Alexey Seleznev a publié un cours vidéo gratuit sur R pour développer des outils d'AI

Алексей Селезнёв опубликовал бесплатный видеокурс по R, посвящённый созданию AI-инструментов, чат-интерфейсов и мультиагентных систем. Курс собран как практический маршрут для тех, кто уже пишет на R и хочет встроить LLM в свои рабочие процессы, а не просто пользоваться веб-чатами.

Что внутри курса

Главная идея курса — показать, что экосистема R уже подходит не только для классической аналитики и визуализации, но и для полноценной разработки AI-приложений. Автор делает ставку не на набор разрозненных трюков, а на связанный стек инструментов: `ellmer` для работы с моделями, `mcptools` для MCP, `ragnar` для RAG, `shinychat` и `querychat` для интерфейсов, а `mini007` — для агентных сценариев. За счёт этого курс выглядит не как обзор новинок, а как попытка собрать для R-разработчиков готовую траекторию входа в прикладной AI.

«Этот курс — не про абстрактные примеры и игрушечные демо».

Отдельно важно, что материалы доступны бесплатно в формате онлайн-книги с видеолекциями, конспектами и примерами кода. Это снижает порог входа для тех, кто давно работает в R, но до сих пор смотрел на современные AI-фреймворки как на территорию Python. В таком виде курс решает сразу две задачи: даёт структуру обучения и показывает, какими пакетами пользоваться уже сейчас, без самостоятельной сборки стека по десяткам репозиториев и статей.

Семь практических модулей Программа состоит из семи последовательных лекций.

Сначала автор разбирает базовую работу с LLM через пакет `ellmer`: настройку API-ключей, создание чатов, извлечение структурированных данных из текста и сборку простого интерфейса. Дальше курс переходит к более прикладным вещам — переносу модели в Telegram-бота, управлению пользовательским контекстом и сохранению истории диалогов между сессиями.

• Подключение разных LLM-провайдеров напрямую из R Создание AI-чатов и веб-интерфейсов на базе Shiny Запуск MCP-сервера и MCP-клиента для работы с внешними инструментами Построение RAG-системы с эмбеддингами, DuckDB и гибридным поиском Разработка мультиагентных сценариев с генерацией и выполнением R-кода Во второй половине курса акцент смещается на более сложные архитектуры. Один модуль посвящён MCP как способу связать модели с данными и функциями, включая подключение к таким инструментам, как Claude Desktop. Другой — RAG-подходу: эмбеддинги, векторное хранилище на DuckDB и ответы по собственной документации. Отдельные занятия разбирают настройку интерфейса `shinychat`, работу `querychat`, который переводит запросы на естественном языке в SQL, и мультиагентные системы, где AI не только отвечает, но и координирует действия, оценивает качество результатов и исполняет код.

Для кого курс

По описанию автора, курс рассчитан в первую очередь на аналитиков данных, R-разработчиков и тех, кто уже уверенно пишет код на R. Это не вводный материал для абсолютных новичков: без базового синтаксиса языка и понимания работы с пакетами темп, скорее всего, окажется слишком высоким. Зато для практиков, которые хотят быстро перейти от «попробовал чат-бота» к рабочему прототипу, программа выглядит довольно прикладной.

Сильная сторона курса в том, что он охватывает сразу несколько рабочих сценариев, которые обычно изучают по частям. Здесь в одном месте собраны LLM API, боты, веб-интерфейсы, доступ к данным через MCP, поиск по собственной базе знаний и агентные паттерны. Для корпоративных команд это особенно полезно: аналитик или BI-разработчик может не менять основной язык и стек, а добавлять AI-функции прямо в существующие R-проекты, дашборды и внутренние сервисы.

Бесплатный формат тоже играет роль: такой курс можно использовать как внутреннюю точку входа для команды без отдельного бюджета на обучение.

Что это значит R остаётся нишевым языком по сравнению с

Python в AI-разработке, но такие курсы показывают, что разрыв быстро сокращается на уровне прикладных инструментов. Для русскоязычного сообщества это готовый, структурированный способ зайти в LLM, MCP, RAG и агентные системы, не выходя из привычной экосистемы.