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
  • Онлайн-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

Комфортный темп

Удобный график обучения и режим активностей. Каждый обучающийся самостоятельно выбирает темп, в котором ему удобно заниматься и принимать участие в мероприятиях

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.

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.

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

Онлайн-занятия с преподавателями и практические задания с автоматической проверкой

Встроенная среда разработки

Годовой доступ к материалам, репозиториям и чату поддержки

Сделайте решающий шаг к карьере в сфере искусственного интеллекта!

Программа курса
Модуль 1. Объектно-ориентированное программирование интеллектуальных агентов
  1. Тема 1.1 Цифровая среда обучения и инструменты разработки агентов
  2. Тема 1.2 Базовые конструкции и структуры данных для агентов
  3. Тема 1.3 Функции, модули и организация кода агентов
  4. Тема 1.4 Классы и объекты в программировании агентов
  5. Тема 1.5 Моделирование агентов через классы и наследование
  6. Тема 1.6 Статический анализ, генерация тестов и поиск уязвимостей в коде агентов средствами ИИ
  7. Тема 1.7 Кейс-задача. Проектирование агента средствами объектно-ориентированного программирования
Модуль 2. Данные и машинное обучение для интеллектуальных агентов
  1. Тема 2.1 Научные вычисления, обработка и визуализация данных агентов (NumPy, pandas, matplotlib)
  2. Тема 2.2 Сбор данных для агентов из файлов, баз данных и веб-API
  3. Тема 2.3 Предобработка и конструирование признаков для агентов
  4. Тема 2.4 Рабочий процесс и конвейеры машинного обучения для агентов (scikit-learn)
  5. Тема 2.5 Регрессия, классификация, кластеризация и ансамбли моделей агентов
  6. Тема 2.6 Подбор гиперпараметров и оценка качества моделей агентов
  7. Тема 2.7 Кейс-задача. Обучаемая модель в составе агента
Модуль 3. Глубокое обучение и компьютерное зрение для агентов
  1. Тема 3.1 Нейронные сети агентов в TensorFlow/Keras
  2. Тема 3.2 Подготовка данных и повышение устойчивости моделей
  3. Тема 3.3 Сверточные сети и зрение агентов (CNN)
  4. Тема 3.4 Рекуррентные сети и обработка последовательностей агентами (RNN)
  5. Тема 3.5 Перенос обучения и тонкая настройка моделей агентов
  6. Тема 3.6 Сохранение и интеграция обученных моделей в агентах
  7. Тема 3.7 Кейс-задача. Глубокая нейросетевая модель в агенте
Модуль 4. Промышленные мультиагентные системы
  1. Тема 4.1 Реактивные, рассуждающие и целеориентированные агенты
  2. Тема 4.2 ИИ-ассистенты программирования и автодополнение кода агентов
  3. Тема 4.3 Кейс-задача. Координация и кооперация агентов в системе
  4. Тема 4.4 Обучение с подкреплением для агентов
  5. Тема 4.5 Этика и ответственное использование ИИ в мультиагентных системах
  6. Тема 4.6 Развертывание, мониторинг и сопровождение мультиагентных систем
  7. Тема 4.7 Подготовка и защита проекта мультиагентной системы
Модуль 1. Глубокое обучение на PyTorch
  1. Тема 1.1 Цифровая среда обучения и тензоры PyTorch для агентов
  2. Тема 1.2 Проектирование нейросетей агентов на nn.Module
  3. Тема 1.3 Подготовка данных агентов через Dataset, DataLoader и аугментацию
  4. Тема 1.4 Функции потерь, градиенты и оптимизация обучения моделей агентов
  5. Тема 1.5 Регуляризация и контроль переобучения нейросетей агентов
  6. Тема 1.6 Ускорение и масштабирование обучения моделей агентов
  7. Тема 1.7 Кейс-задача. Обучение глубокой модели агента на PyTorch
Модуль 2. Современные архитектуры и компьютерное зрение агентов
  1. Тема 2.1 Сверточные сети для зрения агентов
  2. Тема 2.2 Обнаружение и сегментация объектов агентами
  3. Тема 2.3 Рекуррентные сети и механизм внимания в моделях агентов
  4. Тема 2.4 Трансформеры и обработка последовательностей агентами
  5. Тема 2.5 Автоэнкодеры и обучение представлений для агентов
  6. Тема 2.6 Генеративные модели в задачах агентов (GAN и диффузия)
  7. Тема 2.7 Кейс-задача. Глубокая модель восприятия для агента
Модуль 3. Обучение с подкреплением интеллектуальных агентов
  1. Тема 3.1 Основы обучения с подкреплением и среды агентов
  2. Тема 3.2 Марковские процессы принятия решений агентами
  3. Тема 3.3 Q-обучение и глубокие Q-сети агентов (DQN)
  4. Тема 3.4 Методы градиента стратегии для агентов (policy gradient)
  5. Тема 3.5 Многоагентное обучение с подкреплением
  6. Тема 3.6 Кооперация и конкуренция обучаемых агентов
  7. Тема 3.7 Кейс-задача. Агент, обученный с подкреплением
Модуль 4. Промышленные мультиагентные системы и MLOps
  1. Тема 4.1 Архитектуры и фреймворки мультиагентных систем
  2. Тема 4.2 ИИ-ассистенты программирования и автодополнение кода агентов
  3. Тема 4.3 Кейс-задача. Инструментальные агенты на основе языковых моделей
  4. Тема 4.4 Версионирование, эксперименты и MLOps-конвейеры для агентов
  5. Тема 4.5 Безопасность, мониторинг и ответственное использование ИИ-систем агентов
  6. Тема 4.6 Статический анализ, генерация тестов и поиск уязвимостей в коде агентов средствами ИИ
  7. Тема 4.7 Подготовка и защита проекта мультиагентной системы

