Автор: Riel
Название: Основы больших языковых моделей (LLM) (2026)
Описание:
LLM Fundamentals
Автор: Zen van Riel
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.
Что вы изучите:
Практика — центральный блок курса. Студенты создают собственное AI-приложение на основе локально запущенных моделей.
Навыки, которые вы получите:
Примеры применения LLM:
Почему этот курс:
FAQ:
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:
Что получите:
Подробнее:
Скачать:
Название: Основы больших языковых моделей (LLM) (2026)
Описание:
LLM Fundamentals
Автор: Zen van Riel
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
Подробнее:
Подробности доступны после входа
Войдите или создайте аккаунт, чтобы посмотреть скрытую информацию.
Скачать: