Чему вы научитесь
- Понимать принципы работы больших языковых моделей и их ограничения
- Формулировать чёткие и управляемые промпты для разных задач
- Использовать zero-shot, one-shot и few-shot подходы на практике
- Управлять структурой, форматом и глубиной ответа модели
- Снижать количество галлюцинаций и повышать предсказуемость результатов
- Проектировать промпты с учётом безопасности и защиты от prompt injection
О курсе
Для кого этот курс
Начальные требования
Курс рассчитан на участников с базовым пониманием ИТ и логики работы программных систем.
Будет комфортно, если вы:
-
Понимаете, что такое API и как в целом взаимодействуют сервисы
-
Имеете базовое представление о тестировании или разработке
-
Умеете формулировать задачи письменно и логично структурировать мысли
-
Работали с любыми ИИ-инструментами (необязательно глубоко)
Не требуется:
-
Знание машинного обучения
-
Опыт работы с нейросетями
-
Глубокие навыки программирования
Если вы уже используете LLM в работе — курс поможет систематизировать знания.
Если только начинаете — вы получите структурированную базу без перегрузки сложной теорией.
Преподаватели курса
4 712
Как проходит обучение
Обучение построено в формате коротких теоретических блоков и обязательной практики в интерактивном тренажёре.
Каждый модуль включает:
-
Краткое объяснение концепции (тип промптинга, защита от галлюцинаций, цепочка рассуждений и т.д.)
-
Демонстрацию примеров с разбором
-
Практическое задание в тренажёре
-
Автоматическую проверку через External Grader
-
Анализ типичных ошибок и разбор оптимальных решений
Вы не просто изучаете теорию, а сразу применяете её в контролируемой среде. Задания построены таким образом, чтобы вы видели, как меняется поведение модели при изменении формулировок. Это формирует инженерный подход к работе с LLM.
Курс можно проходить в удобном темпе. Все задания выполняются онлайн, без необходимости устанавливать дополнительные инструменты.
