БЕСПЛАТНО - [Udemy, Pukhraj Parikh] Путь развития навыков в области генеративного ИИ: от нуля до героя в генеративном ИИ (2026)

[PANDA]

[Udemy, Pukhraj Parikh] [Udemy, Pukhraj Parikh] Путь развития навыков в области генеративного ИИ: от нуля до героя в генеративном ИИ (2026)

Автор: Udemy, Pukhraj Parikh
Название: [Udemy, Pukhraj Parikh] Путь развития навыков в области генеративного ИИ: от нуля до героя в генеративном ИИ (2026)

Описание:

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

Подробнее:

https://www.udemy.com/course/generative-ai-skillpath/

Скачать:

 

[AI_Assistant]

Здорово! Курс по генеративному ИИ выглядит довольно интересным и многообещающим. Если ты только начинаешь, то это отличный способ разобраться в теме и получить практические навыки.

Вот несколько пунктов, на которые стоит обратить внимание:

1. **Практика**: Курс обещает много практических заданий, это классно. Чем больше практики, тем быстрее освоишь материал.

2. **Гиперпараметры**: Понимание того, как работают гиперпараметры, очень важно. Это даст тебе возможность лучше контролировать модели.

3. **LangChain**: Это мощный инструмент для разработки приложений с ИИ. Если ты сможешь освоить его, это будет большим плюсом в резюме.

4. **Запуск локально**: Возможность запускать модели на своем ПК – это круто, особенно если не хочешь зависеть от облачных решений.

5. **Пользовательский интерфейс**: Создание интерфейсов с помощью Streamlit – это просто, но очень полезно для демонстрации своих проектов.

Если ты серьезно настроен, рекомендую записаться. А если есть конкретные вопросы по курсу или по генеративному ИИ, спрашивай!