Большие языковые модели: фундаментальные концепции и примеры использования в реальном мире.
Изучите механику больших языковых моделей и узнайте, как они преобразуют целые отрасли, благодаря понятным объяснениям процессов обучения, тонкой настройки и оперативного проектирования.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Большие языковые модели (LLM) — это движущая сила современной революции в области искусственного интеллекта, однако их внутреннее устройство часто остается загадкой для тех, кто не работает в сфере анализа данных. Этот курс предлагает четкую, текстовую дорожную карту для понимания того, как создаются эти модели, как они обучаются и как применяются в бизнесе и творческих областях сегодня.
Вы получите всестороннее понимание технологий, лежащих в основе современных ИИ-помощников, от базовых определений до сложных методов, используемых лидерами отрасли. К концу курса вы сможете грамотно обсуждать тенденции в области ИИ и понимать структуры, необходимые для эффективного внедрения этих инструментов.
Что вы узнаете:
- Поймите основную архитектуру LLM, включая механизмы внимания и основы трансформеров
- Изучите методы обучения, такие как предсказание следующего слова, маскированное языковое моделирование и тонкая настройка
- Изучите различия между моделями обучения с нулевым, малым и многократным использованием примеров
- Освойте основы проектирования подсказок и моделей генерации с расширенным поиском (RAG)
- Рассмотрите этические аспекты, уделяя особое внимание конфиденциальности данных, обработке предвзятости и воздействию на окружающую среду
- Определите текущие отраслевые тенденции в области объяснимости моделей и вычислительной эффективности
Курс начинается с основной терминологии и исторической эволюции обработки естественного языка, а затем переходит к техническим компонентам и современным стратегиям развертывания, используемым в этой области сегодня. Вы изучите подробные объяснения и концептуальные примеры, которые помогут преодолеть разрыв между теорией и практикой.
Этот курс предназначен для начинающих, нетехнических специалистов и любознательных учащихся, которые хотят получить прочную концептуальную основу в области ИИ без предварительных знаний в программировании или математике.
Начните формировать свои базовые знания в области ИИ уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 48 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search
Сертификат
Практика
299 ₽
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Разработка приложений с LangChain
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство