Скоро! LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов [Курс в записи] [Ринат Абдуллин]

[SHAREWOOD]

Складчина: LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов [Курс в записи] [Ринат Абдуллин]​

Описание:

Основная тематика курса
Курс направлен на обучение выбору обоснованных и эффективно реализуемых технических решений для продуктовых задач на базе LLM в разных доменах. Вы получите набор инструментов, практических примеров и шаблонов подходов, которые помогут:
- определить наиболее подходящие решения для множества задач, основанных на LLM;
- адаптировать эти решения в соответствии с особенностями вашей доменной области.
Мы научимся создавать решения для продуктов с использованием LLM, экономя при этом время, ресурсы и силы. Методика обучения основывается на моем опыте в консалтинге и успешных примерах внедрения AI.

Целевая аудитория
Это курс для тех, кто самостоятельно или в команде работает над созданием продуктов на основе LLM (как это часто бывает в больших организациях). Он будет полезен следующим категориям слушателей:
- Инженерам, проектирующим решения с применением LLM;
- Техническим руководителям и CTO, которым необходимо быстро находить оптимальные LLM-решения для разнообразия задач;
- Продакт-менеджерам, отвечающим за внедрение решений на базе LLM;
- Основателям компаний, в которых разрабатываются продукты на базе LLM или интегрируется LLM в бизнес-процессы.
Важно отметить, что курс не предполагает обучение использованию фреймворков, подключению к LLM или индексации документов.

Структура обучения
Модуль 1: Основы
В этом модуле мы разберем типичные методики внедрения LLM и ограничения этих подходов на примере конкретной задачи. Обсудим ментальные модели и эвристики для выявления и устранения таких ограничений. Изучение этих знаний могло бы сократить мою работу на 2-3 месяца в прошлом году.
Некоторые темы перекликаются с вебинарами, проведенными нами в прошлом. Но курс содержит больше материала и его изложение более детальное.
Если вы пропустили вебинары, это хорошая возможность ознакомиться с их материалами и многим другим.

Модуль 2: Практические примеры и паттерны
Будут рассмотрены повторяющиеся архитектурные шаблоны из успешных AI проектов. К ним относятся: Query Expansion, Dedicated Agent, Router, Learn from Feedback, Knowledge Base и другие паттерны, которые можно использовать в зависимости от поставленной задачи. Есть также Checklist + Custom Chain of Thought.

Для каждого обсуждаемого паттерна мы проанализируем его применение и примеры в проектах. Я покажу, как классифицировать и генерализировать задачи для их более результативного решения. Это поможет сэкономить время на будущих проектах, не изобретая велосипед каждый раз, но осмысленно используя опыт других.

Формат проведения курса
Курс представлен в форме видеозаписей, разделенных по темам и оснащенных навигацией.
Продолжительность: всего около 3.5 часов
Язык курса: русский
Доступ к курсу: бессрочный, включая все будущие обновления материала.
Оплата: только с помощью иностранной карты.
Доступ к чату поддержки: каждому участнику курса будет отправлен личный приглашение в чат, где можно задавать мне вопросы и общаться с другими специалистами, проходящими курс.

Автор: Rinat Abdullin - опытный специалист по созданию LLM-ассистентов, который решает реальные LLM-задачи для настоящих бизнесов за реальные деньги. Он делится своей методикой и техниками.

Стоимость курса с записью и возможностью обратной связи через поддержку в чате: EUR 215 ~23000 руб.
Скрытая ссылка
Скрытая ссылка

Материал «LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов [Курс в записи] [Ринат Абдуллин]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.