Calvin Candie
Вечный
Calvin Candie
Вечный
- 2 Сен 2018
- 51,472
- 9,474
Автор: Zen van Riel
Название: Основы больших языковых моделей (LLM)
Описание:
Основы больших языковых моделей (LLM)
LLM Fundamentals
Язык: английский
Большие языковые модели перестали быть привилегией крупных корпораций — сегодня любой разработчик может запустить полноценный AI-ассистент прямо на своём компьютере. Этот курс даёт чёткий маршрут: от понимания того, как устроен Transformer, до готового API-сервиса с RAG-поиском по документам. Никакой академической воды — только рабочие инструменты и реальный код.
Если вы слышали про ChatGPT, LangChain или Llama, но не знаете, с чего начать, — этот курс именно для вас. Он построен так, чтобы человек с базовым Python уже через несколько часов мог развернуть локальную модель и подключить её к собственному приложению. Знания нейросетей не требуются: сложные концепции объясняются простым языком с упором на практику.
Пошаговая программа охватывает путь от базовой теории до создания собственного AI-сервиса. Курс ориентирован на начинающих и не предполагает глубокой подготовки в программировании или машинном обучении.
Формат: видеолекции, практические ноутбуки и задания
Длительность: 6–8 часов контента + практика
Подготовка: базовое понимание Python приветствуется, но не обязательно
Курс идеально подходит новичкам в AI и разработчикам, которые хотят быстро войти в тему LLM
Что вы изучите:
Архитектура Transformer и процесс токенизации
Attention-механизмы и понимание контекста
Промпт-дизайн: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, RAG
Ограничения LLM: галлюцинации, предвзятость, ошибки вывода
Практика запуска локальных моделей 7B–13B
Практика — центральный блок курса. Студенты создают собственное AI-приложение на основе локально запущенных моделей.
Работа с LangChain, Hugging Face, Llama.cpp
Настройка пайплайна RAG для обработки документов
Создание API-сервиса на основе LLM
Использование локальных моделей 7B–13B для решения реальных задач
Построение архитектуры приложения: парсинг, векторизация, генерация ответа
Навыки, которые вы получите:
Запуск и настройка языковых моделей локально и через API
Создание собственных AI-ассистентов и чат-ботов
Интеграция LLM в веб- и мобильные приложения
Проектирование и реализация RAG-систем
Работа с векторными базами и поиском по embedding-ам
Примеры применения LLM:
Чат-помощник для анализа внутренних документов компании
AI-ассистент для технической поддержки
Поисковая система по PDF-архивам и базе знаний
Автоматизация рутинных задач: отчёты, черновики, генерация контента
Почему этот курс:
Максимум практики — минимум теории
Полностью локальная работа: данные не отправляются в облако
Идеален для новичков: сложные вещи объясняются простым языком
Итоговый проект, который можно использовать в портфолио
FAQ:
Что такое LLM? Это большие языковые модели, обученные генерировать и понимать текст.
Можно ли запускать модели на обычном компьютере? Да, локальные LLM 7B–13B работают даже на ПК с 8–16 ГБ RAM.
Подходит ли курс новичкам? Да, курс рассчитан на начальный уровень.
Будут ли нейросети востребованы в будущем? Да, спрос на специалистов по LLM продолжает расти каждый год.
По завершении программы вы будете понимать внутреннее устройство современных языковых моделей, уметь разворачивать их локально и интегрировать в реальные продукты — от анализа данных до автоматизации бизнес-процессов.
Для кого подойдёт:
Разработчикам, которые хотят быстро войти в практическую работу с LLM
Новичкам в AI без опыта работы с нейросетями
Python-разработчикам, желающим добавить AI-функциональность в свои проекты
Техническим специалистам, которые хотят строить RAG-системы и чат-ботов
Всем, кто хочет запускать AI локально без зависимости от облачных сервисов
Что получите:
Рабочий AI-сервис собственной сборки как итоговый проект для портфолио
Навык запуска и настройки локальных моделей 7B–13B на обычном железе
Практику с LangChain, Hugging Face и Llama.cpp в реальных задачах
Понимание архитектуры Transformer, attention-механизмов и RAG-пайплайнов
6–8 часов видеоконтента + практические ноутбуки с заданиями
Продажник:
Скачать:
Название: Основы больших языковых моделей (LLM)
Описание:
Основы больших языковых моделей (LLM)
LLM Fundamentals
Язык: английский
Большие языковые модели перестали быть привилегией крупных корпораций — сегодня любой разработчик может запустить полноценный AI-ассистент прямо на своём компьютере. Этот курс даёт чёткий маршрут: от понимания того, как устроен Transformer, до готового API-сервиса с RAG-поиском по документам. Никакой академической воды — только рабочие инструменты и реальный код.
