Создание приложений на базе LLM – создание интеллектуальных приложений [Udemy] [OCSALY Academy]

Building LLM Powered Applications – Create Intelligent Apps Язык английский + аудио дорожка на русском языке (ИИ) Чему вы научитесь: Создавайте интеллектуальные приложения с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и Mistral. Разрабатывайте эффективные подсказки для управления поведением студентов LLM, используя передовые методы проектирования подсказок. Сравните и оцените популярные степени магистра права для различных сценариев применения. Реализовать генерацию дополненных поиском данных (RAG) с встраиванием и векторными базами данных. Используйте LangChain для создания динамичных модульных рабочих процессов на базе искусственного интеллекта. Создавайте диалоговых агентов и помощников, способных вести естественный диалог с учетом контекста. Встраивайте пользовательские данные в конвейеры LLM, используя семантическое фрагментирование и индексирование. Применяйте стратегии обучения с малым количеством попыток для улучшения качества ответов на выходных данных LLM. Интегрируйте внешние инструменты и API с агентами LLM для расширения функциональности. Развертывайте приложения искусственного интеллекта на основе Python с реальным удобством использования и масштабируемостью. Учебная программа курса 7 разделов • 50 лекций • Общая продолжительность 7 ч 5 мин 1.Введение в ИИ 2.Выбор модели 3.Оперативное проектирование 4.Изучаем Python 5.Объектно-ориентированное программирование на Python 6.Внедрение LLM 7.Разговорные приложения Вы готовы шагнуть в будущее разработки ИИ? Этот всеобъемлющий курс научит вас создавать реальные приложения на основе больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT, Anthropic Claude, Meta LLaMA и Mistral. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, инженером, студентом или энтузиастом технологий, этот курс проведет вас через все: от фундаментальной теории до продвинутой реализации с использованием современных инструментов, таких как LangChain, LlamaIndex и векторные базы данных. В этом практическом курсе, основанном на проектах, вы: Поймете, как работают LLM и чем они отличаются от традиционных моделей Изучите основы оперативной инженерии, чтобы эффективно управлять поведением модели. Изучите методы внедрения и способы индексации знаний для масштабируемых приложений. Создадите собственных интеллектуальных агентов, чат-ботов и помощников Используете семантический поиск, косинусное сходство и векторные хранилища для извлечения знаний в реальном времени Поработаете с такими инструментами, как Python, LangChain, OpenAI API, Hugging Face и другими. Создадите с нуля разговорного помощника для путешествий на базе LLM Мы также включаем экспресс-курс по Python, чтобы каждый учащийся получил необходимую для дальнейшего обучения базу знаний по программированию. К концу этого курса вы не только поймете, как интегрировать LLM в свои приложения, но и приобретете практические навыки для создания собственных интеллектуальных инструментов и их внедрения в реальный мир. Никакого предварительного опыта работы с ИИ не требуется. Давайте строить будущее — вместе. Оригинал описания: Are you ready to step into the future of AI development? This comprehensive course will teach you how to build real-world applications powered by Large Language Models (LLMs) like OpenAI’s GPT, Anthropic’s Claude, Meta’s LLaMA, and Mistral. Whether you're a developer, engineer, student, or tech enthusiast, this course will guide you through everything from foundational theory to advanced implementation using modern tools like LangChain, LlamaIndex, and vector databases. In this hands-on, project-based course, you'll: Understand how LLMs work and how they differ from traditional models Learn the fundamentals of prompt engineering to guide model behavior effectively Explore embedding techniques and how to index knowledge for scalable applications Build your own intelligent agents, chatbots, and assistants Use semantic search, cosine similarity, and vector stores for real-time knowledge retrieval Work with tools like Python, LangChain, OpenAI API, Hugging Face, and more Create an LLM-powered conversational travel assistant from scratch We also include a Python crash course to ensure every learner has the coding foundation to follow along. By the end of this course, you’ll not only understand how to integrate LLMs into your applications—you’ll have the practical skills to build your own intelligent tools and deploy them into the real world. No prior AI experience is required. Let’s build the future—together.