Этот курс - ваш практический путь к профессии инженера генеративного ИИ: не просто использовать технологии, а создавать их.
Сначала вы прокачаете навыки Python: структурирование модульного кода, работа с API и обработка данных. Затем погрузитесь в основы больших языковых моделей (LLMs) - как они устроены, обучаются и как эффективно взаимодействовать с ними через продвинутый prompt engineering.
Далее - практика. Вы научитесь создавать реальные AI-приложения на базе OpenAI и Gemini API, включая чат-системы, работу с изображениями и аудио. Освоите LangChain для построения агентов и связок промптов, а также LangGraph для управления многошаговыми процессами. Добавите своим приложениям память с помощью эмбеддингов и векторных баз данных, научитесь отлаживать и масштабировать production-системы с LangSmith.
На протяжении курса вы будете разрабатывать чат-ботов, интеллектуальные инструменты для работы с изображениями, поисковые Q&A-системы и многое другое. Финальный проект объединит все навыки: вы создадите исследовательского агента, который использует поиск, инструменты и рассуждения для генерации качественных обзоров реальных данных.
Этот курс - путь от экспериментов с ИИ к настоящему инженерному подходу.
Посмотреть больше
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
OpenAI Playground, Google AI Studio, and Anthropic Workbench
Урок 24.
00:09:03
Challenges and Limitations of LLMs
Урок 25.
00:10:06
The State of AI: Present and Future – The Good and the Bad
Урок 26.
00:06:41
Pretraining Data (Internet)
Урок 27.
00:06:07
Tokenization
Урок 28.
00:09:26
Training the Neural Network
Урок 29.
00:08:26
Post-Training: Supervised Fine-Tuning (SFT) and Reinforcement Learning (RL)
Урок 30.
00:05:30
Reinforcement Learning (RL)
Урок 31.
00:07:32
Becoming Better than Humans: AGI and ASI with RL
Урок 32.
00:06:23
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Урок 33.
00:07:37
How to Deal With Hallucinations
Урок 34.
00:07:49
Using Tools: Internet Search, Interpreter, and Deep Search
Урок 35.
00:09:51
Big Ideas Recap (Core Summary)
Урок 36.
00:08:17
Authenticating to OpenAI using Python Dotenv
Урок 37.
00:06:58
Chat Completions Endpoint
Урок 38.
00:04:31
Developer Message
Урок 39.
00:04:31
Streaming API Responses
Урок 40.
00:06:44
Using Local Base64 Images as Input
Урок 41.
00:02:05
Using Online Images as Input
Урок 42.
00:06:14
Chat Completion API Parameters: Temperature and Seed
Урок 43.
00:09:50
Chat Completion API Parameters: Top P, Max_Tokens, Penalties
Урок 44.
00:07:56
Diving into OpenAI’s Reasoning Models (o1 and o3)
Урок 45.
00:05:26
Best Practices for Prompting Reasoning Models
Урок 46.
00:05:48
Transcriptions with Whisper
Урок 47.
00:03:12
Translations with Whisper
Урок 48.
00:07:03
Text-to-Speech (TTS) API
Урок 49.
00:10:50
Generating Original Images Using the DALL-E 3
Урок 50.
00:03:05
Creating Variations of Images with DALL-E
Урок 51.
00:05:40
Editing Images with DALL-E
Урок 52.
00:02:41
Intro to Prompt Engineering
Урок 53.
00:04:13
Tactic 1: Position Instruction Clearly with Delimiters
Урок 54.
00:06:38
Tactic 2: Provide Detailed Instructions for the Context
Урок 55.
00:07:46
Tactic 3: Use the Rich Text Format (RTF)
Урок 56.
00:08:13
Tactic 4: Few Shot Prompting
Урок 57.
00:05:17
Tactic 5: Specify the Steps Required to Complete a Task
Урок 58.
00:02:13
Tactic 6: Give Models Time to Think
Урок 59.
00:05:38
Other Tactics and Principles for Better Prompting
Урок 60.
00:03:07
Avoid Hallucinations Using Guarding
Урок 61.
00:02:07
Summary
Урок 62.
00:02:32
Project Introduction
Урок 63.
00:05:39
Creating a Daily Meal Plan Using OpenAI API
Урок 64.
00:08:43
Creating the Prompt
Урок 65.
00:03:24
Running the Program
Урок 66.
00:11:54
Generating Original Images for the Recipes using DALL-E
Урок 67.
00:10:24
Narrate the Meals using the Text-to-Speech Model
Урок 68.
00:09:51
Setting Up the Python SDK and Authenticating for Gemini API
Урок 69.
00:04:15
Generating Text From Text Prompts
Урок 70.
00:02:59
Streaming Gemini Responses
Урок 71.
00:05:49
Generating Text From Images
Урок 72.
00:06:12
Gemini API Generation Parameters: Controlling How the Model Generates Responses
Урок 73.
