AI Evals For Engineers & PMs
Научитесь проверенным методикам быстрого улучшения AI-приложений. Стройте системы искусственного интеллекта, которые работают лучше конкурентов - вне зависимости от конкретного сценария использования.
Если при работе с AI у вас возникают вопросы вроде:
- значит, этот курс для вас.
Это практический курс для инженеров и технических продакт-менеджеров. Идеален для тех, кто умеет программировать или «любит кодинг на ощущениях».
Чего ожидать
Вас ждёт интенсивная практика: упражнения, работа с кодом и данными. Мы встречаемся дважды в неделю в течение четырёх недель + выделяем щедрые office hours. Все занятия записываются и будут доступны в асинхронном формате.
Содержание курса
Результаты обучения
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Хамель Хусейн - инженер в области машинного обучения с более чем 20-летним опытом. Работал в инновационных компаниях, таких как Airbnb и GitHub, где занимался ранними исследованиями LLM для понимания кода, использованными в OpenAI. Является автором и участником множества популярных open-source инструментов для машинного обучения. В настоящее время Хамель работает независимым консультантом, помогая компаниям создавать AI-продукты.
Шрея Шанкар - инженер в области машинного обучения и кандидатка наук (PhD) по компьютерным наукам в UC Berkeley, где она разрабатывает системы, помогающие людям эффективно использовать ИИ для работы с данными. Её исследования сосредоточены на создании практических инструментов и фреймворков для построения надёжных ML-систем, включая недавние прорывные работы по оценке LLM и качеству данных. Она опубликовала влиятельные статьи об оценке и согласов
Не просто взаимодействуйте с LLM-моделями - создавайте собственные AI-решения на Python. Этот курс проведёт вас от нуля до уверенного владения Python, необходимого для разработки и доработки моделей искусственного интеллекта.Вы получите фундаментальные знания по Python, освоите ключевые инструменты и лучшие практики, специально адаптированные под работу с LLM. С первых занятий вы начнёте использовать реальные библиотеки и API - от Hugging Face до
Курс «Освойте ИИ для работы» создан для тех, кто хочет получать реальные результаты от использования больших языковых моделей (LLM) в своей профессиональной деятельности. Обучение ведут эксперты, ежедневно работающие с ИИ.
Code With Antonio
В этом курсе мы с нуля построим платформу поддержки клиентов на базе ИИ: настроим чат в реальном времени на Convex Agents, добавим голосовую поддержку через VAPI, загрузим документы и соберём базу знаний на эмбеддингах и RAG. Научим ИИ эскалировать диалог человеку или автоматически закрывать запрос. Реализуем рабочие пространства, команды, аутентификацию и биллинг на Clerk. Разберём встраивание виджета чата, безопасное хранение API-ключей в AWS и
codewithmosh (Mosh Hamedani)
ИИ повсюду - но умеете ли вы действительно создавать с ним приложения? Большинство разработчиков пробовали ChatGPT. Кто-то даже вставлял куски сгенерированного кода в проект. Но это далеко не то же самое, что создание настоящих функций на базе ИИ, которые делают приложения умнее, удобнее и ценнее для пользователей.
newline (ex fullstack.io)
В этом курсе вы получите полное представление о MCP - от ключевых компонентов и основных концепций до практических примеров применения. Особое внимание мы уделим созданию MCP-сервера, так как это самая востребованная и полезная часть архитектуры MCP, которую вы, скорее всего, захотите реализовать на практике.
Then we have "Lesson 5. More Automated Evaluators," which is five minutes long and isn't the lesson but a homework walkthrough.