Программирование [ByteByteGo, Ali Aminian] Учись на практике. Стань инженером ИИ (2025)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: ByteByteGo, Ali Aminian​

Название: Учись на практике. Стань инженером ИИ (2025)​

Продолжительность: 30 ч 44 мин Количество уроков: 13 Видео Язык: Английский Вес архива: 5,10 ГБ

Этот курс поможет вам пройти путь от новичка до инженера ИИ, работая исключительно через практику. Каждый модуль — это полноценный проект, в котором вы создаёте реальную систему: от собственной LLM‑песочницы до мультимодальных агентов и reasoning‑моделей. Материал структурирован так, чтобы вы постепенно собирали портфолио и осваивали навыки, востребованные в индустрии.

Почему этот курс — лучший выбор для будущих инженеров ИИ

Программа сочетает фундаментальные концепции и практику разработки. Вы не просто изучаете модели — вы строите их, анализируете, улучшаете и интегрируете в полноценные приложения.

Ключевые преимущества

• Проектный формат — каждый раздел включает создание законченного решения.
• Практика с современными моделями — Llama, GPT‑архитектуры, reasoning‑LLM, мультимодальные модели.
• Инженерный подход — работа с пайплайнами, оценками, оптимизацией и интеграциями.
• Портфолио из 5 крупных проектов, релевантных современной AI‑индустрии.

Проект 1. LLM Playground

Вы создадите собственную платформу для экспериментов с языковыми моделями и освоите ключевые элементы их работы.

Чему вы научитесь

• Проектировать и разворачивать песочницу для LLM.
• Понимать токенизацию, архитектуру моделей GPT и Llama.
• Настраивать генерацию текста и методы пост‑тренировки (SFT, RLHF).
• Оценивать качество моделей через метрики, бенчмарки и human evaluation.

Проект 2. Чат-бот поддержки клиентов (RAG + Prompt Engineering)

Разработаете интеллектуального чат‑бота, способного извлекать информацию из базы знаний и давать точные ответы.

Основной функционал проекта

• Адаптация моделей через fine‑tuning, PEFT и LoRA.
• Промпт-инжиниринг: few-shot, zero-shot, chain-of-thought.
• Создание RAG‑системы: индексация, поиск, генерация ответов.
• Методы оценки качества RAG.

Проект 3. Агент «Ask-the-Web»

Вы создадите агента, который выполняет задания с использованием инструментов, API и веб‑поиска.

Что будет в практике

• Построение системы инструментального взаимодействия.
• Планирование действий, рефлексия и многошаговые воркфлоу.
• Tool calling и мультиагентные подходы.
• Метрики эффективности агента.

Проект 4. Deep Research с reasoning-моделями

Познакомитесь с современными моделями рассуждений и построите систему глубокого исследования.

Вы освоите

• Работу с моделями уровня OpenAI o1, DeepSeek‑R1 и их аналогами.
• Инференс‑процессы: CoT, Tree of Thoughts, self‑consistency.
• Обучение на reasoning‑датасетах: SFT, RL с верификатором, self‑refinement.

Проект 5. Мультимодальный агент: текст → изображение/видео

Вы построите полноценную систему генерации изображений и видео, интегрированную в агентную архитектуру.

Что включает модуль

• Практика генерации с diffusion, GAN, VAE.
• Изучение архитектур U‑Net, DiT и современных методов обучения.
• Оценка качества генераций: IS, FID, CLIP.
• Создание end‑to‑end систем T2I и T2V.

Итог: ваше портфолио и навыки

После завершения курса вы соберёте набор проектов, которые демонстрируют ваши навыки разработки ИИ‑систем. От инструментов и пайплайнов до reasoning и мультимодальности — вы будете готовы к задачам уровня инженер ИИ в современной индустрии.

СКАЧАТЬ: