Отличный курс! Особенно понравились разделы про RAG и дообучение модели. Однозначно рекомендую
Благодарю!
🚀 Войдите в профессию ИИ-инженера: база для работы с LLM и автономными агентами. Только инженерные навыки. Три курса, реальные проекты в портфолио.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
| 6 | |||||
| 0 | |||||
| 29 | |||||
| 5.000 | |||||
| 3 | — | — | — | — | |
| 131 | |||||
| 893 | |||||
| 116 | |||||
| — | |||||
| 5 950 ₽ | — | ||||
| — | — | ||||
| — | — | — | — | ||
| — | — | — | — | ||
| Сложность | easy | — | — | — | — |
Отличный курс! Особенно понравились разделы про RAG и дообучение модели. Однозначно рекомендую
Благодарю!
Достойный курс для начинающих и продолжающих погружаться в профессию Инженер ИИ-агентов. Для себя узнал как новые, так и закрепил имеющиеся знания. Ожидаю авторский курс для продвинутых/профессионалов, в котором будут проверенные инструменты/инструкции для разработки в прод. По текущему курсу от себя могу добавить: + отличное повествование без воды (без видео) + реально полезные материалы в ссылках + хороший компромисс между теорией/практикой - короткий, хотелось задержаться на подольше (курс развивается) - побольше практических задач
Благодарю за развернутый отзыв и высокую оценку!
Отличный курс для развития в этой области. Автор оперативно отвечает на вопросы и доступно объясняет свой ответ.
Благодарю за обратную связь!
Очень удачный, ориентированный на практику курс по внедрению LLM в бэкенд системы. Глубоко разобраны вопросы RAG (включая реранкинг и оценку качества), даны основы для понимания работы агентов. Теория в курсе изложена доступно, в объеме достаточном для прохождения собеседований (в конце уроков приводятся ссылки на документацию), а практические задачи и примеры нацелены на формирование понимания, как сформировать базовый рабочий production-сервис и начать его улучшение под конкретные рабочие задачи. Есть большое количество тестовых заданий, позволяющих увидеть, пробелы в понимании изложенной теории. Уже обкатываю полученные знания на конкретных рабочих задачах (автоматизированная модерация входящего текстового потока, RAG поиск). Автор на связи, отвечает на вопросы и итеративно улучшает курс. Огромное спасибо! Курс рекомендую!
Благодарю за развернутый отзыв! Рад читать, что знания полученные на курсе помогают в работе!
Очень интересно, много тонкостей и нюансов, всем рекомендую! Чувствую буду регулярно возвращаться к некоторым вопросам при решении своих задач. Спасибо!
Спасибо за высокую оценку!
Отличный курс, много полезной информации, автор курса быстро отвечает по любым вопросам И самое главное: вас учат, как использовать свои знания в реальном мире, в продакшене.
Благодарю за хороший отзыв!
Спасибо!
Много данных для изучения, спасибо, пару инсайтов нашел для текущего проекта.
Благодарю за отзыв!
Отличный road map, по которому действительно можно пройти полный цикл обучения с нуля до уверенного Python-разработчика и претендовать на middle позицию. Однако большая часть рекомендуемых материалов - это курсы серии поколения Python и автор Перминов / Балакирев. Я не умаляю их достоинств, но несколько однобоко... Хотя даётся и в дальнейшем уже и другие курсы, которые ни чем не хуже. Видимо, автор сам обучался именно по этим учебникам)
Благодарю за отзыв!
Отличный курс-введение в профессию llm-разработчика с качественной теорией, вопросами для закрепления пройденного и задачами. Отдельное внимание было уделено созданию rag-системы с помощью Qdrant и Chromadb. Мне кажется, это самая интересная и проработанная часть курса, благодаря ей смог написать свой проект с rag. Достаточно подробно и структурированно описана работа LLM, способы локального запуска, затронут промпт-инжиниринг и работа с контекстным окном. Это помогло улучшить понимание моделей, их ограничений. Единственное, можно было бы добавить больше задач с кодом, некоторый модули чисто теоретические.
Спасибо за обратную связь! Попробую добавить больше задач