Текст площадки «Sharewood». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют техноло
Читать полное описание
Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют технологиями работы с этими моделями на уровне архитектуры и умеют адаптировать их для своих бизнес-задач.
Для кого этот курс
Этот курс для тех, кто хочет за минимальный срок на высоком уровне освоить самые продвинутые методы LLM и сразу начать применять их на практике.
Практикующие DS специалисты, которые хотят получить углубленные знания по трансформерным моделям и научиться работать с LLM на высоком уровне;
Выпускники курсов Machine Learning. Professional, Machine Learning. Advanced, NLP / Natural Language Processing, которые хотят освоить самые передовые методы работы с LLM;
ИТ-специалисты, которым на работе приходиться работать с текстовыми данными и внедрять методы работы с трансформерными моделями и LLM.
Необходимые знания
Базовая высшая математика: умение работать с матрицами и векторами, базовое знание математической статистики, теории вероятности и мат. анализа;
Методы классического ML, умение работать с классическими ML моделями;
Основы Deep Learning, базовое представление о pytorch;
Программирование на Python для машинного обучения.
Что даст вам этот курс
Вы научитесь
Работать с LLM (большими языковыми моделями) на высоком уровне;
Самым передовым методам работы с LLM и трансформерными моделями;
Применять самые продвинутые архитектуры и адаптировать их под широкий круг бизнес-задач;
Дообучать языковые модели под свои задачи;
Поднимать модели в телеграм-боте.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Мария Тихонова, Алексей Клочков, Раиль Сулейманов, Александр Брут-Бруляко, Дмитрий Гайнуллин, Андрей Носов, Никита Овчинников
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Все площадки в таблице · листайте вправо →
Цена, удобство и возможности площадок для курса ««NLP. Advanced [Otus]» [Мария Тихонова, Алексей Клочков]»
Базовые понятия трансформерных моделейВремя не указано
В данном модуле вы познакомитесь с фундаментальным понятием NLP и трансформерных моделей. Рассмотрите архитектуру трансформера, механизм внимания и применение трансформеров в задачах машинного перевода и языкового моделирования.Время не указано
Тема 1: Задача языкового моделирования и понятие языковой моделиВремя не указано
Тема 2: Архитектура трансформер и задача машинного перевода // ДЗВремя не указано
Тема 3: BERT и другие трансформерные энкодеры // ДЗВремя не указано
Тема 4: GPT и другие декодерные модели для генерации текстаВремя не указано
Тема 5: Seq2seq модели. Дообучение трансформеров на практическом примере // ДЗВремя не указано
Тема 6: Методы за ChatGPT + Q&A сессияВремя не указано
Новая эра LLM: базовые методыВремя не указано
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.Время не указано
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектурыВремя не указано
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗВремя не указано
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингуВремя не указано
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗВремя не указано
Тема 5: Мультиязычные трансформерыВремя не указано
Тема 6: Работа с длинным контекстомВремя не указано
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клубВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
Занятия с телефонаБез работы с архивами
✓Без скачивания архива
×Сначала скачать и открыть файлы
Без рекламыПри работе с материалами
✓Без рекламы
—Возможны рекламные вставки
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
✓Текст уроков и поиск
×Нет встроенного поиска по видео
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Если ваша подписка уже включает этот курс, отдельная покупка не нужна.
