Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 43.771
- 495.823
Другие курсы от автора:
[Надежда Архипова] Десерты с историей. Тариф «Картошка» чизкейки в подарок...
[Оксана Авдеева] [Школа нейрографики] Созвездие мечты (2025)
[Анна Бабенкова] Закрытый клуб Больше, чем плетение (октябрь 2025)
[Аалия Маджид] Безопасная уборка (2025)
[Debrosse] Плед Blanket (2025)
[Первый Цифровой] Kling за 60 минут — быстрый старт для новичков (2025)
[Евгений Теребенин] Как перестать жить в долг? (2025)
[Оксана Авдеева] [Школа нейрографики] Созвездие мечты (2025)
[Анна Бабенкова] Закрытый клуб Больше, чем плетение (октябрь 2025)
[Аалия Маджид] Безопасная уборка (2025)
[Debrosse] Плед Blanket (2025)
[Первый Цифровой] Kling за 60 минут — быстрый старт для новичков (2025)
[Евгений Теребенин] Как перестать жить в долг? (2025)
[Александр Миленькин, Иван Александров] [Stepik] Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей (2024)
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]
Чему вы научитесь:
В курсе рассматриваются способы повысить профит от использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а скорее про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года".
Для кого этот курс:
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Начальные требования:
Знание Python на базовом уровне
Умение запускать код в Jupyter notebooks или Google colab
Общее представление или опыт взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Например, с ChatGPT
Как проходит обучение:
- Выдаем каждому ключи к API ChatGPT и объясняем, что с ними делать
- Пройдём путь от продвинутого промптинга до создания "баз знаний" для своих задач и деплоя собственного работающего сервиса.
- Рассмотрим опенсорс (бесплатные) альтернативы ChatGPT и как их развернуть и дообучить на бесплатных ресурсах.
- Выполненный в рамках курса проект можно будет положить как ПЕТ-проект в портфолио или доработать и использовать для своих целей.
Программа курса:
Вступление
Александр Миленькин
Иван Александров
Подробнее:
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей [stepik] [Александр Миленькин, Иван Александров]
Чему вы научитесь:
- Получать максимальный результат от использования больших языковых моделей за счёт грамотного промптинга.
- Использовать фреймворк LangChain и создавать базы знаний под свои задачи.
- Доводить свою идею до минимально рабочего прототипа на StreamLit.
В курсе рассматриваются способы повысить профит от использования больших языковых моделей (LLM) в личных целях или для встраивания в бизнес процессы.
Будем двигаться от базовых концепций к более продвинутым техникам, закрепляя всё на практике.
Курс не про архитектуры языковых моделей, их различия, способы обучения, а скорее про использование готовых моделей для реализации своих идей в качестве пользователя. Поэтому курс практичный и подойдет для начинающих.
Основной язык программирования Python
Преподаватели курса стали лауреатами премии Stepik Awards 2023 в номинации "Прорыв Года".
Для кого этот курс:
Курс предназначен для широкого круга лиц, интересующихся большими языковыми моделями (LLM) и их возможным применением в личных и бизнес задачах.
Начальные требования:
Знание Python на базовом уровне
Умение запускать код в Jupyter notebooks или Google colab
Общее представление или опыт взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM). Например, с ChatGPT
Как проходит обучение:
- Выдаем каждому ключи к API ChatGPT и объясняем, что с ними делать
- Пройдём путь от продвинутого промптинга до создания "баз знаний" для своих задач и деплоя собственного работающего сервиса.
- Рассмотрим опенсорс (бесплатные) альтернативы ChatGPT и как их развернуть и дообучить на бесплатных ресурсах.
- Выполненный в рамках курса проект можно будет положить как ПЕТ-проект в портфолио или доработать и использовать для своих целей.
Программа курса:
Вступление
- Как правильно входить в курс
- Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
- API ключ курса или от OpenAI?
- Введение в Prompt Engineering
- Дизайн промптов в LangChain
- Память в LangChain
- Chains - собери свою цепь
- ️Агенты intro
- LangChain с вашими данными
- Open Source модели на замену; LLaMa, Vicuna и русские LLM
- А не сделать ли тебе свой проект уже сейчас?!
- fine-tuning языковых моделей на своих данных
- Собери свою банду агентов и завали боса
- Примеры кода и формат данных
- первый урок
- ChatGPT и примеры использования:
- Чат-бот заказчик и база знаний выдач
- Сколько миллионов можно поднять на своем ChatGPT
- Что дальше?!
Александр Миленькин
Иван Александров
Подробнее:
Скачать:![]()
Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT или других LLM моделей.
🤖 На курсе даются базовые и продвинутые техники работы с ChatGPT-like моделями. Разбирается их использование для личных или бизнес целей в виде готового сервиса.stepik.org
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.