Про курс з розробки LLM-додатків
LLM Application Engineering and Development курс — це практичне, інтенсивне занурення у світ великих мовних моделей (large language models) для Python-розробників. Програма охоплює ключові концепції та інструменти, необхідні для створення власних AI-додатків із використанням LangChain, OpenAI API, LangGraph і сучасних підходів до generative AI.
Курс поєднує теорію з реальними проектами: від промптінгу й інтеграції моделей до архітектури RAG (Retrieval-Augmented Generation) та побудови мультиагентних систем. Це Курс з розробки LLM-додатків, який допоможе вам навчитися створювати інтелектуальні застосунки з нуля.
Цілі курсу для Python-розробників, зацікавлених у LLM та ШІ
- Ознайомити учасників із принципами роботи LLM, трансформерів та архітектурою моделей
- Навчити працювати з OpenAI API та підключати різні моделі
- Розвинути навички prompt engineering для різних задач
- Пояснити принципи побудови RAG-систем: ембедінги, векторні бази, пошук
- Дати практичні знання з LangChain, LangGraph і Streamlit
- Навчити створювати мультиагентні системи, реалізовувати function-calling і логіку реактивної взаємодії
- Надати міцну базу для подальшої роботи з ШІ та впровадження generative AI в реальні проєкти
Курс LLM Driven Development підійде для
- Python-розробників, які хочуть освоїти роботу з LLM
- Інженерів, які переходять у сферу машинного навчання
- Команд стартапів та техлідів, які розробляють AI-продукти
- Розробників, які хочуть автоматизувати та оптимізувати робочі процеси за допомогою чат-ботів, агентів, моделей та пошукових систем
Чому варто обрати курс LLM Application Engineering and Development
На відміну від багатьох теоретичних курсів, Курс LLM Driven Development побудований навколо практики: кожен модуль — це крок до створення реального LLM-додатку. Ви опануєте найактуальніші інструменти та отримаєте:
- Практичне розуміння моделей і архітектури трансформерів
- Уміння підключати та використовувати OpenAI API
- Навички ефективного prompt engineering
- Досвід створення RAG-рішень на власних даних
- Вміння будувати багатофункціональні агенти через LangGraph
- Міні-проєкти, інтеграції, які легко адаптувати до власних задач
Програма курсу: від промптінгу до агентів
Основи AI, трансформерів, prompt engineering, робота з OpenAI API, знайомство з LangChain і Streamlit.
Створення простого 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 проходження курсу
- Розуміти принципи роботи LLM і трансформерів
- Працювати з OpenAI API та підключати різні моделі
- Писати ефективні промпти для різних задач
- Будувати застосунки на LangChain та Streamlit
- Реалізовувати RAG-підхід із власними наборами даних
- Створювати ембедінги та працювати з векторними сховищами
- Будувати агентні системи та реалізовувати логіку взаємодії через LangGraph
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 курсу з розробки LLM-додатків
