LLM Driven Development. Разработка и эксплуатация AI
Год выпуска: 2025
Производитель: OTUS
Сайт производителя: Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся
Продолжительность: 57ч 24м 4с
Язык: Русский
Формат видео: MP4
Видео: avc, 1920x1080, 16:9, 30.000 к/с, 165 кб/с
Аудио: aac lc, 44.1 кгц, 128 кб/с, 2 аудио
Описание:
Курс предоставляет полное понимание процесса разработки и интеграции крупных языковых моделей — от основ архитектуры AI и подготовки данных до деталей MLOps, мониторинга и оптимизации. Программа основана на практических сценариях и инструментах, которые востребованы в современной индустрии.
На этом курсе вы
Изучите базовые концепции AI-архитектуры и трансформеров
Овладеете навыками LLMOps: от развертывания и автоматизации до мониторинга и обновления крупных моделей
Разберётесь в процессах токенизации, контекстных окнах и узнаете, как эффективно управлять памятью для больших LLM
Овладеете фреймворками для интеграции LLM (такими как LangChain, LlamaIndex, vllm и другими) и научитесь работать с мультиагентными системами
Узнаете, как использовать retrieval-augmented generation (RAG) вместе с векторными базами данных, и как добавлять AI-функциональные возможности в традиционные backend-проекты
Поймёте принципы fine-tuning и оптимизации LLM, включая интеграцию вызовов внешних функций
Ознакомитесь с когнитивными архитектурами, принципами мультимодальных моделей и методами тестирования AI-решений
По окончании курса вы будете готовы интегрировать LLM-сервисы в реальные продукты: разрабатывать, тестировать, поддерживать и оптимизировать AI-приложения на продвинутом уровне.
Кому подходит этот курс?
Курс подходит вам, если вы планируете интегрировать AI с использованием LLM в ваш проект или сервис и не знаете, с чего начать.
Разработчики на Python, стремящиеся выйти за пределы традиционного программирования и освоить применение AI
DevOps-инженеры, которым важно научиться развертыванию и поддержке крупных AI-систем
Data-инженеры, аналитики данных и специалисты в сфере Data Science, желающие глубже интегрировать языковые модели в свои пайплайны и сервисы
Требуемые знания
Желательно иметь базовые знания Python. Многие темы курса не предполагают знания языков программирования, однако будут отдельные примеры, выполненные на Python.
Торрент 7.58 GB
Год выпуска: 2025
Производитель: OTUS
Сайт производителя: Для просмотра ссылки Войди
Продолжительность: 57ч 24м 4с
Язык: Русский
Формат видео: MP4
Видео: avc, 1920x1080, 16:9, 30.000 к/с, 165 кб/с
Аудио: aac lc, 44.1 кгц, 128 кб/с, 2 аудио
Описание:
Курс предоставляет полное понимание процесса разработки и интеграции крупных языковых моделей — от основ архитектуры AI и подготовки данных до деталей MLOps, мониторинга и оптимизации. Программа основана на практических сценариях и инструментах, которые востребованы в современной индустрии.
На этом курсе вы
Изучите базовые концепции AI-архитектуры и трансформеров
Овладеете навыками LLMOps: от развертывания и автоматизации до мониторинга и обновления крупных моделей
Разберётесь в процессах токенизации, контекстных окнах и узнаете, как эффективно управлять памятью для больших LLM
Овладеете фреймворками для интеграции LLM (такими как LangChain, LlamaIndex, vllm и другими) и научитесь работать с мультиагентными системами
Узнаете, как использовать retrieval-augmented generation (RAG) вместе с векторными базами данных, и как добавлять AI-функциональные возможности в традиционные backend-проекты
Поймёте принципы fine-tuning и оптимизации LLM, включая интеграцию вызовов внешних функций
Ознакомитесь с когнитивными архитектурами, принципами мультимодальных моделей и методами тестирования AI-решений
По окончании курса вы будете готовы интегрировать LLM-сервисы в реальные продукты: разрабатывать, тестировать, поддерживать и оптимизировать AI-приложения на продвинутом уровне.
Кому подходит этот курс?
Курс подходит вам, если вы планируете интегрировать AI с использованием LLM в ваш проект или сервис и не знаете, с чего начать.
Разработчики на Python, стремящиеся выйти за пределы традиционного программирования и освоить применение AI
DevOps-инженеры, которым важно научиться развертыванию и поддержке крупных AI-систем
Data-инженеры, аналитики данных и специалисты в сфере Data Science, желающие глубже интегрировать языковые модели в свои пайплайны и сервисы
Требуемые знания
Желательно иметь базовые знания Python. Многие темы курса не предполагают знания языков программирования, однако будут отдельные примеры, выполненные на Python.
Торрент 7.58 GB
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): Premium, Местный, Свои
