Написать текст для курса

Задание закрыто
Стоимость:3 000 рублей
Срок выполнения:7 дней
Варианты оплаты:Планируется использовать Безопасную сделку
Дата публикации:2025-09-04 20:15
Обновлено:2025-09-04 20:20
Был(а) на сайте:2025-09-25 13:30

Написать текст для курса

 
Задача

Задача:
Подготовить главы курса по агентам (ReAct, CAG, Evaluation: LLM as Judge, тестирование, MCP, Pixeltable: агенты в продакшене).

Каждая глава должна содержать:
1. Авторский текст (структурированный, без генерации ИИ).
2. 2–4 иллюстрации/диаграммы.
3. 1–3 рабочих примера кода (Python).
4. Набор тестов по теме
5. Практические задания для студентов.
6. Ссылки на источники.

Формат сдачи:
1. Репозиторий с папками по главам.

Требования к исполнителю:
1. Опыт работы с агентами / LLM-системам
2. Опыт написания технических статей или учебных материалов.

Что прислать в отклике:
1. Резюме
2. Готовность подписать NDA и передать права.

Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Виталий Кузнецов
Виталий Кузнецов vitaliyastra
Основная специализация: Тексты
    Возьмусь за заказ!
    Обращайтесь в ЛС-предоставлю вопросы-по заказу, обсудим его-после этого итоговая стоимость и сроки. Все подробности - здесь или Тг: @VitaliyF5.
    Любые тексты, посты, копирайтинг, сценарии и статьи, SEO всё на любом языке и в любом формате!
    Создал, веду, наполняю контентом свои 8 каналов на 5 площадках.
    Мои компетенции: - контент-менеджмент, SMM-менеджмент, маркетинг, SEO продвижение, работа с нейросетями, создание Лендингов.
    - Менеджер МП, Создание карточек, аналитика и выбор поставщиков (Moneyplace), работа с ассортиментом. Описания товаров, их SEO-оптимизация, Графический дизайн, название продукта+ описание + SEO. ТЗ для фото и видео, для дизайнера инфографики.
    - Контент-мен., Копирайтинг, пишу посты, сценарии, ПРОМТы, тексты на любую тематику, объявлений, в т.ч. для Яндекс-Директ, составление контент-планов, написание SEO-статей.
    - Транскрибация, нейминг, Конвертация в любой формат. Переводы статей и текстов, преобразовать аудио и видео запись в текст, написание лекций, сочинений, уроков по заданным вами параметрам и темам.
    - Создание Лендингов (одностраничных сайтов), Презентаций, изображений, календарей, логотипов, визиток и др.
    - Составление КП, договоров, инструкций, регламентов, проектов, бизнес-планов и др.
    - Ведение Телеграм-каналов, ВК, Ютуб, Рутуб и др. (от 21 000 руб./месяц за 1 канал). Всё что вам надо.
    - Продвижение в Тг, ВК, Дзен и Ок, Инст, Ютуб, Рутуб (от 23 000 руб./месяц) Всё с этим связанное.
    Посмотрите мои каналы по ссылкам – малая часть моего портфолио. При запросе предоставлю всё. Веду 8 каналов на 5 ресурсах. Ссылки на каналы: Тг: https://t.me/VitaliyF5
    ВК: https://vk.com/club230349289?from=groups,
    https://vk.com/club226728546?from=groups
    Ютуб: https://www.youtube.com/@VitaliyF5-Shorts/shorts ,
    https://www.youtube.com/@VitaliyF5-klip/shorts
    Инстаграм: https://www.instagram.com/55vitaliy55?igsh=MWh1amc3Z3ptM3dkZA==

    Примеры моих работ

    Аватар с ваших фото динамический, может читать любой текст, любым голосом и на любом языке.
    Презентация: "Сила в гармонии: как управлять бизнесом, семьёй
    Индийский танк Т-90 Bhishma Mk-3 — новая эра в танковых войсках
    Вячеслав Распутин
    Вячеслав Распутин Slavik9891
    Здравствуйте!

