Продвинутый ИИ: Понимание LLM через математику (Трансформеры, внимание и другие механизмы)

Этот продвинутый курс создан для тех, кто хочет не просто использовать модели наподобие GPT, но и глубоко понимать их математическую природу. Вы узнаете, как устроены трансформеры, как работает механизм внимания и какие вычисления делают современные LLM такими мощными.

О чём курс

Курс объединяет теорию и практику, показывая, как математические концепции напрямую связаны с архитектурой и обучением больших языковых моделей. Материал подойдёт специалистам, которые стремятся повысить экспертизу в области глубокого обучения.

Ключевые темы

• Токенизация и эмбеддинги: разбор способов представления текста в числовой форме.
• Архитектура трансформеров: структура слоёв, позиционное кодирование, линейные преобразования.
• Механизмы внимания: self-attention, multi-head attention, роли Q/K/V.
• Оптимизация и обучение: лосс-функции, градиенты, регуляризация.
• Интерпретация и ограничения LLM: распределения вероятностей, динамика генерации.

Зачем изучать математику LLM

Глубокое понимание математических принципов помогает не просто применять готовые инструменты, а создавать собственные архитектуры, улучшать существующие модели и принимать технически обоснованные решения в ML-проектах.

Практическая польза

• Понимание «под капотом» современных ИИ-систем.
• Умение объяснять работу алгоритмов команде или заказчикам.
• Усиление компетенций для работы в исследовательских и R&D отделах.
• Подготовка к самостоятельным экспериментам с архитектурами LLM.

Кому подойдёт этот курс

Курс разработан для специалистов, которые хотят выйти за рамки базового диплёрнинга и освоить архитектуры следующего поколения.

Целевая аудитория

• Инженеры машинного обучения и специалисты по данным.
• Исследователи, изучающие NLP и архитектуры нейросетей.
• Разработчики, желающие строить ИИ-системы нового уровня.
• Продвинутые студенты технических направлений.

Что вы получите в итоге

По окончании курса вы будете уверенно ориентироваться в математическом аппарате моделей GPT, BERT и других трансформеров, а также сможете применять эти знания в собственных проектах.

Навыки после курса

• Глубокое понимание архитектуры трансформеров.
• Умение анализировать и интерпретировать методы внимания.
• Способность проектировать и обучать модели на основе LLM-подходов.
• Продвинутое владение концепциями линейной алгебры и вероятностных методов в ИИ.