LLM Driven Development

Кому будет полезна программа

Обучение подойдёт тем, кто планирует использовать большие языковые модели в собственных продуктах или сервисах, но пока не понимает, с какой стороны подойти к их внедрению и эксплуатации.

• Разработчикам на Python, которые хотят выйти за пределы классической логики и начать работать с прикладными AI-решениями.
• DevOps-инженерам, заинтересованным в развёртывании, масштабировании и поддержке сложных AI-систем в продакшене.
• Data-инженерам, аналитикам и специалистам по Data Science, стремящимся глубже встроить LLM в существующие пайплайны и сервисы.

Какой результат вы получите

Программа охватывает весь жизненный цикл внедрения LLM: от понимания архитектуры современных AI-систем и подготовки данных до MLOps-практик, наблюдаемости, оптимизации и сопровождения моделей. Все темы основаны на реальных сценариях и инструментах, которые уже активно используются в индустрии.

Что вы освоите на курсе

• Принципы построения AI-архитектур и устройство трансформерных моделей.
• Подходы LLMOps: автоматизацию развёртывания, обновления, мониторинга и управления версиями моделей.
• Работу с токенами, контекстными окнами и стратегиями управления памятью крупных языковых моделей.
• Интеграцию LLM через современные фреймворки и библиотеки, а также проектирование мультиагентных систем.
• Использование retrieval-augmented generation совместно с векторными базами данных и встраивание AI-функций в backend-приложения.
• Методы тонкой настройки и оптимизации моделей, включая вызов внешних функций и сервисов.
• Основы когнитивных архитектур, мультимодальных решений и подходы к тестированию AI-продуктов.

Итог обучения

По завершении курса вы сможете уверенно внедрять LLM-сервисы в реальные продукты: проектировать архитектуру, разворачивать и поддерживать модели, оценивать качество и оптимизировать AI-приложения на продвинутом уровне.

Выпускной проект

Финальным этапом станет защита практического проекта. Вам предстоит разработать собственный сервис с использованием LLM — например, интеллектуального помощника для клиентской поддержки или систему семантического поиска по корпоративным данным. Проект можно выбрать из предложенных тем или реализовать собственную идею, а защита станет отличным аргументом на техническом собеседовании.