LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов (Ринат Абдуллин)

​

О чем этот курс
Этот курс о том, как обоснованно выбирать эффективно реализуемые технические решения продуктовых задач на базе LLM в различных доменных областях.
Я покажу вам набор инструментов, практических кейсов и паттернов, применяя которые, вы сможете:
выбирать оптимальные решения для широкого круга задач, основанных на LLM
адаптировать эти решения под специфику своей доменной области.
Мы будем учиться проектировать решения для продуктов с LLM под капотом экономя время, деньги и силы.
Методология обучения основана на моем подходе в консалтинге и кейсах успешных внедрений AI.

Для кого?
Этот курс для тех, кто разрабатывает продукты с LLM самостоятельно или в составе команды (как это бывает в больших компаниях). Будет полезен:
Инженерам, которые строят решения на базе LLM в различных доменных областях
Техлидам / CTO, которым важно быстрое нахождение оптимальных решений на базе LLM для широкого спектра задач
Продактам, которые руководят внедрением решений на базе LLM
Фаундерам компаний, где разрабатываются продукты для рынка на базе LLM или LLM внедряется в бизнес-процессы.
Курс не учит использовать фреймворки, подключаться к LLM или индексировать документы.

Структура курса
Модуль 1: Основы
Здесь мы рассмотрим типичные подходы по внедрению LLM и увидим их ограничения на примере решения одной распространенной задачи. Мы пройдемся по ментальным моделям и эвристикам выявления причин подобных ограничения и их устранения. Это те знания, которые в прошлом году сэкономили бы мне 2-3 месяца работы.
Часть контента пересекается с вебинарами, которые мы проводили с вами весной. Но материала на курсе больше и он дается подробнее.
Если вы пропустили вебинары, вот отличная возможность послушать их - and more.

Модуль 2: Кейсы и паттерны
Мы разберем повторяющиеся архитектурные паттерны из кейсов успешных внедрений проектов c AI. Библиотека паттернов включает: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base и другие паттерны, применимые в зависимости от поставленных задач. Checklist + Custom Chain of Thought тоже есть.

Для всех паттернов мы разбираем особенности применения и примеры кейсов проектов. Я покажу, как классифицировать и обобщать задачи, чтобы продуктивнее их решать. Таким образом можно будет сэкономить время в будущих проектах - мы будем осознанно переиспользовать работающий опыт других, а не придумывать с нуля.

Формат курса
Формат: видеозаписи, разделенные по темам, с навигацией.
Продолжительность: 3.5 часа суммарно
Язык: русский
Доступ к курсу: насовсем, включая обновления материала.
Оплата: только зарубежной картой.
Доступ к чату поддержки: каждому, купившему курс, я пришлю персональный инвайт в чат, где можно будет задавать вопросы мне и общаться с другими специалистами, проходящими курс.

Автор: Rinat Abdullin жесткий практик по созданию LLM-ассистентов, решает настоящие LLM-задачи настоящим бизнесам за настоящие деньги .
И делится своими подходами и приемами.