Чему вы научитесь
- Вызывать LLM из Python и читать её ответ как обычный объект
- Собирать управляемые промпты: роли, few-shot и структурированный JSON-ответ
- Строить мини-RAG — поиск по документам и ответ строго по найденному контексту
- Собирать агента, который сам вызывает инструмент и обрабатывает результат
- Отличать правдоподобный ответ модели от достоверного и ловить галлюцинации
- Считать токены и стоимость запроса, управлять температурой сэмплинга
- Собрать консольного ИИ-ассистента магазина и положить его в портфолио
О курсе
Вы пользуетесь ChatGPT, но не понимаете, что происходит внутри, — и не знаете, с чего начать, чтобы собирать LLM-приложения самому. Этот курс превращает «магию нейросетей» в понятный код на Python, который вы пишете и запускаете сами.
Это бесплатный практический тренажёр, а не набор видеолекций. Каждый шаг с кодом проверяется автоматически прямо в браузере: вы пишете решение, получаете зелёную галочку, подсказку или эталон — и идёте дальше. LLM в проверке заменена встроенным детерминированным MockLLM, поэтому всё работает без API-ключа, VPN и зарубежной карты. Живой вызов настоящей модели вы попробуете в отдельных локальных лабах — по желанию, на своём компьютере.
Путь курса — от первого вызова до собственного агента. Сначала вы разберётесь, что LLM «видит» и как отвечает (токены, стоимость, почему модель галлюцинирует), затем вызовете её из Python и научитесь управлять промптом как интерфейсом: роли, few-shot, структурированный ответ. Дальше соберёте мини-RAG — поиск по документам магазина с ответом по контексту, — а в финале построите мини-агента, который сам берёт инструмент, и соберёте капстоун: консольного ИИ-ассистента магазина ShopDB.
Практики много и она настоящая: 6 модулей, 18 уроков, 208 шагов, из них 72 задачи на код с автопроверкой и ещё больше сотни тестов, сопоставлений и предсказаний вывода. Весь курс построен на одном сквозном домене — ИИ-службе поддержки интернет-магазина, — поэтому навыки складываются в готовый проект, а не в разрозненные примеры. Капстоун можно показать в резюме и портфолио.
Первый модуль уже открыт — курс бесплатен целиком. Начните сейчас: до первого работающего ответа «ассистента» — около 20 минут.
Для кого этот курс
Начальные требования
Что нужно:
— База Python: функции, классы, словари и списки, установка пакетов (pip/venv).
— Умение читать JSON (json.loads).
— Любой компьютер с браузером — задачи решаются онлайн, ставить ничего не нужно.
Что НЕ нужно:
— Не нужен API-ключ, платный аккаунт, VPN или зарубежная карта: вся автопроверка работает на встроенном MockLLM.
— Опыт с нейросетями и LLM не требуется — начинаем с нуля.
— Высшая математика и Data Science не понадобятся.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
— Формат: 6 модулей, 18 уроков, 208 шагов — короткие текстовые лекции с разобранными примерами кода. Заниматься можно и с телефона.
— Практика: 72 задачи на код с автопроверкой, а также тесты, сопоставления и предсказания вывода — всего более 120 интерактивных заданий. Результат проверяется мгновенно, есть лесенка подсказок и эталон после сдачи.
— Живой API: несколько локальных лаб с настоящим вызовом LLM — по желанию, на своём компьютере (в самом курсе они не требуются).
— Темп свой, доступ к материалам бессрочный. — Поддержка: автор отвечает в комментариях под шагами, приоритет — первым модулям и сложным задачам.
Программа курса
Что вы получаете
- — Навык собирать LLM-приложения на Python: вызов модели, промпты, RAG и агент.
- — Рабочий консольный ИИ-ассистент ShopDB — готовый артефакт в портфолио и резюме.
- — Бессрочный доступ к материалам и будущим обновлениям курса.
- — Это первый, бесплатный курс AI-линейки: дальше — флагман по AI-агентам,
- RAG на Python, промпт-инжиниринг и деплой LLM на FastAPI. Вы выбираете
- следующий шаг осознанно, попробовав вкус каждой темы здесь.