- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: Kretz
Название: Скрытый фундамент генеративного ИИ (2025)
Описание:
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
Язык:английский
Подробнее:
Скачать:
Название: Скрытый фундамент генеративного ИИ (2025)
Описание:
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
Язык:английский
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.