Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 46,366
- 4,764
- #1
Голосов: 0
Автор: frontendmasters, Scott Moss
Название: От прототипа к продукту: разработка продвинутых AI приложений (2024)

Практический курс по разработке AI-приложений, который помогает перейти от экспериментального прототипа к полноценному продукту. Вы научитесь доводить решения на базе LLM до стабильного, масштабируемого и экономически эффективного состояния.
Программа ориентирована на реальные задачи продакшена: повышение качества моделей, оптимизация затрат и построение надёжной архитектуры AI-систем.
В процессе обучения вы разберёте:
Курс даёт системное понимание жизненного цикла AI-продукта — от прототипа до внедрения.
Вы изучите:
Отдельное внимание уделяется практическим инструментам, которые позволяют быстро улучшать продукт без сложного обучения моделей.
Вы получите:
Курс помогает выстроить эффективный процесс разработки AI-продуктов, ориентированных на результат и масштабирование.
Кому подойдёт курс:
После прохождения курса вы сможете создавать надёжные AI-приложения, управлять их качеством и эффективно выводить их в продакшен.
Язык: английский
Подробнее:
Скачать:
Название: От прототипа к продукту: разработка продвинутых AI приложений (2024)

Практический курс по разработке AI-приложений, который помогает перейти от экспериментального прототипа к полноценному продукту. Вы научитесь доводить решения на базе LLM до стабильного, масштабируемого и экономически эффективного состояния.
Программа ориентирована на реальные задачи продакшена: повышение качества моделей, оптимизация затрат и построение надёжной архитектуры AI-систем.
В процессе обучения вы разберёте:
- как подготовить AI-приложение к продакшену
- как оценивать качество работы моделей
- как повысить точность без дообучения
- как строить масштабируемую архитектуру
- как контролировать поведение LLM
Курс даёт системное понимание жизненного цикла AI-продукта — от прототипа до внедрения.
Вы изучите:
- метрики оценки качества AI-моделей
- работу с датасетами: синтетическими и реальными
- настройку промптов и управление результатами
- использование RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- оптимизацию гиперпараметров моделей
- снижение задержек и ускорение обработки
- контроль затрат через управление токенами
- структурированные ответы (JSON, схемы, форматы)
Отдельное внимание уделяется практическим инструментам, которые позволяют быстро улучшать продукт без сложного обучения моделей.
Вы получите:
- навыки подготовки AI-систем к реальным нагрузкам
- понимание архитектуры LLM-приложений
- инструменты оптимизации производительности
- методы контроля качества и стабильности
- подходы к снижению стоимости AI-инфраструктуры
Курс помогает выстроить эффективный процесс разработки AI-продуктов, ориентированных на результат и масштабирование.
Кому подойдёт курс:
- разработчикам и AI-инженерам
- data scientists
- продакт-менеджерам
- стартап-командам
- специалистам, работающим с LLM
После прохождения курса вы сможете создавать надёжные AI-приложения, управлять их качеством и эффективно выводить их в продакшен.
Язык: английский
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.