Про курс з розробки LLM-додатків
Після 6 занять — ти створиш свій перший AI-додаток з нуля! І це ще не все.
Курс «LLM Engineering: створення AI-додатків з LangChain та OpenAI» — це практичний інтенсив для Python-розробників, які хочуть:
-
писати промпти, які реально працюють,
-
створювати чат-боти та пошукові системи,
-
будувати RAG-архітектури на власних даних,
-
розробляти мультиагентні AI-рішення.
Чому варто обрати курс «LLM Engineering: створення AI-додатків з LangChain та OpenAI»
Компанії масово впроваджують generative AI. Розробники, які вміють будувати LLM-додатки, вже отримують офери й піднімають свої рейти.
Цей курс дасть тобі:
-
Міні-проєкти з реальним кодом — практику, яку можна одразу додати в портфоліо на GitHub.
-
Найактуальніші інструменти — LangChain, LangGraph, OpenAI API, Streamlit.
-
Підтримку тренера — розбір твоїх завдань і поради, як краще будувати AI-рішення.
-
Чітку програму — від базових промптів до побудови складних агентних систем.
-
Розуміння, а не копіювання — ти навчишся створювати рішення з нуля, а не просто повторювати чужий код.
Для кого курс?
Цей інтенсив створений для тебе, якщо ти:
- Python-розробник
Отримаєш level-up — від класичного коду до AI-додатків, які вирішують задачі бізнесу й користувачів. - Інженер, який світчиться у сферу AI
Матимеш практичну базу для старту в машинному навчанні без зайвої теорії — одразу з інструментами, які зараз використовують у топ-компаніях. - Працюєш техлідом або у стартап-команді
Зможеш швидко створювати прототипи AI-продуктів, перевіряти гіпотези та будувати MVP на базі LLM. - Розробникам, які хочуть автоматизувати процеси
Навчишся створювати чат-ботів, агентів та пошукові системи, які економлять час і гроші.
Програма курсу
Основи AI, трансформерів, prompt engineering, робота з OpenAI API, знайомство з LangChain і Streamlit.
Створення чат-бота у Streamlit без додаткових даних.
Як працює RAG: ембедінги, пошук, векторні бази.
Побудова RAG-застосунку на LangChain з власним або готовим набором даних.
Що таке агенти, підхід re-act, function-calling, шаблони реалізації в LangGraph.
Реалізація агента, який взаємодіє з сервісами: пошта, календар, інтеграції.
Після інтенсиву ти:
- Збереш свій AI-застосунок на базі OpenAI та LangChain – з робочим кодом у GitHub.
- Опaнuєш ключові інструменти: LangChain, LangGraph, Streamlit – ті самі, що використовують у топ-компаніях.
- Станеш сильним у prompt engineering – навчишся писати промпти, які дають передбачуваний і якісний результат.
- Збудуєш RAG-рішення – пошук по власних даних із векторними базами та ембедінгами.
- Освоїш мультиагентні системи – AI-агенти, які взаємодіють між собою та зовнішніми сервісами.
Це знання, які ти одразу зможеш показати у портфоліо, додати в CV чи використати для розвитку власного продукту.
FAQ
Чи потрібні знання машинного навчання або досвід у штучному інтелекті для проходження курсу?
Ні. Достатньо мати досвід програмування на Python, які хочуть зануритися у світ великих мовних моделей з практичної сторони. Усі концепції пояснюються з нуля — це Курс з розробки LLM-додатків, орієнтований на практику.
Які саме інструменти та фреймворки я опаную під час курсу?
Під час навчання ви працюватимете з такими сучасними інструментами, як LangChain, LangGraph, OpenAI API, Streamlit, а також навчитеся створювати ембедінги, використовувати векторні бази та впроваджувати RAG-підхід. Ви отримаєте практичні навички, які вже зараз застосовуються в розробці генеративних AI-додатків. Окремо увагу приділено інтеграції моделей і побудові мультиагентних систем. Усе це — на реальних прикладах і з поясненням принципів роботи.
Що таке RAG і чому це важливо для розробників LLM-додатків?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — це метод, який дозволяє LLM працювати не лише з тим, що «вивчено» під час тренування, а й з новими, актуальними даними з векторних сховищ. Це особливо важливо для створення точних, динамічних застосунків: чат-ботів, помічників або пошукових систем, які мають надавати релевантну інформацію в режимі реального часу. Ви дізнаєтеся, як створювати ембедінги, налаштовувати сховища та реалізовувати пошук у своїх проєктах. RAG — це ключ до масштабованих AI-рішень.
Чи отримаю я сертифікат після завершення курсу?
Так, усі учасники, які успішно завершать курс LLM розробки, отримають сертифікат про проходження. Він підтверджує набуті навички з розробки застосунків на базі LLM, роботи з LangChain, OpenAI API та впровадження агентних систем. Такий сертифікат можна додати до резюме чи профілю на LinkedIn. Це також хороший крок для подальшого професійного розвитку у сфері AI та розробки ПЗ.
У чому перевага цього курсу порівняно з онлайн-лекціями чи туторіалами на YouTube?
Цей курс — не просто набір відео. Ви отримаєте послідовну програму з логічною структурою, практичні воркшопи, завдання з кодом і підтримку від ментора. Усі теми розглядаються через призму практики: ви не тільки дізнаєтесь, як працює LLM, але й створите повноцінні AI-додатки. Це найкращий варіант для тих, хто хоче результат, а не просто інформацію.
Доступна оплата частинами без комісії та відсотків від ПриватБанк
Спікер інтенсиву з розробки LLM-додатків
