Онлайн-курс «MCP для роботи з LLM» зі спікером із SoftServe від robot_dreams

🧩 Додайте MCP до LLM, щоб результати спирались на дані, а не на загальні джерела.

Model Context Protocol врятують, коли:

➔ LLM починає галюцинувати, тому що їй бракує актуального та керованого контексту
➔ Потрібно об’єднати в один AI-сценарій документи, API, бази даних та бізнес-дані без хаотичних інтеграцій
➔ Prompt engineering і RAG уже недостатньо для керування context, memory та routing
➔ AI-рішення потрібно вивести в production: безпечно, з контролем доступу, логуванням, CI/CD й масштабуванням

🏄‍♀️ Для проходження курсу потрібно знати:
Python, REST API, Git, Docker, базово LLM/AI/ML-моделі

Про курс

Якщо LLM дає нестабільні відповіді, проблема не в моделі — а в контексті. Якщо на демо — працює добре, у продакшені з’являються контекст, пам’ять, доступи й контроль — і тут усе ускладнюється.

За 10 занять ви навчитесь створювати керовані AI-системи, а не набір експериментів:

✔️ будувати MCP-based AI-сервіси з контекстом, пам’яттю та маршрутизацією
✔️ підключати файли, API, БД як керований контекст для LLM
✔️ проєктувати агентів із session / context / memory під реальні задачі
✔️ підвищувати якість відповідей і контролювати галюцинації
✔️ закладати безпеку, доступи й governance у AI-рішення
✔️ деплоїти в production: CI/CD, логування, моніторинг

🏆 Результат — власний MCP-агент:
створите end-to-end AI-рішення з реальними джерелами даних, інтеграціями та production-процесом.

Лектор:

Дмитро Дегтярьов
Senior Data Scientist в українських та міжнародних аутсорс- і продуктових компаніях

• працює на посадах Data Scientist / Machine Learning Engineer з 2018 року
• має практичний досвід роботи з усіма типами моделей штучного інтелекту для всіх стадій життєвого циклу продукту
• займається впровадженням MCP для розв’язання задач аналізу даних та взаємодії з базами даних
• розв’язував задачі, пов’язані з обробкою текстів (NLP), e-commerce та розпізнаванням мови (Speech Recognition)
• розв’язує задачі, пов’язані з розробкою physical-informed neural network (PINN) для гідроакустики

Запрошений спікер:

Віталій Козінський
Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

🔗 Приєднуйтесь до курсу,

та будуйте архітектуру, де модель працює як повноцінний AI-сервіс 👌🏼

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!