Курс «LLM Engineering: створення AI-додатків з LangChain та OpenAI» — це практичний інтенсив для Python-розробників, які хочуть:
- писати промпти, які дають передбачуваний результат,
- створювати чат-боти та пошукові системи на власних даних,
- будувати RAG-архітектури з векторними базами,
- розробляти AI-агентів, які взаємодіють з реальними сервісами.
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:
- 3 повноцінних проєкти в портфоліо — чат-бот, RAG-застосунок і AI-агент, готові до GitHub і CV вже після курсу.
- GitHub-репозиторій з усіма темплейтами — весь код курсу залишається у тебе назавжди як база для власних проєктів.
- Найактуальніший стек — LangChain, LangGraph, OpenAI API, Streamlit: інструменти, які використовують у топ-компаніях прямо зараз.
- Живий ментор на кожному воркшопі — розбір помилок у реальному часі, Q&A і Telegram-чат підтримки між заняттями.
- Розуміння, а не копіювання — ти навчишся будувати AI-рішення з нуля, а не просто повторювати чужий код.
- Група до 15 учасників — камерний формат де ментор бачить код кожного і відповідає на питання в реальному часі.
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. - Розробник, який хоче автоматизувати процеси
Навчишся створювати чат-ботів, агентів та пошукові системи, які вирішують реальні бізнес-задачі й економлять час
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:
- Матимеш 3 реальних проєкти у GitHub — чат-бот на промптах, RAG-застосунок на власних даних, AI-агент з інтеграцією сервісів.
- Опануєш повний LLM-стек — LangChain, LangGraph, OpenAI API, Streamlit: від базового промптингу до агентних систем.
- Навчишся prompt engineering — писати промпти, які дають стабільний і передбачуваний результат в продакшн-умовах.
- Збудуєш RAG-рішення — пошук по власних документах з векторними базами та ембедінгами.
- Розробиш мультиагентну систему — AI-агент, який взаємодіє з реальними сервісами: пошта, календар, зовнішні API.
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 базового досвіду програмування на Python і бажання зануритися у світ великих мовних моделей з практичної сторони. Усі концепції пояснюються з нуля — це інтенсив, орієнтований на практику, а не на академічну теорію.
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.
Скільки часу на тиждень потрібно?
Курс розрахований на зайнятих розробників. Два заняття на тиждень по 1,5 години — це 3 години живого часу. Плюс час на воркшоп-завдання: зазвичай 1-2 години самостійної практики після кожного практичного заняття. Загалом — близько 4-5 годин на тиждень протягом трьох тижнів.
Що буде, якщо я пропущу заняття?
Усі заняття записуються. Записи доступні учасникам після кожного заняття, тому ти зможеш надолужити у зручний час. Якщо виникнуть питання після перегляду запису — Telegram-чат підтримки залишається відкритим протягом усього курсу.
Яка політика повернення коштів?
Якщо ти вирішиш, що курс не підходить, до дати старту ми повертаємо 100% оплати. Після першого заняття — 70%. Деталі прописані в публічному договорі-оферті на сайті.
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.
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.
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 та Монобанк
Спікер інтенсиву з розробки LLM-додатків
