Мечтаете стать ИИ-инженером, но не знаете, с чего начать? Мы собрали список из 10 репозиториев на GitHub, которые помогут освоить искусственный интеллект всего за полтора месяца. Эти ресурсы охватывают ключевые технологии: от создания LLM-приложений до работы с векторными базами данных и мультиагентными системами.
**1. awesome-llm-apps** — практическое руководство по ИИ с рабочим кодом. Включает RAG, агентов и мультимодальные приложения. Более 106 000 звёзд на GitHub.
**2. LangChain** — фундаментальная основа для разработки ИИ-приложений. Используется в продакшене Klarna, Replit, Elastic и большинством стартапов.
**3. LangGraph** — слой оркестрации для продакшен-агентов. Навык, который требуется в каждой вакансии старшего ИИ-инженера.
**4. CrewAI** — фреймворк для координации нескольких агентов. Первый выбор команд Fortune 500.
**5. Ollama** — запуск открытых LLM на локальной машине. Быстрый способ понять, как работают модели.
**6. awesome-mcp-servers** — стандарт MCP, принятый всеми крупными ИИ-лабораториями. Знание ставит вас впереди 99% инженеров.
**7. Qdrant** — векторная база данных для продакшен-RAG. Эмбеддинги и семантический поиск обязательны для ролей в ИИ.
**8. AI-Agents-for-Beginners** — бесплатный 12-урочный курс от Microsoft по созданию агентов. Реальный код и упражнения.
**9. system-design-primer** — репозиторий, который инженеры FAANG используют для подготовки к собеседованиям.
**10. awesome-claude-code** — руководство по инструменту, используемому внутри FAANG, OpenAI, Anthropic и YC-стартапов.
Эти репозитории — ваш кратчайший путь к профессии ИИ-инженера. Сохраняйте и начинайте учиться уже сегодня!