    Готов взяться за проект по созданию структурированного и глубокого курса по агентам на базе LLM. Имею практический опыт разработки и внедрения подобных систем, включая RAG, агентские фреймворки (LangChain, LlamaIndex) и их тестирование.

    **Резюме (ключевые пункты):**
    * **Технический руководитель** с более чем 10-летним опытом в ML/Data Science.
    * **Практический опыт с агентами:** Реализация агентов для автоматизации аналитики и клиентского сервиса с использованием ReAct, CAG, LangGraph, разработка кастомных инструментов.
    * **Глубокое понимание тестирования и оценки:** Внедрение практик Evals, использование LLM-as-Judge (включая OpenAI, Anthropic, судейские промпты), тестирование цепочек и агентов.
    * **Опыт написания:** Автор технических статей и внутренней документации, посвященной архитектуре ML-систем и лучшим практикам MLOps.

    **Готовность по формальным требованиям:**
    Безоговорочно готов подписать NDA и передать все исключительные права на разработанные материалы (текст, код, диаграммы) вам в полном объеме.

    Проект планирую реализовать как репозиторий с четкой структурой папок (главы: ReAct, CAG, Evaluation, MCP, Pixeltable), каждая из которых будет содержать весь требуемый комплект материалов: авторский текст, диаграммы, код, тесты и задания.
    Ян Пищевский
    Ян Пищевский yahan890
    Здравствуйте! Хотел бы попробовать с Вами сотрудничать. По моему опыту: 1. Работал копирайтером с Американским стартапом ( https://docs.google.com/document/d/1fyxBNsLPYS38EWjhJSoQJapz9OwMInaVE3-79eixrMA/edit?tab=t.0#heading=h.7dmohmgxdgob ) 2. Работал с компанией Бюро: КОНТЕНТ, которая сотрудничает с РБК и Форбс ( https://buro-content.ru/blog/authors/yan-pishchevskiy-/ ) 3. Работал 1 год в компании H&F ( https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1PwuJoCNPliTi-A3azn917biQmV8mKUHJ )
    Kain Avell
    Kain Avell vihdetta82
      Добрый день готов помочь с текстом для курсовой, уточните тему
      Ярослав Чижов
      Ярослав Чижов Y908011
      Я выполнил вашу задачу:
      Резюме

      Я — технический руководитель и ML-архитектор с 8-летним опытом разработки production-систем на основе машинного обучения и больших языковых моделей. Моя экспертиза включает полный цикл создания интеллектуальных агентов: от проектирования архитектуры до промышленного внедрения.

      Ключевые компетенции:
      - Практический опыт построения агентских систем (ReAct, CAG, AgentSwarm) для автоматизации бизнес-процессов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex
      - Глубокое понимание методологий оценки LLM (LLM-as-Judge), разработки метрик и оценочных пайплайнов
      - Опыт интеграции MCP-серверов для расширения контекста и возможностей агентов
      - Реальное развертывание агентов в продакшене с использованием Docker, Kubernetes, мониторинга и управления состоянием
      - Автор более 50 технических статей и внутренней документации по ML-системам

      Последние релевантные проекты:
      - Разработка многоагентской системы для финансового консалтинга (анализ отчетности, генерация выводов)
      - Создание оценочного фреймворка для тестирования различных LLM и промптов
      - Внедрение MCP для подключения агентов к внутренней системе управления проектами

      Готовность подписать NDA и передать права
      Я полностью готова подписать соглашение о неразглашении (NDA) и официально передать все исключительные права интеллектуальной собственности на созданные материалы (текст, код, диаграммы, структуру курса) вашей компании. Понимаю важность конфиденциальности и соблюдения прав на интеллектуальную собственность в подобных проектах.

      Подход к работе:
      - Глубокое погружение в предметную область
      - Структурированная подача материала от основ к advanced-тематикам
      - Акцент на практическое применение с реальными примерами кода
      - Комплексный подход: теория + практика + тестирование
      - Соблюдение сроков и требований к качеству

      Гарантирую авторский подход без использования генеративного ИИ для создания материалов, что обеспечит уникальность и качество контента.
      13:00 06.09.25
      3 кода могу прислать лично вам а тут просто мне мет а не хватило
      Sofia Savastru
      Sofia Savastru sofiasavastru
        Здравствуйте!
        Готова выполнить задачу по подготовке курса об агентах (ReAct, CAG, Evaluation: LLM as Judge, тестирование, MCP, Pixeltable: агенты в продакшене).
        Что я сделаю:
        Подготовлю главы курса в формате репозитория с отдельными папками.
        Каждая глава будет включать:
        Авторский текст (структурированный, без генерации ИИ).
        2–4 иллюстрации или диаграммы.
        1–3 рабочих примера кода (Python).
        Набор тестов по теме.
        Практические задания для студентов.
        Ссылки на источники.
        Почему подхожу:
        Имею опыт работы с LLM-агентами (ReAct, LangChain, AutoGPT, MCP, Pixeltable).
        Практикую написание Python-кода для примеров, тестов и интеграций.
        Умею создавать обучающие материалы: тексты, иллюстрации, задания и тесты.
        Понимаю, как оформить курс так, чтобы студентам было понятно и интересно.
        Сроки:
        Смогу подготовить весь материал за 1 день.
        Готовность:
        ? Подписать NDA.
        ? Передать исключительные права на материалы.
        Alen Sargsyan
        Alen Sargsyan mamamia123
        Выполню за 4-5 дней ранее уже создавал для вузу курс основы языка программирования
        Егор Иванов
        Егор Иванов enjoyiegor
        учту все требования и пожелания, сделаю в кратчайшие сроки, есть большой опыт с текстом
        Александр Т
        Александр Т webops
          Добрый день.

          Мой коммерческий опыт с ИИ - полгода. За это время выполнил 3 проекта (ИИ модерация пушей и NSFW видео для образовательной платформы; сервис ИИ автоматизации врачебных приёмов). Написал ТЗ на каждый из сервисов и реализовал ключевые ИИ пайплайны (в том числе с применением CUA агента Browser Use). Опыт с Python - 1,5 года (ИИ, тесты, бэкэнд).

          Работаю системным аналитиком, ранее бэкэндером. В прошлом также работал журналистом, писал статьи в том числе на Хабр. Готов подписать NDA. Портфолио по текстам и резюме готов предоставить в Телеграм.

          Мой Телеграм:
          @aletim

          С уважением,
          Александр
          Евгений Комаров
          Евгений Комаров EvgeniiKomarov
            Готов попробовать сделать текст который вам нужен
            валера Мельников
            валера Мельников Valera1717
              могу написать вам отличный курс, который зацепит каждого читающего человека)
              Денис Кац
              Денис Кац Kat2004
              Get App
              Подготовить главы курса по агентам (ReAct, CAG, Evaluation: LLM as Judge, тестирование, MCP, Pixeltable: агенты в продакшене).

              Каждая глава должна содержать:
              1. Авторский текст (структурированный, без генерации ИИ).
              2. 2–4 иллюстрации/диаграммы.
              3. 1–3 рабочих примера кода (Python).
              4. Набор тестов по теме
              5. Практические задания для студентов.
              6. Ссылки на источники.
              Отличный план! Вот подробный и структурированный курс по агентам ИИ, составленный вручную с акцентом на практику и современные инструменты.

              Курс: Создание интеллектуальных агентов на основе LLM в продакшене
              Глава 1: ReAct — Рассуждение и Действие (Reasoning + Acting)
              1. Авторский текст
              ReAct — это парадигма, которая позволяет языковым моделям не просто генерировать ответы, а рассуждать над проблемой и действовать (взаимодействовать с внешними инструментами) для ее решения. Это преодолевает ключевые ограничения LLM: склонность к выдумыванию фактов (галлюцинации) и отсутствие доступа к актуальным или приватным данным.

              Ключевые компоненты:

              Reason (Рассуждение): Агент анализирует текущую ситуацию, формулирует мысли (thought) о следующем шаге. Это "рабочая память" агента.

              Act (Действие): Агент решает, какое действие выполнить (например, выполнить поиск, посчитать, обратиться к API) и генерирует для него входные параметры (например, поисковой запрос).

              Observe (Наблюдение): Агент получает результат действия (observation) и добавляет его в контекст. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не сформирует окончательный ответ.

              Цикл выглядит так: Thought -> Act -> Observation -> Thought -> ... -> Final Answer.

              Почему это важно: ReAct закладывает фундаментальную архитектуру почти для всех современных агентов, делая их работу прозрачной и управляемой.

              Конец
              Владислав Дюжаков
              Владислав Дюжаков Dyuzhakov99
                Если всё устроит деньги переводом по номеру 89097868274
                ?Курс по Агентам: Структура и Содержание
                ?Глава 1: ReAct
                1. Авторский текст:
                – Введение в ReAct и обучение с подкреплением с примерами применения.
                2. Иллюстрации:
                – Диаграмма обучения агента и схема взаимодействия с окружением.
                3. Примеры кода:
                import numpy as np
                class ReActAgent:
                def __init__(self, actions):
                self.q_table = np.zeros((state_size, len(actions)))
                def choose_action(self, state):
                return np.argmax(self.q_table[state])
                def update_q_table(self, state, action, reward, next_state):
                self.q_table[state, action] += learning_rate * (reward + discount_factor * np.max(self.q_table[next_state]) - self.q_table[state, action])
                4. Практические задания:
                – Реализуйте модель агента с Q-learning и экспериментируйте с стратегиями.
                ?Глава 2: CAG
                1. Авторский текст:
                – Обзор CAG и его применение.
                2. Иллюстрации:
                – Схема работы CAG и примеры контекстов.
                3. Примеры кода:
                class CAGAgent:
                def generate_action(self, context):
                return action_based_on_context(context)
                4. Практические задания:
                – Создайте агент с использованием CAG и проанализируйте результаты.
                ?Глава 3: Evaluation: LLM as Judge
                1. Авторский текст:
                – Роль LLM в оценке действий агентов.
                2. Иллюстрации:
                – Диаграмма процесса оценки.
                3. Примеры кода:
                rom transformers import pipeline
                evaluator = pipeline("text-classification")
                def evaluate_action(action_output):
                return evaluator(action_output)
                4. Практические задания:
                – Реализуйте систему оценки с использованием LLM.
                ?Глава 4: Тестирование агентов
                1. Авторский текст:
                – Важность тестирования и методы его проведения.
                2. Иллюстрации:
                – Схема процесса тестирования.
                3. Примеры кода:
                def test_agent(agent, test_cases):
                for case in test_cases:
                assert agent.perform_action(case) == expected_output
                4. Практические задания:
                Разработайте набор тестов для агента.
                Григорий Носов
                Григорий Носов wormraxeriks
                Здравствуйте, могу написать текст для курса
                17:32 23.09.25
                Возможен ли перевод на ВТБ?
                Максим Олехнович
                Максим Олехнович talish1
                Здравствуйте, готов выполнить ваше задание "Написать текст для курса"
                Валерия Зайцева
                Валерия Зайцева lera2811
                  Я начинающий фрилансер могу выполнить вашу работу. Меня зовут Валерия, 21 год

                  Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

                  Другие открытые задания:

                  Отзывы1 000 р.

                  Бюджет: 1 000 р. Нужно публиковать отзывы на разных картах и сайтах. Работаем через тг, писать ··· Оплата после публикации. Каждый отзыв по стабильной ставке. Занимает меньше 5 мину…

                  Тестовая рекламная кампания в Яндекс Директ15 000 р.

                  Бюджет: 15 000 р. Мы в поисках опытного специалиста по Яндекс.Директ для настройки и ведения рекламных кампаний, направленных на привлечение целевой аудитории к скачиванию маркетинго…

                  Заполнить фото, свойства и описания в 1с у товаров около 50 (Только Казахстан)1 000 р.

                  Бюджет: 1 000 р. Заполнить фото, свойства и описания в 1с у всех незаполненных товаров

                  поиск заданий