Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 432 038
- Реакции
- 42 935
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[Stepik] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей. Версия 2.0 [Александр Миленькин, Иван Александров]
- Ссылка на картинку
-
На курсе даются базовые и продвинутые техники работы с ChatGPT-like моделями. Разбирается их использование для личных или бизнес целей в виде готового сервиса.
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
Чему вы научитесь
В курсе рассматриваются способы повысить результативность использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года". Курс стал номинантом Stepik Awards 2024 в категории "Лучший платный курс".
Для кого этот курс
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Программа курса
Вступление
Как правильно входить в курс?
Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
API ключ курса или от OpenAI?
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
Введение в Prompt Engineering
Дизайн промптов в LangChain
LangChain или причем тут попугаи?
Chains - собери свою цепь
Память в LangChain
Tools calling и ящик с инструментами
LLM и ваши данные
RAG с вашими данными
Собери свою банду агентов и завали босса
Prompt Engineering - был basic, стал advansic
Дообучение на своих данных
Open Source модели на замену ChatGPT.
Fine-tuning языковых моделей на своих данных
А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!
Бонусные главы и задачи
Structured output
LangGraph, HIL и мультиагенты
LLM-Ops
Наши преподаватели
- Алерон Миленькин
IT предприниматель. ex-ML Team Lead в Dodo Brands. Преподаватель в МФТИ. Автор курса "Введение в соревновательный Data Science".
- Иван Александров
Data Scientist at Research Data Lab by red_mad_robot. Kaggle expert.
В сфере IT около 5 лет, начинал с backend разработки. Ex аспирант, научный сотрудник НПО "ВОЛС". Преподаю в онлайн магистратуре "Наука о данных" МФТИ.
Последнее обновление 24.11.2025
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
Чему вы научитесь
- Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
- Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
- Строить RAG системы с большими языковыми моделями
- Настраивать семантический поиск на собственной базе знаний
- Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
В курсе рассматриваются способы повысить результативность использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года". Курс стал номинантом Stepik Awards 2024 в категории "Лучший платный курс".
Для кого этот курс
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Программа курса
Вступление
Как правильно входить в курс?
Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
API ключ курса или от OpenAI?
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
Введение в Prompt Engineering
Дизайн промптов в LangChain
LangChain или причем тут попугаи?
Chains - собери свою цепь
Память в LangChain
Tools calling и ящик с инструментами
LLM и ваши данные
RAG с вашими данными
Собери свою банду агентов и завали босса
Prompt Engineering - был basic, стал advansic
Дообучение на своих данных
Open Source модели на замену ChatGPT.
Fine-tuning языковых моделей на своих данных
А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!
Бонусные главы и задачи
Structured output
LangGraph, HIL и мультиагенты
LLM-Ops
Наши преподаватели
- Алерон Миленькин
IT предприниматель. ex-ML Team Lead в Dodo Brands. Преподаватель в МФТИ. Автор курса "Введение в соревновательный Data Science".
- Иван Александров
Data Scientist at Research Data Lab by red_mad_robot. Kaggle expert.
В сфере IT около 5 лет, начинал с backend разработки. Ex аспирант, научный сотрудник НПО "ВОЛС". Преподаю в онлайн магистратуре "Наука о данных" МФТИ.
Последнее обновление 24.11.2025
Показать больше