- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 564.636
- Реакции
- 269.199
Складчина: Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT и других LLM. Версия 2.0 [Stepik] [Алерон Миленькин, Иван Александров]
На курсе даются базовые и продвинутые техники работы с ChatGPT-like моделями. Разбирается их использование для личных или бизнес целей в виде готового сервиса.
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
Чему вы научитесь
Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
Строить RAG системы с большими языковыми моделями
Настраивать семантический поиск на собственной базе знаний
Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
О курсе
В курсе рассматриваются способы повысить результативность использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года". Курс стал номинантом Stepik Awards 2024 в категории "Лучший платный курс".
Для кого этот курс
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Программа курса
Вступление
Как правильно входить в курс?
Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
API ключ курса или от OpenAI?
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
Введение в Prompt Engineering
Дизайн промптов в LangChain
LangChain или причем тут попугаи?
Chains - собери свою цепь
Память в LangChain
Tools calling и ящик с инструментами
LLM и ваши данные
RAG с вашими данными
Собери свою банду агентов и завали босса
Prompt Engineering - был basic, стал advansic
Дообучение на своих данных
Open Source модели на замену ChatGPT.
Fine-tuning языковых моделей на своих данных
А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!
Бонусные главы и задачи
Structured output
LangGraph, HIL и мультиагенты
LLM-Ops
Наши преподаватели
- Алерон Миленькин
IT предприниматель. ex-ML Team Lead в Dodo Brands. Преподаватель в МФТИ. Автор курса "Введение в соревновательный Data Science".
- Иван Александров
Data Scientist at Research Data Lab by red_mad_robot. Kaggle expert.
В сфере IT около 5 лет, начинал с backend разработки. Ex аспирант, научный сотрудник НПО "ВОЛС". Преподаю в онлайн магистратуре "Наука о данных" МФТИ.
Последнее обновление 24.11.2025
СКАЧАТЬ
На курсе даются базовые и продвинутые техники работы с ChatGPT-like моделями. Разбирается их использование для личных или бизнес целей в виде готового сервиса.
Курс значительно обновлён и переработан в июле 2025 года, также добавлен дополнительный материал.
Чему вы научитесь
Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
Строить RAG системы с большими языковыми моделями
Настраивать семантический поиск на собственной базе знаний
Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
О курсе
В курсе рассматриваются способы повысить результативность использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года". Курс стал номинантом Stepik Awards 2024 в категории "Лучший платный курс".
Для кого этот курс
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Программа курса
Вступление
Как правильно входить в курс?
Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
API ключ курса или от OpenAI?
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!
Введение в Prompt Engineering
Дизайн промптов в LangChain
LangChain или причем тут попугаи?
Chains - собери свою цепь
Память в LangChain
Tools calling и ящик с инструментами
LLM и ваши данные
RAG с вашими данными
Собери свою банду агентов и завали босса
Prompt Engineering - был basic, стал advansic
Дообучение на своих данных
Open Source модели на замену ChatGPT.
Fine-tuning языковых моделей на своих данных
А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!
Бонусные главы и задачи
Structured output
LangGraph, HIL и мультиагенты
LLM-Ops
Наши преподаватели
- Алерон Миленькин
IT предприниматель. ex-ML Team Lead в Dodo Brands. Преподаватель в МФТИ. Автор курса "Введение в соревновательный Data Science".
- Иван Александров
Data Scientist at Research Data Lab by red_mad_robot. Kaggle expert.
В сфере IT около 5 лет, начинал с backend разработки. Ex аспирант, научный сотрудник НПО "ВОЛС". Преподаю в онлайн магистратуре "Наука о данных" МФТИ.
Последнее обновление 24.11.2025
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Подписка на тексты Виктора Мараховского (октябрь 2026) [Тариф Вселенная под присмотром] [Виктор Мараховский]
- [SEO] Анализ конкурентов. Отслеживание обратных ссылок [standard №59 на 1 месяц с 01.11.2026] [ahrefs.com]
- Топ учебников [Ирина Кузнецова]
- Подписка на контент (октябрь 2026) [Тариф Университет Антонова] [Алексей Антонов]
- 12 секретов мужской силы. Гид по здоровью, сексу и витальности (часть 1 из 2) [Аль Сирс] [Повтор]
- Преобразуйте растровые изображения в векторные без усилий и потерь в качестве при помощи ИИ [№32 на 1 месяц с 01.11.2026] [vectorizer.ai]
- Быстрые российские прокси 500 IP [Shared IPv4, на 1 месяц с 10.10.2026] [proxy.house]
- Средство немассовой информации СНМИ (октябрь 2026) [Тариф Рекомендуемая норма потребления] [Кримсон Альтер, Виктор Мараховский]