Обучение проходит в онлайн-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.

Расписание занятий

Как проходит обучение

Отзывы выпускников
Александр
JavaScript
Олег
C#
Ирина и мама Татьяна
JavaScript
Никита
JavaScript
Роберт
С#
Анастасия и папа Евгений
JavaScript
Константин
JavaScript
Александр
JavaScript
Поделиться

Меня зовут Александр, я учусь в школе №44 города Владикавказ. Я очень увлекаюсь программированием и решил попробовать свои силы в разработке и создании игр. В школе появилась такая возможность — предоставила ее платформа Старт. Так как я увлекаюсь этим, решил воспользоваться.

Почему именно ее выбрал? Потому что в интернете есть очень много платных платформ, которые дают бесплатную информацию. Она не лежит на поверхности, но она есть. Старт дает возможность разрабатывать и продвигать свои игры. Я по-началу думал, все будет сложно и в лоб: «Вот так делайте», больше ничего. Тут есть вопросы для самопроверки, вебинары, задания. На вебинарах подробно рассказывается о том, как сделать это задание. В принципе, в начале задания не такие сложные. Чем дальше — тем больше. Все-таки сначала мы смотрим игровой движок, а потом уже будем изучать язык программирования. Пока что все идет хорошо, думаю, так будет и дальше.

Олег
C#
Поделиться

Меня зовут Олег, я учусь в школе 44 по городу Владикавказ. В нашей школе появилась такая тема, как «Код будущего». Практикум проходим на сайте 1Т Старт. На нем все расположено достаточно гармонично — не все сразу идет «в лоб», сложное и труднореализуемое для тех, кто с этим сталкивается. Сначала идет сам обзор движка Unity — как и что с ним делать, графика, шейдеры, освещение, ландшафт. Потом уже на модуле третьем идет программирование. Это меня и завлекло — новичку удобно адаптироваться и совладать с этим. Программированием я увлекаюсь, но нигде не мог заниматься этим так глубоко, потому что информации много и очень трудно понять, с чего начать. Здесь все по полочкам расставлено, вас за ручку проведут по всем основам Unity и самого языка С#.

Ирина и мама Татьяна
JavaScript
Поделиться

Ирина: Здравствуйте, я ученица 9 «А» класса Будина Ирина Сергеевна. Учусь в общеобразовательной школе города Вышний Волочек, Тверская область. Я изучаю программирование, играю в волейбол и хожу на шахматы.

