- Регистрация
- 22/2/18
- Сообщения
- 6.879
Автор: Kretz
Название: Скрытый фундамент генеративного ИИ (2025)
Описание:
Скрытый фундамент генеративного ИИ
Автор:
Andreas Kretz
Этот курс раскрывает ключевую «невидимую» часть GenAI — эмбеддинги. Именно они позволяют моделям понимать смысл, находить сходства и работать с текстом на уровне семантики, а не просто слов.
Без сложной математики — только практическое понимание и применение.
Что даёт курс:
понимание, как LLM «видят» текст
основа для работы с RAG и поиском
навык работы с векторными представлениями
понимание архитектуры GenAI-систем
Почему эмбеддинги важны:
лежат в основе семантического поиска
используются в RAG-системах
позволяют сравнивать смысл, а не слова
улучшают качество генерации
Что вы изучите:
Векторные представления
Как текст превращается в числа и как это используется в AI.
Сходство и расстояния
Как модели понимают, что тексты «похожи».
Связь LLM и embeddings
Как генерация и поиск работают вместе.
Практика с Python
Реальные примеры работы с эмбеддингами и пайплайнами.
Embedding Playground
Интерактивные эксперименты со смыслом и расстояниями.
Ограничения
Стоимость токенов, latency и влияние моделей на производительность.
Практика:
вычисление сходства текстов
простые векторные пайплайны
анализ качества поиска
эксперименты с моделями
Что вы освоите:
понимание работы embeddings «под капотом»
применение в семантическом поиске
подготовку к RAG-системам
работу с LLM API на более глубоком уровне
Результат после курса:
уверенная работа с эмбеддингами
понимание архитектуры GenAI
готовность к работе с векторными БД
база для построения AI-продуктов
Кому подойдёт:
data-инженерам
ML/AI-разработчикам
backend-разработчикам
всем, кто работает с LLM и GenAI
Подробнее:
Скачать:
Название: Скрытый фундамент генеративного ИИ (2025)
Описание:
Скрытый фундамент генеративного ИИ
Автор:
Andreas Kretz
Этот курс раскрывает ключевую «невидимую» часть GenAI — эмбеддинги. Именно они позволяют моделям понимать смысл, находить сходства и работать с текстом на уровне семантики, а не просто слов.
Без сложной математики — только практическое понимание и применение.
Что даёт курс:
понимание, как LLM «видят» текст
основа для работы с RAG и поиском
навык работы с векторными представлениями
понимание архитектуры GenAI-систем
Почему эмбеддинги важны:
лежат в основе семантического поиска
используются в RAG-системах
позволяют сравнивать смысл, а не слова
улучшают качество генерации
Что вы изучите:
Векторные представления
Как текст превращается в числа и как это используется в AI.
Сходство и расстояния
Как модели понимают, что тексты «похожи».
Связь LLM и embeddings
Как генерация и поиск работают вместе.
Практика с Python
Реальные примеры работы с эмбеддингами и пайплайнами.
Embedding Playground
Интерактивные эксперименты со смыслом и расстояниями.
Ограничения
Стоимость токенов, latency и влияние моделей на производительность.
Практика:
вычисление сходства текстов
простые векторные пайплайны
анализ качества поиска
эксперименты с моделями
Что вы освоите:
понимание работы embeddings «под капотом»
применение в семантическом поиске
подготовку к RAG-системам
работу с LLM API на более глубоком уровне
Результат после курса:
уверенная работа с эмбеддингами
понимание архитектуры GenAI
готовность к работе с векторными БД
база для построения AI-продуктов
Кому подойдёт:
data-инженерам
ML/AI-разработчикам
backend-разработчикам
всем, кто работает с LLM и GenAI
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.