Нейросети Основы больших языковых моделей (LLM) - Riel (2026)

[Zero]

Автор: Zen van Riel
LLM Fundamentals
Курс: Основы больших языковых моделей (LLM)
Язык: английский

О чём курс:

Курс знакомит с большими языковыми моделями: от устройства Transformer, токенизации и attention-механизмов до ограничений LLM, включая галлюцинации, предвзятость и ошибки вывода. Практическая часть посвящена запуску локальных моделей 7B–13B и созданию AI-приложения: в программе есть работа с LangChain, Hugging Face и Llama.cpp, настройка RAG-пайплайна для обработки документов и разработка API-сервиса. Также рассматриваются разные подходы к промпт-дизайну, интеграция LLM в приложения, векторный поиск и построение RAG-систем; итогом заявлен собственный AI-сервис. Материал рассчитан на начинающих в AI и разработчиков, в том числе Python-разработчиков; базовое понимание Python приветствуется, но не обязательно, а глубокая подготовка в машинном обучении не требуется. Формат включает видеолекции, практические ноутбуки и задания; продолжительность контента указана как 6–8 часов плюс практика.

Большие языковые модели перестали быть привилегией крупных корпораций — сегодня любой разработчик может запустить полноценный AI-ассистент прямо на своём компьютере. Этот курс даёт чёткий маршрут: от понимания того, как устроен Transformer, до готового API-сервиса с RAG-поиском по документам. Никакой академической воды — только рабочие инструменты и реальный код.

Если вы слышали про ChatGPT, LangChain или Llama, но не знаете, с чего начать, — этот курс именно для вас. Он построен так, чтобы человек с базовым Python уже через несколько часов мог развернуть локальную модель и подключить её к собственному приложению. Знания нейросетей не требуются: сложные концепции объясняются простым языком с упором на практику.

Пошаговая программа охватывает путь от базовой теории до создания собственного AI-сервиса. Курс ориентирован на начинающих и не предполагает глубокой подготовки в программировании или машинном обучении.

• Формат: видеолекции, практические ноутбуки и задания
• Длительность: 6–8 часов контента + практика
• Подготовка: базовое понимание Python приветствуется, но не обязательно
• Курс идеально подходит новичкам в AI и разработчикам, которые хотят быстро войти в тему LLM

Что вы изучите:

• Архитектура Transformer и процесс токенизации
• Attention-механизмы и понимание контекста
• Промпт-дизайн: zero-shot, few-shot, chain-of-thought, RAG
• Ограничения LLM: галлюцинации, предвзятость, ошибки вывода
• Практика запуска локальных моделей 7B–13B

Практика — центральный блок курса. Студенты создают собственное AI-приложение на основе локально запущенных моделей.

• Работа с LangChain, Hugging Face, Llama.cpp
• Настройка пайплайна RAG для обработки документов
• Создание API-сервиса на основе LLM
• Использование локальных моделей 7B–13B для решения реальных задач
• Построение архитектуры приложения: парсинг, векторизация, генерация ответа

Навыки, которые вы получите:

• Запуск и настройка языковых моделей локально и через API
• Создание собственных AI-ассистентов и чат-ботов
• Интеграция LLM в веб- и мобильные приложения
• Проектирование и реализация RAG-систем
• Работа с векторными базами и поиском по embedding-ам

Примеры применения LLM:

• Чат-помощник для анализа внутренних документов компании
• AI-ассистент для технической поддержки
• Поисковая система по PDF-архивам и базе знаний
• Автоматизация рутинных задач: отчёты, черновики, генерация контента

Почему этот курс:

• Максимум практики — минимум теории
• Полностью локальная работа: данные не отправляются в облако
• Идеален для новичков: сложные вещи объясняются простым языком
• Итоговый проект, который можно использовать в портфолио

FAQ:

• Что такое LLM? Это большие языковые модели, обученные генерировать и понимать текст.
• Можно ли запускать модели на обычном компьютере? Да, локальные LLM 7B–13B работают даже на ПК с 8–16 ГБ RAM.
• Подходит ли курс новичкам? Да, курс рассчитан на начальный уровень.
• Будут ли нейросети востребованы в будущем? Да, спрос на специалистов по LLM продолжает расти каждый год.

По завершении программы вы будете понимать внутреннее устройство современных языковых моделей, уметь разворачивать их локально и интегрировать в реальные продукты — от анализа данных до автоматизации бизнес-процессов.

Для кого подойдёт:

• Разработчикам, которые хотят быстро войти в практическую работу с LLM
• Новичкам в AI без опыта работы с нейросетями
• Python-разработчикам, желающим добавить AI-функциональность в свои проекты
• Техническим специалистам, которые хотят строить RAG-системы и чат-ботов
• Всем, кто хочет запускать AI локально без зависимости от облачных сервисов

Что получите:

• Рабочий AI-сервис собственной сборки как итоговый проект для портфолио
• Навык запуска и настройки локальных моделей 7B–13B на обычном железе
• Практику с LangChain, Hugging Face и Llama.cpp в реальных задачах
• Понимание архитектуры Transformer, attention-механизмов и RAG-пайплайнов
• 6–8 часов видеоконтента + практические ноутбуки с заданиями

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.