Мама: Здравствуйте, я мама Ирины. Когда я записала свою дочь на курсы 1Т Старт, то боялась, что программа будет слишком сложной для нее, и она не будет понимать темы и успевать на занятиях. Раньше Ирина не занималась на каких-либо подобных курсах. Мы не знали, с какими трудностями нам придется столкнуться.

Ирина: Записаться на 1Т Старт решила, когда наш классный руководитель предложила всем желающим, кто хочет пройти обучение, связанное с программированием, подать заявку на вступление на курсы. Мы с родителями дома обсудили и решили попробовать. Спустя месяц занятий я не только начала понимать саму тему, но и как создаются сами игры, начала быстрее печатать сам код. На курсах все очень хорошо и понятно объясняют. В 1Т Старт очень хорошие преподаватели и удобное время для онлайн-обучения. Оно очень удобное, потому что я не только занимаюсь на этих курсах, но еще учусь в школе.

На занятиях мне стал нравится сам процесс написания кода и создания игр. Я начала чувствовать себя более уверенно, стала понимать, как создано множество игр, появилось больше ясности и интерес. Думаю, что эти занятия мне пригодятся. В будущем я хотела бы стать программистом и создавать свои игры и свои приложения.

Мама Ирины: Мы хотели бы посоветовать всем, кто занимается программированием, записаться на эти курсы. Так действительно узнают много нового, познают мир. Курсы очень интересные, легко осваиваемые. Самое главное — это ваше желание.

Никита
JavaScript
Поделиться

Здравствуйте! Меня зовут Никита, я учусь в лицее номер 2 города Чебоксары и прохожу курсы на такой платформе, как Старт 1Т «Моделирование игровых миров на JS». Хотел бы немного поделиться, как я пришел к этой платформе, к обучению. Вообще, меня сподвиг учитель к этому, но продолжением я начал заниматься сам. То есть, у меня второй поток. Моделированием игровых миров на JS я начал заниматься в ноябре-декабре прошлого года, то есть 2022 года, и прошел уже три модуля. Что я хотел сказать. Обучение проходит хорошо. Есть специальные практики, специальная теория, по которым ты больше осваиваешь материал, также есть специальные материалы, которые помогут тебе сделать задание легче, помогут с решением данной задачи. Почему я выбрал именно эту тему? Да потому, что мне нравится программировать, то есть я люблю создавать миры, вообще играть в игры, поэтому решил заняться данной тематикой. В дальнейшем я хочу улучшить свои показатели, в дальнейших своих начинаниях, чтобы стать более продвинутым в этой теме. Также хочу дать немного советов тем, кто будет только начинать свое обучение на данной платформе, то есть 1Т Старт. Хотел бы, чтобы они никогда не сдавались, шли все дальше и дальше, изучали дальше новые темы, новую форму, новые задачи, и тогда у них все получится. Отзыв от моей мамы: «Мой сын заниается на платформе 1Т Старт. У него значительно повысился интерес, что очень важно для меня, и знания по моделированию игровых миров. Я благодарю за возможность заниматься на данной платформе. Рекомендую».

Роберт
С#
Поделиться

Меня зовут Роберт. Я учусь в 44 школе города Владикавказа. Недавно я узнал о таком проекте, как «Код будущего». На самом деле, проект стоит вашего времени. Если начинать с самых простейших заданий, к примеру, «Введение в разработку игр», здесь интересные темы, которые помогают узнать, что такое Unity, понять, как в нем заниматься. Также есть задания, которые нужно в этом Unity и решать. К примеру, в практике 2 нужно из игры гонки перестроить трек, самого водителя и цвет. Я хочу заниматься С# и Unity, потому что у меня был проект, который я забросил давным-давно. Но при помощи «Кода будущего» я доведу его до ума, потому что я больше узнаю и больше будет времени, чтобы им заняться.

Анастасия и папа Евгений
JavaScript
Поделиться

Евгений: Всем привет!

Анастасия: Здравствуйте, меня зовут Хайдукова Анастасия, я из Уфы, я учусь в 9-м классе в лицее №123.

Евгений: А я Хайдуков Евгений, папа Насти, я работаю юристом.

