Путь развития навыков в области генеративного ИИ: от нуля до героя в генеративном ИИ [Udemy] [Pukhraj Parikh]

Generative AI Skillpath: Zero to Hero in Generative AI Язык английский. Орг бонусом сделает автоперевод видео Полный курс по генеративному ИИ: разработка подсказок, локальное выполнение LLM-тестов (Ollama), создание ИИ-приложений с использованием LangChain. Разрабатывайте и внедряйте эффективные подсказки, используя проверенные методики, такие как «цепочка мыслей», «шаг назад» и «ролевые подсказки». Настраивайте и контролируйте поведение LLM, регулируя такие гиперпараметры, как температура, top-p, максимальное количество токенов и штрафы. Запускайте и настраивайте большие языковые модели локально с помощью Ollama и интегрируйте их с приложениями на Python. Создавайте полноценные рабочие процессы генеративного ИИ с помощью LangChain, включая шаблоны подсказок, цепочки, память и динамическую маршрутизацию. Разработать системы генерации с расширенным поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), которые объединяют LLM-модели с векторными базами данных для получения обоснованных, фактических ответов. Создавайте удобные для пользователя интерфейсы на основе ИИ с помощью Streamlit и изучайте возможности развертывания ИИ на устройствах с Требования Предварительного опыта в области искусственного интеллекта или программирования не требуется — достаточно любознательности, базовых компьютерных навыков и компьютера с доступом в интернет.Описание Если вы разработчик, специалист по обработке данных, аналитик, исследователь или просто человек, увлеченный освоением следующего поколения искусственного интеллекта, этот курс станет для вас полным руководством. Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как на самом деле работают ChatGPT, Claude или Gemini ? Или, может быть, вы задавались вопросом: «Как я могу создавать собственные приложения с ИИ или запускать большие языковые модели локально?» Этот курс шаг за шагом проведет вас от любопытства к полному мастерству. «Путь к мастерству в генеративном ИИ: от нуля до героя» — это не просто очередной теоретический курс. Это практическое, комплексное путешествие в мир больших языковых моделей (LLM), разработки подсказок, LangChain, RAG, ИИ-агентов, интерфейсов Streamlit и даже ИИ на устройствах с использованием Qualcomm AI Hub. Вы научитесь проектировать, оценивать и создавать ИИ-приложения с нуля — используя реальные инструменты и фреймворки, которые профессионалы применяют каждый день. В рамках этого курса вы: Освойте искусство подсказок — от базового составления подсказок до продвинутых методик, таких как «цепочка мыслей», «шаг назад» и «ролевые подсказки». Понимание и точная настройка гиперпараметров, таких как температура, top-p и штрафы, позволяют контролировать тон, креативность и согласованность результатов работы ИИ. Запускайте мощные LLM-модели локально с помощью Ollama и легко интегрируйте их с Python для создания пользовательских приложений. Создавайте рабочие процессы на основе ИИ с помощью LangChain — от создания шаблонов подсказок и цепочек до интеграции памяти и динамической маршрутизации. Разрабатывайте комплексные системы генерации с дополненной реальностью (Retrieval-Augmented Generation, RAG) , подключая ваши модели ИИ к частным или локальным источникам данных для получения обоснованных, фактических ответов. Разрабатывайте интеллектуальных агентов , способных осуществлять поиск в интернете, использовать инструменты и управлять памятью, используя фреймворк Agent от LangChain. С помощью LangSmith вы можете отслеживать и оптимизировать работу своих приложений , обеспечивая надежность и отслеживаемость. Создавайте элегантные пользовательские интерфейсы для своих приложений с искусственным интеллектом с помощью Streamlit и изучайте будущее развертывания ИИ на устройствах на платформе Qualcomm. Почему стоит пройти этот курс именно сейчас Генеративный искусственный интеллект меняет целые отрасли — от создания контента и аналитики до разработки программного обеспечения и научных исследований. Но чтобы по-настоящему использовать его потенциал, необходимо не просто применять инструменты, а понимать, создавать и внедрять инновации с их помощью. Этот курс даст вам не только знания, но и техническую грамотность и практический опыт для проектирования собственных интеллектуальных систем. В ходе курса вы: Разрабатывайте и тестируйте системы подсказок, обеспечивающие измеримое улучшение качества результатов работы ИИ. Запускайте и настраивайте LLM-приложения с открытым исходным кодом на своем ПК, не полагаясь на облачные API. Создавайте собственные чат-боты, помощники и RAG-приложения на основе искусственного интеллекта, используя LangChain и Python. Оптимизируйте и развертывайте модели на устройстве для обеспечения конфиденциальности, скорости и возможности использования в автономном режиме. Получите реальный опыт работы над проектами, которые помогут преодолеть разрыв между теорией и практикой искусственного интеллекта. Этот курс выделяется полным охватом всего жизненного цикла — от проектирования до разработки приложений и развертывания на устройствах . Независимо от того, стремитесь ли вы стать инженером в области ИИ, новатором в разработке продуктов или просто оставаться в авангарде революции ИИ, этот курс поможет вам пройти путь от нуля до полного мастерства . Не просто используйте ИИ — создавайте его, изучайте его и используйте в качестве основы. Запишитесь сегодня и станьте творцом в эпоху генеративного ИИ. Для кого этот курс: Для начинающих и энтузиастов технологий, желающих понять и создать с нуля реальные приложения генеративного искусственного интеллекта. Разработчики, специалисты по обработке данных и пользователи ИИ, стремящиеся освоить разработку подсказок, LangChain и генерацию с расширенным поиском (RAG). Специалисты по искусственному интеллекту и менеджеры по продуктам стремятся запускать, настраивать и развертывать LLM-системы локально или на устройстве для обеспечения производительности и конфиденциальности. Программисты и новаторы на Python, стремящиеся создавать интерактивные приложения GenAI с использованием LangChain, Streamlit и Qualcomm AI Hub. Студенты и исследователи, заинтересованные в изучении того, как работают большие языковые модели изнутри и как точно настроить их поведение. Материалы курса 21 раздел • 96 лекций • Общая продолжительность 11 ч 42 мин Введение 3 лекции • 32 мин Оперативное проектирование 12 лекции • 1 ч 36 мин Гиперпараметры подсказок и их настройка 5 лекции • 36 мин Оперативная оценка 3 лекции • 33 мин Запуск LLM-программ локально на вашем ПК 5 лекции • 27 мин Использование Ollama с Python 3 лекции • 16 мин Создание магистерских приложений с использованием LangChain на Python. 