Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза

Курс "Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза" предоставляет слушателям возможность пройти через полный цикл создания AI-продукта: от идеи до релиза. В курсе вы познакомитесь с моделями от MistralAI (доступный аналог OpenAI) и OpenRouter, LangChain+LangGraph, Arize Phoenix, Chainlit, FastAPI,…
Средний уровень
20

Чему вы научитесь

  • Понимать процесс создания AI-продуктов: ключевые этапы разработки и специфика AI-решений
  • Работать с LLM на примере бесплатных моделей от Mistral AI и OpenRouter
  • Разрабатывать LLM-приложения
  • Применять современные фреймворки: LangChain, Chainlit и FastAPI
  • Использовать полезные библиотеки: guardrails, llm-guard и SQLAlchemy
  • Работать с мощными инструментами: Arize Phoenix, PostgreSQL, Qdrant, Docker и Grafana
  • Разворачивать приложения: на платформе render.com и на выделенном сервере
  • Применять паттерны и лучшие практики разработки

О курсе

Курс включает в себя текстовые лекции, охватывающие теоретические аспекты, а также тесты и практические задания для закрепления полученных знаний в LLM Simulator. По завершении курса вы сможете разработать свой собственный проект с использованием LLM и получить ревью от преподавателя, что поможет вам улучшить и доработать его!

Курс полностью бесплатный и доступный без VPN, все изучается последовательно с увеличением сложности!

GitHub-репозиторий курса: https://github.com/AI-Product-Course/Lectures

LLM Simulator: https://ai-llm-applications.gitbook.io/llm-simulator

Telegram-группа курса: https://t.me/+U7iKq3RXxEhmZGY6

Для кого этот курс

1) Студенты и выпускники IT-направлений, реализующие идею AI-продукта для портфолио, хакатона или научной работы 2) Действующие Python Backend-разработчики уровня Junior+, желающие углубиться в создание AI-продуктов и научиться работать с большими языковыми моделями 3) Действующие DS/ML/NLP-специалисты уровня Junior+, желающие разобраться в технической реализации MVP сервиса с AI-составляющей 4) Энтузиасты из разных сфер с интересом к AI/LLM

Начальные требования

1. Python: основной синтаксис, ООП, использование сторонних библиотек

2. Git: branch, pull, push, commit, add, clone, работа с GitHub

3. Работа в IDE, например, VS Code или Pycharm

4. Желательно знание SQL: операции SELECT (JOIN, WHERE, GROUP BY), DELETE, UPDATE, CREATE

В начале курса будет входной контроль, чтобы каждый мог понять, какие темы ему стоит повторить перед обучением на курсе

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

  • Выполнение тестов и заданий входного контроля
  • Изучение теории и закрепление её с помощью тестов
  • Решение практических задач и проектов с публикацией в GitHub и ревью кода от преподавателя (LLM Simulator)

Программа курса

загружаем...

Что вы получаете

  • Понимание процесса создания AI-продукта и этапов разработки LLM-приложения
  • Теоретические знания и опыт работы с технологиями для позиции LLM-инженера
  • Паттерны, архитектуры, концепции для понимания разработки LLM-приложений
  • Обратная связь от преподавателя в комментариях к урокам
  • Код-ревью практических задач на GitHub от преподавателя
  • Проекты в портфолио по работе с большими языковыми моделями
  • Рекомендация лучших выпускников на позицию AI/LLM-инженера в компании-партнеры
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно