Интенсив Школы анализа данных Яндекс (YSDA)

• qualification contest (отбор) March 16 - April 10
• April 6-10, 2026
• final contest (итоговое задание) April 10-24

• Day 1 Zaytseva Alena, AI Lead at Yandex Lavka
  • YT - Lecture 1.1: Intro to AI Agents, LLM
    • lecture notes (ru)
    • slides
    • notebook 1
    • notebook 2
    • source: Yandex Disk
  • YT - Lecture 1.2: Tools. MCP
    • lecture notes (ru)
    • slides
    • notebook
    • source: Yandex Disk
• Day 2 Кирилл Мищенко, Head of the ML Development Group at Yandex Browser
  • YT - Memory and Guardrails in LLM-Powered Agents
    • agenda:
      • purpose of memory and its different types;
      • RAG and learning as a technique for memorizing information, as well as context management strategies;
      • importance of Guardrails, the Threat Model, content filters and action limiters, tools for Guardrails implementation, and a word on monitoring.
    • lecture notes (ru)
    • slides - Yandex Disk
  • YT - Notebook walk-through
    • agenda:
      • сделаем базовую версию агента, который работает с авиабилетами;
      • добавим долгосрочную и краткосрочную память;
      • реализуем поиск политик и RAG, улучшение ответа через трансформацию запроса методом HyDE;
      • добавим Guardrails;
      • добавим бронирование с подтверждением от оператора.
  • notebook - Yandex Disk
• Day 3 Софья Проскурина, платформа внутренних ИИ‑агентов и агенты, оптимизирующие разработку в Яндекс Лавке
  • YT - AI Agent Workflow. Multi-Agent Systems. Multimodality
    • agenda:
      • поговорим, как агент думает; TAO-цикл, особенности его шагов;
      • архитектуры и подходы Multi-Agent Systems (MAS);
      • обзор мультимодальности.
    • lecture notes (ru)
    • slides - Yandex Disk
  • YT - Notebook walk-through
    • agenda:
      • рассмотрим agent workflow и MAS;
      • TAO-цикл;
      • ReAct-агент;
      • рассмотрим иерархическую мультиагентную систему и добавим в неё критика;
      • сравним разные подходы.
    • lecture notes (ru)
    • notebook - Yandex Disk
• Day 4 Сергей Купцов, развивает агентные решения в Алисе и Умных устройствах
  • YT - Agent Evaluation: From Metrics to Managed Quality
    • agenda: поговорим о качестве в широком смысле и о понятии Evaluation
    • slides - Yandex Disk
  • YT - Notebook walk-through
    • agenda:
      • соберем корзину;
      • определимся с критериями и грейдерами;
      • подключим железного пользователя;
      • сделаем вручную golden-разметку;
      • итеративно улучшим LLM-судью для более высокого качества.
    • notebook - Yandex Disk
• Day 5 Даниил Артамонов, отвечает за платформу внутренних ИИ‑агентов и самих агентов, ускоряющих разработку, тестирование и запуск проектов в Яндекс Лавке; Кирилл Власов, отвечает за развитие AI Studio - Yandex Cloud
  • YT - Д. Артамонов: Production Engineering for LLM Agents
    • agenda: поговорим о том, как развивать прототип до рабочей модели, которой пользуются сотни и тысячи пользователей, и о безопасности.
    • slides - Yandex Disk
  • YT - К. Власов: Production Engineering for LLM Agents. Course summary.
    • agenda: завершим разговор о внедрении агента в prod и подведем итог по теме интенсива.
    • slides - Yandex Disk