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 открытых моделей, шаг за шагом накапливая навыки и превращая их в практические проекты.
Мы покажем, как программировать современным способом - с помощью ассистентов вроде GitHub Copilot и ChatGPT. Это позволит писать код быстрее, эффективнее и без лишнего стресса.
Для кого курс
Курс рассчитан на полных новичков, начинающих разработчиков ИИ, программистов, энтузиастов кодинга и профессионалов, которые хотят вести AI-проекты. Никаких предварительных знаний в программировании не требуется - только интерес к технологиям и желание учиться.
К концу обучения вы сможете создавать приложения на базе ИИ, которые помогут вам в повседневных задачах и долгосрочных целях.
Посмотреть больше
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Beginner Python Primer for AI Engineering,
а также все другие курсы, прямо сейчас!
How LLMs Can be Used as Coding Assista (Python for AI Beginners Course by Towards AI)
Урок 3.00:21:04
Python Fundamentals + CS Conce
Урок 4.00:01:12
Part 1 Overview Using LLMs
Урок 5.00:04:55
What is Prompting_ Talking with AI Models
Урок 6.00:01:10
Part 2 Overview Beginner Code Proje
Урок 7.00:01:18
Part 3 Overview Intermediate Code Proje
Урок 8.00:01:03
Part 4 Overview Code Proje Using LLMs
Урок 9.00:16:09
How LLMs work
Урок 10.00:10:22
Future of AI-Driven Programming
Урок 11.00:01:01
Part 5 Overview Next Steps and Capstone Project
Урок 12.00:14:40
Where to Go From Here_ Paths to Explore
This course is primarily text-based. Don’t forget to download the course materials - they include HTML files.
Курс преимущественно текстовый. Не забудьте скачать материалы курса - они включают HTML-файлы.
Авторы - Louis-François Bouchard, Towards AI
Louis-François Bouchard
Моё путешествие в мир ИИ началось в 2019 году во время учёбы по направлению «системная инженерия» - тогда я выиграл конкурс по классификации эмодзи и понял, что хочу применять исследования к реальным задачам. В 2020 году я поступил в магистратуру по искусственному интеллекту, возглавил направление AI в стартапе и запустил YouTube‑канал, посвящённый объяснению ключевых концепций ИИ. Эти опыты показали мне существенный разрыв между академической на
+1
Towards AI
Towards AI Academy - экспертная онлайн‑школа, созданная в 2019 году, цель которой - сделать «строительство» приложений с помощью ИИ доступным каждому. Наша миссия - свести воедино академические знания и потребности индустрии, предлагая практико‑ориентированные курсы и проекты по большим языковым моделям (LLM) и AI, которые помогут вам стать востребованным специалистом в области искусственного интеллекта
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Этот практико-ориентированный однодневный воркшоп предназначен для тех, кто уже знаком с Python, но только начинает работать с Hugging Face. За день вы пройдёте путь от нуля до публикации собственных AI-приложений для работы с текстом и изображениями.Вас ждут пошаговые лабораторные задания, живые демонстрации и чёткое понимание ключевых инструментов Hugging Face. По завершении курса вы будете уверенно ориентироваться в экосистеме и продолжите сво
Изучите экосистему Hugging Face с нуля, включая Transformers, Datasets, Hub/Spaces и многое другое, создавая и настраивая собственную модель ИИ для классификации текста. В этом курсе вы научитесь запускать свою модель для реального использования!
Как оценивать ИИ-системы: курс для инженеров и PM-ов
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:Как тестировать приложения, где результаты вероятностные и требуют субъективной оценки?Если я меняю промпт, как убедиться, что ничего другого не сломал?На что направить инженерные усилия? Нужно ли те