Курс Розробка моделей Generative AI

На курсі ви навчитеся створювати, налаштовувати та вдосконалювати спеціалізовані генеративні моделі, які відповідають вашим потребам, виявляти й усувати загрози, пов’язані з використанням GenAI, оцінювати якість згенерованих даних і налаштовувати гіперпараметри для коректної роботи. Окрім того, розробите власну генеративну модель для створення тексту та додасте її до портфоліо.

Програма курсу

Огляд професії Generative AI Developer

• Ознайомитеся з поточними трендами генеративного ШІ та сферами його застосування
• Зрозумієте різницю між ролями GenAI Developer, Data Scientist і Data Engineer
• Дізнаєтеся про технологічний стек GenAI Developer

Основи глибинних нейромереж

• Зрозумієте принципи глибинного навчання
• Розберете основні архітектури: MLP, CNN, RNN, трансформери
• Навчитеся визначати перенавчання та недонавчання моделей

LLMs і промпти

• Простежите еволюцію від трансформерів до сучасних LLM
• Освоїте zero-shot, few-shot і chain-of-thought підходи
• Зрозумієте роль LLM у практичній розробці

Prompt Engineering та альтернативи

• Зрозумієте різницю між prompt tuning та fine-tuning
• Ознайомитеся з embeddings, RAG і vector databases
• Дізнаєтеся про мультимодальні можливості сучасних моделей

Практичне застосування GenAI: Copilot, ElevenLabs, бізнес-виклики

• Ознайомитеся з реальними AI-інструментами
• Дізнаєтеся про STT- і TTS-рішення
• Розглянете бізнес-кейси використання GenAI

Воркшоп: GenAI для планінгу роботи

• Навчитеся використовувати LLM для скоупінгу проєктів
• Попрактикуєте генерацію технічних вимог
• Застосуєте GenAI для планування задач

Типові помилки в плануванні генеративних систем

• Розберете поширені помилки в GenAI-проєктах
• Зрозумієте ризики впровадження генеративних систем
• Навчитеся будувати mitigation-план

Агенти й автономна поведінка

• Зрозумієте принципи роботи AI-агентів
• Ознайомитеся з агентними фреймворками
• Розглянете приклади автономних систем

Агентні протоколи та мультиагентні системи (MCP, A2A)

• Розберете Model Context Protocol (MCP)
• Зрозумієте принципи Agent-to-Agent взаємодії
• Побачите приклади мультиагентних систем

Оркестрація, пам'ять, тести для агентних систем

• Навчитесь оркеструвати агентні пайплайни
• Розберете роботу з пам'яттю
• Дізнаєтеся про тестування генеративних систем

MLOps чи AgentOps?

• Зрозумієте еволюцію MLOps
• Дізнаєтесь, як AgentOps розширює MLOps
• Розберете роль операційних процесів у GenAI

Оцінювання генеративних та агентних систем

• Ознайомитеся з ключовими метриками (BLEU, ROUGE, FID тощо)
• Зрозумієте різницю між автоматичним і суб'єктивним оцінюванням
• Навчитесь інтегрувати LLM-as-a-judge

Воркшоп: побудова агентного пайплайну

• Налаштуєте середовище для агентної системи
• Побудуєте повний агентний пайплайн
• Проведете оцінювання якості рішення

No-code/Low-code GenAI автоматизація

• Ознайомитеся з Langflow, AgentGPT, N8N, Copilot
• Створите AI-рішення без програмування
• Порівняєте no-code, low-code і custom підходи

Ризики GenAI / агентних систем (дані, атаки, prompt injection)

• Зрозумієте основні ризики GenAI
• Розберете типові атаки (data poisoning, prompt injection тощо)
• Ознайомитеся зі стратегіями мінімізації ризиків

Тренди генеративного та агентного світу

• Ознайомитеся з актуальними трендами
• Проаналізуєте зміни ринку
• Визначите перспективні напрямки розвитку

Як презентувати проєкт клієнтам

• Зрозумієте очікування клієнта
• Навчитеся структурувати презентацію
• Дізнаєтесь, як уникати типових помилок

Презентація підсумкового проєкту

• Представите власний агентний пайплайн
• Продемонструєте бізнес-цінність рішення
• Отримаєте фінальний фідбек щодо проєкту

Особливості курсу

• Теорія + практика
• Підтримка ментора
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт

Викладачі курсу

Олександр Реутов - AI Delivery Excellence Consultant із 9-річним досвідом співпраці з EPAM, Accenture та SoftServe