Анастасия: Я записалась на курс в ноябре 2022 года. Раньше я не занималась на онлайн-курсах, но решила попробовать. Данный формат занятий мне очень понравился. Я в восторге от преподавателей, это замечательные люди и отличные педагоги, которые объясняют материал просто и доступно. 1Т Старт выделяется из других тем, что занятия в онлайн-режиме и 24/7 есть возможность обратиться к кураторам. Когда проходишь новую тему, всегда есть вопросы для самопроверки, которые закрепляют материал, а после прохождения модуля есть аттестация. Я узнала, как устроены игры изнутри.

Евгений: Нам очень нравится формат и методика обучения и мы планируем продолжить развиваться дальше в этой сфере.

Анастасия: Хотелось бы, чтобы были офлайн-встречи учеников и летний лагерь. Было бы здорово познакомиться с ребятами вживую.

Евгений: Мне очень нравится, что моя дочь, еще обучаясь в школе, имеет возможность получить дополнительные знания, которые ей могут пригодиться в будущем и помогут определиться с будущей профессией. Хотя, мне кажется, всё и так понятно.

Анастасия: Ребятам мы хотим пожелать быть целеустремленными и всегда добиваться своих целей.

Константин
JavaScript
Поделиться

Курс «Код будущего» мне очень нравится, здесь прекрасные преподаватели, которые не только объясняют все словами, но и показывают на практике. Сама платформа 1Т Старт очень удобна для работы. Она охватывает множество тем, связанных с программированием и разработкой игр, и организация очень хорошая. Организовано все так, что понятно будет все и всем. В обучении мне больше всего понравилось выполнять различные практики, где необходимо было трудиться с кодом. Мотивацию закончить курс я беру из того, что я считаю, что мне это может пригодиться в будущем. К тому же, это очень занимательно. При выборе професии данный курс мне помог тем, что у меня будет больше знаний в области программирования, а значит, мне будет доступно больше различных профессий, связанных с программированием и разработкой игр, конечно. Другим детям, тоже выбирающим курс, желаю найти тот курс, который они будут изучать с любопытством и стремлением. Главным преимуществом курсом являются и доступность, потому что зарегистрироваться на курс может каждый желающий, а также это бесплатно. Кроме того, за отличную учебу имеются подарки. Учеба на курсах является очень легкой и доставляет только удовольствие.

Вопросы и ответы

Перед началом обучения
  • 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?

Граждане РФ: студенты СПО.

3. Сколько времени нужно уделять обучению?

Программа обучения в 1Т Старт специально разработана для студентов СПО. Всё индивидуально, но в среднем — до 5 часов в неделю.

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?

Выберите курс, подайте заявление на Госуслугах, дождитесь подтверждения и пройдите вступительное испытание.

2. Что будет после подачи заявления?

Заявление рассматривается до 7 рабочих дней. На email придет инструкция по вступительному испытанию. Если письма нет — проверьте «Спам/Рассылки» или напишите на futurecode@2035.university, указав ФИО и номер заявления.

3. Можно ли поменять курс после регистрации?

Да, до заключения договора можно отозвать заявление и подать новое на другой курс.

1. Где проходит обучение?

Всё обучение ведётся на LMS собственной разработки. Вход через учетную запись Leader-ID.

2. Что такое LMS?

LMS (learning management system) — это ваш личный кабинет на lms.1t.ru главный ресурс, в котором проходит обучение.

3. Как войти в личный кабинет?

В правом верхнем углу страницы нажмите кнопку «Войти через Университет 20.35». Введите учетные данные, которые были получены в решении от ЕПГУ.

4. Как проходит обучение?

Занятия включают теорию (кейсы, презентации), практику (тесты, викторины, тренажёры кода) и самостоятельную работу. Контроль знаний — через тесты, аттестации и итоговый экзамен.

5. Кому можно задать вопрос, если что-то непонятно?

По всем вопросам можно написать в чат поддержки в личном кабинете.

6. Как ученик может задать вопрос преподавателю?

Через личный кабинет в разделе «Поддержка».

7. Останется ли доступ к курсу после обучения?

Да, доступ сохранится на 1 год.

1. Что нужно сделать, чтобы получить сертификат о прохождении курса?

Успешно пройти программу курса и итоговое тестирование.

2. Что получит обучающийся после окончания курса?

Сертификат об окончании курса. Скан появится в профиле системы и в личном кабинете на Госуслугах.