Если вы слышали про ChatGPT, LangChain или Llama, но не знаете, с чего начать, — этот курс именно для вас. Он построен так, чтобы человек с базовым Python уже через несколько часов мог развернуть локальную модель и подключить её к собственному приложению. Знания нейросетей не требуются: сложные концепции объясняются простым языком с упором на практику.
Пошаговая программа охватывает путь от базовой теории до создания собственного AI-сервиса. Курс ориентирован на начинающих и не предполагает глубокой подготовки в программировании или машинном обучении.
Формат: видеолекции, практические ноутбуки и задания
Длительность: 6–8 часов контента + практика
Подготовка: базовое понимание Python приветствуется, но не обязательно
Курс идеально подходит новичкам в AI и разработчикам, которые хотят быстро войти в тему LLM
Что вы изучите:
Архитектура Transformer и процесс токенизации
Attention-механизмы и понимание контекста
Промпт-дизайн: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, RAG
Ограничения LLM: галлюцинации, предвзятость, ошибки вывода
Практика запуска локальных моделей 7B–13B
Практика — центральный блок курса. Студенты создают собственное AI-приложение на основе локально запущенных моделей.
Работа с LangChain, Hugging Face, Llama.cpp
Настройка пайплайна RAG для обработки документов
Создание API-сервиса на основе LLM
Использование локальных моделей 7B–13B для решения реальных задач
Построение архитектуры приложения: парсинг, векторизация, генерация ответа
Навыки, которые вы получите:
Запуск и настройка языковых моделей локально и через API
Создание собственных AI-ассистентов и чат-ботов
Интеграция LLM в веб- и мобильные приложения
Проектирование и реализация RAG-систем
Работа с векторными базами и поиском по embedding-ам
Примеры применения LLM:
Чат-помощник для анализа внутренних документов компании
AI-ассистент для технической поддержки
Поисковая система по PDF-архивам и базе знаний
Автоматизация рутинных задач: отчёты, черновики, генерация контента
Почему этот курс:
Максимум практики — минимум теории
Полностью локальная работа: данные не отправляются в облако
Идеален для новичков: сложные вещи объясняются простым языком
Итоговый проект, который можно использовать в портфолио
FAQ:
Что такое LLM? Это большие языковые модели, обученные генерировать и понимать текст.
Можно ли запускать модели на обычном компьютере? Да, локальные LLM 7B–13B работают даже на ПК с 8–16 ГБ RAM.
Подходит ли курс новичкам? Да, курс рассчитан на начальный уровень.
Будут ли нейросети востребованы в будущем? Да, спрос на специалистов по LLM продолжает расти каждый год.
По завершении программы вы будете понимать внутреннее устройство современных языковых моделей, уметь разворачивать их локально и интегрировать в реальные продукты — от анализа данных до автоматизации бизнес-процессов.
Для кого подойдёт:
Разработчикам, которые хотят быстро войти в практическую работу с LLM
Новичкам в AI без опыта работы с нейросетями
Python-разработчикам, желающим добавить AI-функциональность в свои проекты
Техническим специалистам, которые хотят строить RAG-системы и чат-ботов
Всем, кто хочет запускать AI локально без зависимости от облачных сервисов
Что получите:
Рабочий AI-сервис собственной сборки как итоговый проект для портфолио
Навык запуска и настройки локальных моделей 7B–13B на обычном железе
Практику с LangChain, Hugging Face и Llama.cpp в реальных задачах
Понимание архитектуры Transformer, attention-механизмов и RAG-пайплайнов
6–8 часов видеоконтента + практические ноутбуки с заданиями
Продажник:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
