Чему вы научитесь
- В ходе обучения студенты познакомятся с:
- Основами работы с Large Language Models (LLM) и их интеграцией в приложения.
- Фреймворком LangGraph для создания многоэтапных AI-рабочих процессов.
- Концепцией векторных хранилищ и их применением для эффективного хранения и поиска информации.
- Техниками Retrieval-Augmented Generation (RAG) для улучшения ответов AI-ассистентов.
- Асинхронным программированием в контексте AI-приложений.
- Разработкой инструментов и агентов для расширения возможностей AI-ассистентов.
- Методами управления состоянием и контекстом в долгосрочных взаимодействиях.
- Практическими аспектами развертывания AI-приложений на серверах.
О курсе
Данный курс представляет собой углубленное изучение разработки продвинутых AI-ассистентов с использованием современных технологий и фреймворков. Курс охватывает широкий спектр тем, начиная от базовых концепций работы с языковыми моделями и заканчивая созданием сложных, контекстно-зависимых систем с долговременной памятью. Также присутствуют инструменты развертывания решений, работа с базами данных и создание телеграм бота.
Для кого этот курс
Этот курс предназначен для:
Разработчиков программного обеспечения, желающих расширить свои навыки в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка.
Специалистов по машинному обучению и data science, стремящихся углубить свои знания в создании практических AI-приложений.
Инженеров AI/ML, заинтересованных в изучении современных фреймворков и техник для разработки продвинутых языковых моделей и систем.
Технических лидеров и архитекторов, планирующих внедрение AI-решений в своих проектах или организациях.
Студентов старших курсов и аспирантов компьютерных наук, специализирующихся на искусственном интеллекте и обработке естественного языка.
Предпринимателей и основателей стартапов, рассматривающих возможности создания инновационных продуктов на базе AI.
Опытных программистов, желающих освоить новую и быстро развивающуюся область технологий.
Специалистов по автоматизации и роботизации процессов, интересующихся применением AI в своей работе.
Исследователей в области AI, стремящихся получить практические навыки реализации теоретических концепций.
Профессионалов в области разработки чат-ботов и виртуальных ассистентов, желающих повысить уровень своей экспертизы.
Начальные требования
Для успешного прохождения курса участникам рекомендуется иметь базовые знания Python, опыт работы с API и понимание основ машинного обучения. Курс подходит как для тех, кто только начинает свой путь в AI, так и для опытных разработчиков, желающих освоить передовые техники и инструменты в этой области.
Преподаватели курса
11
Что вы получите
- По завершении курса студенты будут способны:
- Проектировать и разрабатывать сложные AI-системы с использованием LangGraph и LangChain.
- Создавать AI-ассистентов с долговременной памятью и контекстно-зависимым поведением.
- Эффективно интегрировать векторные хранилища и техники RAG в свои проекты.
- Реализовывать асинхронные рабочие процессы для улучшения производительности AI-приложений.
- Разрабатывать собственные инструменты и агенты для расширения функциональности AI-систем.
- Применять лучшие практики по управлению состоянием и контекстом в AI-приложениях.
- Развертывать и поддерживать AI-приложения на удаленных серверах.