameworks: Если вы не понимаете разницу между ReAct, Chain-of-Thought (CoT) и Tree-of-Thoughts, там это разжевано.
3️⃣ Extensions vs Functions: полезная часть для инженеров. — Extensions: Агент сам дергает API (Agent-side execution). — Functions: Агент говорит вам, какие параметры нужны, а код выполняется на клиенте (Client-side execution).
4️⃣ RAG и Data Stores: Как прикрутить векторные базы и не облажаться с контекстом.
Естественно, все примеры на Python. Показывают интеграцию как с нативными инструментами Vertex AI, так и с LangChain / LangGraph.