Тарифы проверены 24.09.2026
На странице площадки указано: Стоимость 81000 руб.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 22.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Продвинутые методы работы с LLM
Время не указано
В этом модуле вы изучите современные подходы к большим языковым моделям (LLM) и их оптимизации. Вы освоите мультиязычные трансформеры, работу с длинным контекстом и практические техники промптинга.Время не указано
Тема 1: Современные LLM и оптимизация архитектурыВремя не указано
Тема 2: Практическое занятие: теория промптинга LLM // ДЗВремя не указано
Тема 3: Методы за моделью DeepSeek - на пути к современному ризонингуВремя не указано
Тема 4: LoRA и доменная адаптация (Domain adaptation) // ДЗВремя не указано
Тема 5: Мультиязычные трансформерыВремя не указано
Тема 6: Работа с длинным контекстомВремя не указано
Тема 7: Q&A сессия и дискуссионный клубВремя не указано
Доп. главы работы с LLMВремя не указано
В данном модуле вы узнаете о дополнительных аспектах работы с LLM, которые выходят за рамки стандартной программы.Время не указано
Тема 1: Оценка LLMВремя не указано
Тема 2: Распределенное обучениеВремя не указано
Тема 3: Практическое занятие: интеграция LLM в тг-бота // ДЗВремя не указано
Тема 4: Q&A сессия и дискуссионный клубВремя не указано
Трансформеры для других модальностейВремя не указано
В данном модуле вы ознакомитесь с применением трансформеров в мультимодальных задачах.Время не указано
Тема 1: Мультимодальные и Vision трансформерыВремя не указано
Тема 2: Практическое занятие по работе с мультимодальными моделямиВремя не указано
Тема 3: Введение в AI агентов // ДЗВремя не указано
Тема 4: Трансформеры для временных рядовВремя не указано
Тема 5: Трансформеры для табличных данныхВремя не указано
Тема 6: Q&A сессия и дискуссионный клубВремя не указано
Тема 7: Собеседование. Как подготовиться и что нужно знатьВремя не указано
Проектная работаВремя не указано
Проектный модуль, во время которого студенты выполняют финальную работу на основе методов, изученных на курсе.Время не указано
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работыВремя не указано
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиямВремя не указано
Тема 3: Защита проектных работВремя не указано
Тема 4: Подведение итогов курсаВремя не указано
Альтернативы для выбора
Похожие курсы по этой теме
Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.
Похожая тема в направлении «Интерьер и архитектура»
Изучаем самые актуальные технологии и архитектуры, связанные с LLM и трансформерными моделями, которые стали стандартом в области работы с текстом. Генеративные LLM, такие как ChatGPT и GPT4 позволяют решать огромное множество задач на высоком уровне. На рынке IT есть потребность в специалистах, которые владеют техноло
Курс посвящен трансформерам - самой востребованной архитектуре нейронных сетей для решения задач в области NLP и приложениях. На курсе подробно разобрано теоретическое устройство трансформеров, много практики на Python, а также проектное задание: сервис, реализующий применение трансформера для решения NLP-задачи.
Это программа для тех, кто хочет уверенно работать с территорией, понимать её закономерности, делать глубокие предпроектные исследования — и одновременно освоить нейросети, которые уже становятся стандартом в архитектурной профессии.
Что известно об альтернативе
Формат: Вебинары + практическое занятие источник ↗
Перестаньте смотреть на ИИ как на «черный ящик». Этот курс — ваш пропуск в мир глубокого понимания больших языковых моделей. Мы разберем архитектуру Transformer по винтикам: от превращения слов в векторы до магии механизма Attention. Никакой сухой академической теории — только то, что нужно разработчику, чтобы понимать
Фундаментальный курс по архитектуре современных ИИ-систем — от данных и моделей до RAG, агентов, инфраструктуры, оценки и безопасности.
Не про отдельные модели и инструменты — про то, как проектировать полноценные, надёжные и управляемые ИИ-системы с учётом требований российской юрисдикции.
Что известно об альтернативе
Документ: На странице курса указано: сертификат не выдаётся. источник ↗
![Обложка курса: «NLP. Advanced [Otus]» [Мария Тихонова, Алексей Клочков]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fnlp-advanced-otus-mariya-tikhonova-aleksey-klochkov-sharewood-editorial-217ac120.webp&w=1200&q=75)
![Обложка курса: [Otus] NLP. Advanced (Мария Тихонова, Алексей Клочков). Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fotus-nlp-advanced-mariya-tikhonova-aleksey-klochkov-skladchina-biz-9b953321.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Трансформеры в NLP и приложениях» [Stepik] | Нейросети - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Ftransformery-v-nlp-i-prilozheniyakh-stepik-neyroseti-obuchenie-sharewood-editorial-38ad6221.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Градостроительный анализ в QGIS + Интенсив по нейросетям» [artbrodsky]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fgradostroitelnyy-analiz-v-qgis-intensiv-po-neyrosetyam-artbrod-sharewood-editorial-efb0a2a5.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «Senior DataScience: Введение в устройство LLM и Transformers» [Stepik, Вячеслав Рыльков] | Нейросети - Обучение. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fsenior-datascience-vvedenie-v-ustroystvo-llm-i-transformers-st-sharewood-editorial-63b7394a.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: [Яндекс Практикум] ИИ-инженер. Площадка: Складчина.biz](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fyandeks-praktikum-ii-inzhener-skladchina-biz-7a3e5919.webp&w=640&q=75)
