Курс Generative AI for Developers

Ми розробили цю мікромагістратуру для інженерів, архітекторів та дата-сайентистів, які розуміють імпакт AI для розробки та бізнесу і хочуть посилити свій скілсет. Протягом 3-х місяців ви step-by-step пройдете шлях від ML-моделей як POC до розробки рішень на базі LLM.

Програма курсу

Модуль 1. Основи ML та MLOps

Цей модуль присвячено структуризації знань з принципів роботи GenAI, ML, MLOps та LLMOps:

• Основи ML-технологій - від основних GenAI-інструментів та платформ до специфіки MLOps та LLMOps
• Основні принципи тестування для LLMOps
• Підготовка даних для ML-моделей

Модуль 2. Від ML-моделі до AWS-cloud deployment

У цьому модулі ви сфокусуєтеся на деплойменті моделі у хмарне середовище:

• Переваги та специфіка Amazon Web Services
• Хмарна інфраструктура та сервіси AWS для роботи з даними: Lambda, Kinesis, Glue, SageMaker, Bedrock
• Безпекові аспекти AWS
• Основні принципи керування систем баз даних: ACID, CAP, BASE, PIE

Модуль 3. Розробка рішення на базі LLM

Цей модуль присвячений розробці власного рішення на базі LLM:

• Бізнес-кейси, які вирішує NLP/NLG
• Створення GenAI-додатків для аналізу та генерації контенту на базі Streamlit та Gradio
• Фреймворки для різноманітних LLM-додатків (промпти, ланцюги послідовностей, відповіді на запитання, агенти)

Що ви вивчите

• GenAI інструменти та платформи
• Основи розробки та тестування ML-моделей
• Можливості хмарної інфраструктури AWS (Lambda, SageMaker, Bedrock)
• Фреймворки у розробці LLM-додатків
• Інструменти для розробки власного LLM-рішення (Streamlit, Gradio)

Вимоги до учасників

• Знання англійської не нижче за B2
• 2+ роки досвіду в IT
• Загальні знання про cloud (обчислення та інфраструктура хмар)
• Знання Python (або іншої мови програмування) на середньому рівні
• Досвід роботи з бібліотеками перетворення даних (Pandas) - буде перевагою

Особливості курсу

• Програма присвячена найактуальнішому технологічному домену, попит на який тільки формується, і надалі буде лише зростати
• Гнучкий формат навчання, який можна поєднувати з full-time роботою
• Навчання у експертів-практиків з постійним фідбеком та підтримкою
• Фінальний проєкт - власне унікальне LLM-рішення

Викладачі курсу

• Артем Кобрін - Досвідчений керівник хмарної практики в Neurons Lab
• Ростислав Мироненко - Solutions architect (Cloud) у компанії Booking.com