Скрытый фундамент генеративного ИИ

Генеративный ИИ сегодня повсюду, но лишь немногие понимают фундаментальные концепции, на которых он держится. «Скрытый фундамент GenAI» - это отправная точка для тех, кто хочет по-настоящему разобраться, что стоит за LLM, векторным поиском и семантическим пониманием. Курс специально создан для инженеров данных и фокусируется на эмбеддингах - одном из важнейших (и самых неправильно трактуемых) строительных блоков любой GenAI-системы.

Вместо перегруженной математической теории мы дадим практическое понимание: как текст преобразуется в векторы, как рассчитывается схожесть и как это лежит в основе сценариев вроде семантического поиска и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Вы будете работать с интерактивной Embedding Playground, разбирать примеры на Python и получите уверенность, чтобы использовать векторный поиск в собственных проектах.

Этот курс открывает серию занятий по GenAI в Академии. В следующих модулях вы продолжите изучение семантического поиска, векторных баз данных и завершите путь полноценным проектом - реализацией GenAI-пайплайна с RAG.

Что вас ждёт в курсе:

1. Чёткое и практичное введение в эмбеддинги без лишней терминологии.
2. Работа с Embedding Playground и понимание механики схожести текстов.
3. Пошаговый разбор преобразования текста в векторы и роли моделей эмбеддингов.
4. Практика в Python: косинусное сходство, различие структурной и семантической схожести.
5. Реальные аспекты: токены, стоимость запросов к LLM API и влияние этого на production-нагрузки.