3 лекции • 15 мин Runnables и поток выполнения 5 лекции • 38 мин Добавление памяти в наше приложение 8 лекции • 37 мин Дополненная генерация данных — создание собственных приложений RAG. 6 лекции • 49 мин Инструменты и агенты: создание собственных агентов искусственного интеллекта 5 лекции • 38 мин Протокол контекста модели (MCP) 1 лекция • 13 мин. Компания LangSmith осуществляет мониторинг нашего приложения. 2 лекции • 11 мин Создание графического пользовательского интерфейса с использованием Streamlit для нашего приложения. 2 лекции • 13 мин Популярные инструменты и приложения генеративного искусственного интеллекта 5 лекции • 47 мин Что скрывается за кулисами: понимание основ программ магистратуры в области права. 9 лекции • 1 ч 31 мин Начало работы с искусственным интеллектом на устройстве 3 лекции • 17 мин Этапы обучения и развертывания модели 3 лекции • 20 мин Составление и профилирование моделей 4 лекции • 23 мин Оптимизация и развертывание моделей 7 лекции • 50 мин Заключение 2 лекции • 2 мин Требования No prior AI or coding experience required—just a curious mindset, basic computer skills, and a PC with internet access. If you are a developer, data scientist, analyst, researcher, or simply someone passionate about mastering the next wave of artificial intelligence, this course is your complete roadmap. Have you ever wondered how ChatGPT, Claude, or Gemini actually work behind the scenes? Or perhaps you’ve asked yourself, “How can I build my own AI apps or run large language models locally?” This course will take you from curiosity to complete mastery—step by step. “Generative AI Skillpath: Zero to Hero in Generative AI” is not just another theory-heavy course. It’s a hands-on, end-to-end journey into the world of large language models (LLMs), prompt engineering, LangChain, RAG, AI agents, Streamlit interfaces, and even On-Device AI using Qualcomm AI Hub. You’ll learn how to design, evaluate, and build AI applications from scratch—powered by real-world tools and frameworks that professionals use every day. In this course, you will: Master the art of prompting — from basic prompt crafting to advanced frameworks like Chain-of-Thought, Step-Back, and Role prompting. Understand and fine-tune hyperparameters such as temperature, top-p, and penalties to control the tone, creativity, and consistency of AI outputs. Run powerful LLMs locally using Ollama and seamlessly integrate them with Python for custom applications. Build AI-powered workflows using LangChain — from creating prompt templates and chains to integrating memory and dynamic routing. Develop complete Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, connecting your AI models to private or local data sources for grounded, factual responses. Design intelligent agents that can search the web, use tools, and maintain memory using LangChain’s Agent framework. Monitor and optimize your applications with LangSmith to ensure reliability and traceability. Create sleek user interfaces for your AI apps using Streamlit, and explore the future of On-Device AI deployment on Qualcomm’s platform. Why take this course now? Generative AI is reshaping industries—from content creation and analytics to software development and research. But to truly harness its potential, you must go beyond using tools—you must understand, build, and innovate with them. This course equips you with not just knowledge, but the technical fluency and practical experience to design your own intelligent systems. Throughout the course, you will: Design and test prompt frameworks with measurable improvements in AI output quality. Run and customize open-source LLMs on your PC without relying on cloud APIs. Build your own AI chatbots, assistants, and RAG applications using LangChain and Python. Optimize and deploy models on-device for privacy, speed, and offline use. Gain real-world project experience that bridges the gap between AI theory and implementation. This course stands apart with its complete lifecycle coverage—from prompt design to application development and on-device deployment. Whether your goal is to become an AI engineer, product innovator, or simply stay ahead in the AI revolution, this course will take you from zero to full mastery. Don’t just use AI—build it, understand it, and lead with it. Enroll today and become a creator in the age of Generative AI. Для кого этот курс: Beginners and tech enthusiasts who want to understand and build real-world Generative AI applications from scratch. Developers, data scientists, and AI learners eager to master prompt engineering, LangChain, and Retrieval-Augmented Generation (RAG). AI professionals and product managers aiming to run, customize, and deploy LLMs locally or on-device for performance and privacy. Python programmers and innovators looking to create interactive GenAI apps using LangChain, Streamlit, and Qualcomm AI Hub. Students and researchers interested in exploring how Large Language Models work under the hood and how to fine-tune their behavior.