00:10:14
Gemini API Generation Parameters Explained
Урок 74.
00:07:54
Building Chat Conversations
Урок 75.
00:07:19
Project: Building a Conversational Agent Using Gemini Pro
Урок 76.
00:05:43
System Instructions
Урок 77.
00:06:09
The File API: Prompting with Media Files
Урок 78.
00:06:42
Tokens
Урок 79.
00:04:21
Prompting with Audio
Урок 80.
00:05:54
Project Requirements
Урок 81.
00:05:23
Building the Application
Урок 82.
00:01:49
Testing the Application
Урок 83.
00:02:49
Streamlit: Transform Your Jupyter Notebooks into Interactive Web Apps
Урок 84.
00:11:20
Creating the Web App Layout With Streamlit
Урок 85.
00:05:20
Saving and Displaying the History Using the Streamlit Session State
Урок 86.
00:02:57
Exercise: Imposter Syndrome
Урок 87.
00:00:57
Project Introduction
Урок 88.
00:06:18
Getting Images Using a Generator
Урок 89.
00:09:35
Renaming Images Using Gemini
Урок 90.
00:05:06
LangChain Demo
Урок 91.
00:05:10
Introduction to LangChain
Урок 92.
00:08:43
Working with the OpenAI Models
Урок 93.
00:04:57
Caching LLM Responses
Урок 94.
00:02:58
LLM Streaming
Урок 95.
00:05:36
Prompt Templates
Урок 96.
00:05:55
ChatPromptTemplate
Урок 97.
00:07:48
Understanding Chains
Урок 98.
00:04:31
Installing the Python Libraries for Gemini and Authenticating to Gemini
Урок 99.
00:06:02
Integrating Gemini with LangChain
Урок 100.
00:06:32
Using a System Prompt and Enabling Streaming
Урок 101.
00:14:13
Multimodal AI With Gemini
Урок 102.
00:11:08
LangChain Tools: DuckDuckGo and Wikipedia
Урок 103.
00:13:30
Creating a React Agent
Урок 104.
00:04:50
Testing the React Agent
Урок 105.
00:03:16
Intro to OpenAI's Text Embeddings
Урок 106.
00:05:54
Generating Simple Embeddings
Урок 107.
00:04:52
Embedding the Dataset for Similarity Searches
Урок 108.
00:05:12
Estimating Embedding Costs With Tiktoken
Урок 109.
00:07:05
Performing Semantic Searches
Урок 110.
00:06:09
Project Introduction
Урок 111.
00:07:28
Loading Your Custom (Private) PDF Documents
Урок 112.
00:05:13
Loading Different Document Formats
Урок 113.
00:04:38
Public and Private Service Loaders
Урок 114.
00:06:39
Chunking Strategies and Splitting the Documents
Урок 115.
00:09:02
Intro to Vector Stores and Authenticating to Pinecone
Урок 116.
00:09:32
Working with Pinecone Indexes
Урок 117.
00:08:43
Working with Vectors
Урок 118.
00:06:44
Pinecone Namespaces
Урок 119.
00:13:53
Embedding and Uploading to a Vector Database (Pinecone)
Урок 120.
00:11:43
Asking and Getting Answers
Урок 121.
00:11:11
Using Chroma as a Vector DB
Урок 122.
00:09:26
Adding Memory to the RAG System (Chat History)
Урок 123.
00:08:10
Using a Custom Prompt
Урок 124.
00:04:20
Introduction to Agents and ReAct
Урок 125.
00:02:42
Creating the Agent Class
Урок 126.
00:02:31
Creating the ReAct Prompt
Урок 127.
00:02:41
Creating the Tools
Урок 128.
00:06:06
Testing the Agent
Урок 129.
00:07:01
Automating the Agent
Урок 130.
00:05:43
LangGraph Concepts and Core Components
Урок 131.
00:05:30
Building a Chatbot
Урок 132.
00:02:13
Visualizing the Graph
Урок 133.
00:01:32
Running the Chatbot
Урок 134.
00:08:29
Tavily AI
Урок 135.
00:08:17
Enhancing the ChatBot with Tools
Урок 136.
00:07:06
Adding Memory to the Chatbot
Урок 137.
00:02:14
Intro to Reflection
Урок 138.
00:04:16
Generate
Урок 139.
00:02:33
Reflect and Repeat
Урок 140.
00:03:44
Define the Graph - Part 1
Урок 141.
00:02:49
Define the Graph - Part 2
Урок 142.
00:03:55
Running the App
Урок 143.
00:03:29
Intro to LangSmith
Урок 144.
00:01:55
Setting Up LangSmith
Урок 145.
00:06:17
Tracing with LangSmith
Урок 146.
00:03:51
Tracing the Reflective Agentic App
Урок 147.
00:01:48
Project Overview
Урок 148.
00:07:39
Defining the Agent State and the Prompts
Урок 149.
00:09:39
Implementing Agents and Nodes
Урок 150.
