LLM Driven Development
В июне
4 месяца
Онлайн
Для кого этот курс?
- Python-разработчики, желающие выйти за рамки классического программирования и освоить прикладное AI
- DevOps-инженеры, которым важно понять, как разворачивать и поддерживать крупные AI-системы
- Data-инженеры, аналитики данных и специалисты по Data Science, стремящиеся глубже интегрировать языковые модели в пайплайны и сервисы
Необходимые знания
Желательно базовое знание Python. Многие темы курса на курсе не требуют знания языков программирования, но отдельные примеры работы будут именно на Python
Что даст вам этот курс
На курсе вы
- Изучите фундаментальные принципы AI-архитектуры и трансформеров
- Освоите практики LLMOps: от развёртывания и автоматизации до мониторинга и обновления крупных моделей
- Разберётесь в токенизации, контекстных окнах и научитесь эффективно управлять памятью для больших LLM
- Освоите фреймворки для интеграции LLM (LangChain, LlamaIndex, vllm и другие) и научитесь работать с мультиагентными системами
- Научитесь применять retrieval-augmented generation (RAG) вместе с векторными базами данных и внедрять AI-функциональность в классические backend-проекты
- Поймёте, как проводить fine-tuning и оптимизацию LLM, включая вызов внешних функций
- Узнаете о когнитивных архитектурах, принципах мультимодальных моделей и методах тестирования AI-решений
Процесс обучения
Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.
Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.
В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.
После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.
Оптимальная нагрузка
Возможность совмещать учебу с работой
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
- Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда
Обратная связь
Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии
Активное комьюнити
Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов
Программа
Архитектура трансформеров
Тема 1: Базовые принципы трансформеров (от RNN к Self-Attention)
Тема 2: Token Embedding, позиционные вектора и QKV
Тема 3: Визуализация Attention и эволюция (BERT, GPT, T5)
Введение в AI Engineering
Тема 1: Эволюция AI и фундаментальные модели (ChatGPT, Mistral, Llama, Deepseek)
Тема 2: Подходы к локализации (SberGPT, YandexLLM, ruGPT-3)
Тема 3: Работа с данными в Python и подготовка данных для LLM
Основы LLMOps
Тема 1: Принципы LLMOps, автоматизация развертывания
Тема 2: Оптимизация и поддержка LLM (балансировка, мониторинг)
Тема 3: CI/CD для LLM и инструменты (Triton, MLflow, vLLM)
Оценка, токенизация и контекст
Тема 1: Специализированные бенчмарки и метрики (GLUE, SQuAD и др.)
Тема 2: Токенизация, контекстные окна, test time scaling
Интеграция и практика
Тема 1: Работа с фреймворками и агентами (LangChain, LlamaIndex, Ollama, Haystack)
Тема 2: Мониторинг моделей с LangChain Observability, LangSmith, Langfuse
Тема 3: Векторные БД и Retrieval Augmented Generation (Pinecone, Chroma, Milvus, Clickhouse)
Тема 4: Промпт-инжиниринг (Chain-of-thought, защита от некорректных промптов)
Разработка и оптимизация LLM
Тема 1: Fine-tuning (LoRA, PEFT) и вызов внешних функций из LLM
Тема 2: Локальное использование LLM (CPU/GPU), оптимизация
Тема 3: Извлечение данных из текста (NER, IE), разработка приложений
Тема 4: Автоматизация тестирования LLM, CI/CD жизненного цикла
Когнитивные архитектуры и RAG
Тема 1: Основы RAG, онтологические графы, LangGraph
Тема 2: Проектирование когнитивных архитектур (QA, чат-боты, документооборот)
Тема 3: Архитектуры AI-приложений, профилирование inference
Тема 4: Тестирование AI-приложений (мониторинг, оптимизация задержек)
Продвинутые архитектуры и паттерны
Тема 1: Сжатие моделей: квантование (GGUF, AWQ), дистилляция, pruning
Тема 2: Семантический поиск и мультимодальность (текст + изображение/аудио)
Тема 3: Продвинутое обучение (contrastive fine-tuning, in-context learning), интерпретируемость (SHAP, LIME)
Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!
В качестве проекта вам будет предложено разработать свой сервис с интеграцией AI и LLM. Например, разработать интеллектуального чат-бота для поддержки клиентов или систему семантического поиска для корпоративных данных.
Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
- Получите сертификат об окончании курса
LLM Driven Development
Полная стоимость
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 325-85-52 бесплатно