Курс на Stepik
Обложка курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» на Stepik
2 990 ₽

LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch) ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Полный курс по LLM и трансформерам с нуля: видеообъяснения, код на PyTorch и реальные проекты. Не сухая теория — а практическое понимание того, с чего зарождался ChatGPT

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Количество уроков 15
Тесты в курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Количество квизов 17
Время прохождения курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Стоимость курса 2 990 ₽ —
Обновления курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» 3 раздела Уроки в курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» 15 уроков Тесты в курсе «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» 17 тестов Время прохождения курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» 2 ч. Последнее обновление курса «LLM для Data Scientist: от 0 до своей модели (Python, PyTorch)» обн. 21 апреля 2026

1. Трансформеры

9 уроков
Открытый
1.1 Вступление ↗
25
6
5м 36с
0
Закрытый
1.2 Google переводчик на RNN, это больше не SOTA? ↗
4
3
-
0
Закрытый
1.3 Механизм внимания (attention) ↗
5
3
4м 53с
0
Закрытый
1.4 Механизм самовнимания (self-attention) ↗
5
3
11м 31с
0
Закрытый
1.5 Позиционное кодирование ↗
4
3
13м 2с
0
Закрытый
1.6 Углубляемся в энкодер дальше ↗
3
3
2м 30с
0
Закрытый
1.7 Трансформер (режим обучения) ↗
3
3
8м 16с
0
Закрытый
1.8 Трансформер (режим инференса) ↗
4
4
3м 39с
0
Закрытый
1.9 Трансформер (дополнение) ↗
3
3
6м 30с
0

2. Практика и домашка (PyTorch)

3 урока
Закрытый
2.1 Первая модель seq2seq (практика) ↗
3
1
41м 49с
0
Закрытый
2.2 Решение домашки №1 ↗
3
2
9м 59с
0
Закрытый
2.3 Решение домашки №2 ↗
1
1
9м 3с
0

3. BERT и токенизация в моделях

3 урока
Закрытый
3.1 Вступление + Задача ЯМ ↗
1
1
2м 49с
0
Закрытый
3.2 Основные алгоритмы токенизации ↗
1
1
4м 54с
0
Закрытый
3.3 Алгоритм BERT ↗
1
1
15м 38с
0