☯︎ 𝖙𝖗𝖟 ⁿˣᵗ 𝖙𝖎𝖒𝖊︻╦╤
МЕСТНЫЙ
- Регистрация
- 11 Сен 2026
- Сообщения
- 6,748
- Реакции
- 1
Автор: Andreas Kretz
Название: Скрытый фундамент генеративного ИИ
ОНЛАЙН ВИДЕО УРОКИ: ТОЛЬКО ДЛЯ PROMAX!
Этот курс — идеальная отправная точка для тех, кто хочет понять, как работают современные GenAI-системы изнутри. Без перегруженной математики и с упором на практику вы разберётесь, что такое эмбеддинги, почему они так важны и как они формируют фундамент моделей нового поколения.
Зачем изучать эмбеддинги
Эмбеддинги — это та самая невидимая основа, которая обеспечивает способность моделей понимать, сравнивать и интерпретировать текст. Грамотно работая с ними, вы сможете точнее решать задачи семантического поиска, кластеризации, RAG и других сценариев векторного ИИ.
Ключевые навыки, которые вы освоите
• Понимание принципов векторного представления текста и их применения в реальных пайплайнах.
• Навык чтения и интерпретации векторов для улучшения качества поиска и генерации.
• Осознание того, как LLM и модели эмбеддингов взаимодействуют внутри GenAI-системы.
Как построен курс
Материал структурирован так, чтобы вы постепенно перешли от интуитивного понимания к самостоятельной работе с эмбеддингами и векторным поиском в продакшене.
Практическая составляющая
Основной акцент сделан на применении инструментов и анализе результатов:
• Embedding Playground — интерактивные эксперименты со смыслами и расстояниями.
• Примеры на Python — от простых операций со сходством до построения мини-пайплайнов.
• Понимание реальных ограничений: стоимость токенов, latency и влияние модели на производительность.
Связь с дальнейшими модулями
Этот курс — первый шаг в серии. Он формирует фундамент для следующих уровней, где вы научитесь использовать векторные базы данных, строить эффективные схемы поиска и реализовывать полный RAG-пайплайн на реальных данных.
Что вы получите в итоге
• Твёрдое понимание эмбеддингов и их роли в GenAI.
• Навыки, применимые в продакшене уже сейчас.
• Уверенность при работе с LLM API, оптимизацией запросов и выбором моделей.
• Готовность перейти к более сложным сценариям семантического поиска и RAG.
Основные преимущества курса
Строго практический подход
Минимум терминологии и максимум реальных сценариев, чтобы вы могли сразу применять знания в проектах.
Понимание, а не запоминание
Вы научитесь не просто «использовать» инструменты, а объяснять почему они работают и как добиться лучшего результата.
Актуальность индустриальных технологий
Разбор современных моделей эмбеддингов, принципов векторного поиска и архитектуры современных GenAI-систем.
СКАЧАТЬ:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): ProMAX
