Описание
Количество уроков: 32 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 629 МБ
Этот продвинутый курс создан для тех, кто хочет не просто использовать модели наподобие GPT, но и глубоко понимать их математическую природу. Вы узнаете, как устроены трансформеры, как работает механизм внимания и какие вычисления делают современные LLM такими мощными.
О чём курс
Курс объединяет теорию и практику, показывая, как математические концепции напрямую связаны с архитектурой и обучением больших языковых моделей. Материал подойдёт специалистам, которые стремятся повысить экспертизу в области глубокого обучения.
Ключевые темы
• Токенизация и эмбеддинги: разбор способов представления текста в числовой форме.
• Архитектура трансформеров: структура слоёв, позиционное кодирование, линейные преобразования.
• Механизмы внимания: self-attention, multi-head attention, роли Q/K/V.
• Оптимизация и обучение: лосс-функции, градиенты, регуляризация.
• Интерпретация и ограничения LLM: распределения вероятностей, динамика генерации.
Зачем изучать математику LLM
Глубокое понимание математических принципов помогает не просто применять готовые инструменты, а создавать собственные архитектуры, улучшать существующие модели и принимать технически обоснованные решения в ML-проектах.
Практическая польза
• Понимание «под капотом» современных ИИ-систем.
• Умение объяснять работу алгоритмов команде или заказчикам.
• Усиление компетенций для работы в исследовательских и R&D отделах.
• Подготовка к самостоятельным экспериментам с архитектурами LLM.
Кому подойдёт этот курс
Курс разработан для специалистов, которые хотят выйти за рамки базового диплёрнинга и освоить архитектуры следующего поколения.
Целевая аудитория
• Инженеры машинного обучения и специалисты по данным.
• Исследователи, изучающие NLP и архитектуры нейросетей.
• Разработчики, желающие строить ИИ-системы нового уровня.
• Продвинутые студенты технических направлений.
Что вы получите в итоге
По окончании курса вы будете уверенно ориентироваться в математическом аппарате моделей GPT, BERT и других трансформеров, а также сможете применять эти знания в собственных проектах.
Навыки после курса
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров.
• Умение анализировать и интерпретировать методы внимания.
• Способность проектировать и обучать модели на основе LLM-подходов.
• Продвинутое владение концепциями линейной алгебры и вероятностных методов в ИИ.
Артём К. –
Брал курс, чтобы наконец разобраться, что реально происходит внутри трансформеров, а не просто дергать API. Механизм внимания с ролями Q/K/V и multi-head attention объяснили через матричные умножения — стало гораздо понятнее. Понравилось, что токенизация и эмбеддинги разбираются до архитектуры, а не вскользь. За 4-5 часов покрыли лосс-функции и динамику генерации без воды.