00:01:27
Defining the Conditional Edge
Урок 151.
00:04:25
Defining the Graph
Урок 152.
00:04:07
Running the App
Урок 153.
00:02:51
Tracing the App with LangSmith
Урок 154.
00:02:16
Note
Урок 155.
00:03:34
Application Overview
Урок 156.
00:12:44
Extracting Data from ArXiv with Pandas
Урок 157.
00:04:53
Downloading Research Papers
Урок 158.
00:09:54
Loading, Splitting and Expanding Data
Урок 159.
00:05:35
Building a Knowledge Base for RAG
Урок 160.
00:07:17
Creating a Pinecone Index
Урок 161.
00:05:04
Loading the Knowledge Base and Deploying to Pinecone
Урок 162.
00:05:13
Developing Custom Tools
Урок 163.
00:08:01
Implementing the ArXiv Fetch Tool
Урок 164.
00:03:29
Unlocking Web Search with Google SerpAPI
Урок 165.
00:04:26
Building Google SerpAPI Tools
Урок 166.
00:06:20
Creating RAG Tools
Урок 167.
00:02:18
Implementing the Final Answer Generation Tool
Урок 168.
00:11:02
06_14 Initializing the Oracle LLM
Урок 169.
00:03:33
Testing the Ecosystem
Урок 170.
00:08:34
Building a Decision-Making Pipeline
Урок 171.
00:03:25
Defining the Agent State
Урок 172.
00:06:36
Defining the Graph
Урок 173.
00:04:27
Generating Reports
Урок 174.
00:05:20
Building the Final Research Report
Урок 175.
00:06:23
Concluding the Project
Урок 176.
00:06:17
Understanding Python Modules
Урок 177.
00:07:57
The OS Module
Урок 178.
00:04:11
Advanced Import Techniques and Best Practices
Урок 179.
00:06:24
Using __name__ == '__main__' for Modular and Reusable Code
Урок 180.
00:08:35
Mastering Python Package Management with pip
Урок 181.
00:01:18
Thank You!
Автор - zerotomastery.io
zerotomastery.io
Независимо от того, начинаете ли вы изучать программирование или хотите усовершенствовать свои навыки, Академия Zero To Mastery научит вас React, Javascript, Python, CSS и многим другим вещам, чтобы помочь вам продвинуться по карьерной лестнице, получить работу и добиться успеха в некоторых ведущих компаниях.
Hey Admin, the Pandas folder is empty. Could you please check it? Thank you!!
CourseHunter Team
Anonymous
Fixed. Sorry about that. Please re-download materials.
Radislaw
Админ, в папке с ресурсами пустая папка Pandas. Можете пожалуйста добавить, если есть
CourseHunter Team
Radislaw
Поправили, извините. Похоже автор тогда их не положил в папку.
Luis
Hi admin, the lesson 2 and lesson 3 were in the wrong places. They should be switched each other. Thank you.
crustemov
Thanks
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Это не курс о «хитрых промптах» - это курс о создании реальных AI-систем, которые действительно выполняют работу.Вы выйдете за рамки простых чат-ботов и освоите структурированные многоагентные рабочие процессы. С помощью Python и современных инструментов для AI-агентов, включая CrewAI, LangGraph, MCP, OpenAI и другие, вы научитесь собирать целые «команды» искусственного интеллекта, которые автоматически парсят сайты, анализируют контент, взаимоде
Создание агентных ИИ-приложений, ориентированных на решение задачи
Building Agentic AI Applications with a Problem-First Approach
Научитесь принимать решения, учитывая бизнес-ограничения, понимать, когда и как эффективно применять ИИ, и создавать многозадачные агентные приложения. В этом курсе вы освоите проектирование и разработку мощных агентных ИИ-систем для решения бизнес-задач.Формат курса - «перевернутый класс»: все лекции предварительно записаны, чтобы вы могли изучать материал в удобном темпе, а живые сессии и часы консультаций проходят пять раз в неделю - всего бол
На этом практическом воркшопе вы познакомитесь с инструментами, которые активно внедряют ведущие инженеры для повышения продуктивности без потери качества. Вы научитесь настраивать и интегрировать такие решения, как Cursor, Claude Code и Open Code, в реальные проекты и рабочие процессы.
Если вам интересен ИИ, который реально работает, а не просто красиво звучит, этот компактный курс именно для вас.Тонкая настройка модели GPT - это не просто изменение параметров. Это процесс, который позволяет «перепрошить» модель под ваши конкретные задачи и цели.Будь то создание умных чат-ботов, персонализированных систем обучения или генераторов контента, в этом курсе вы получите все инструменты, чтобы реализовать свои идеи с помощью собственн
Этот курс создан для того, чтобы помочь программистам и разработчикам перейти в область инженерии искусственного интеллекта. Вы подробно разберёте векторные базы данных, индексацию, большие языковые модели (LLM) и механизм внимания.