✍️
Prompt Engineering
Системные промпты, few-shot, chain-of-thought, structured output и техники, которые реально работают в продуктах.
От prompt engineering до fine-tuning, RAG и AI-агентов. Строй продукты на базе LLM — не просто «играйся с ChatGPT».
Программы
От основ до продакшена. Каждый курс — с кодом, ноутбуками и реальными кейсами.
Системные промпты, few-shot, chain-of-thought, structured output и техники, которые реально работают в продуктах.
Токенизация, attention, transformers, training pipeline. Понимай модель, а не только API.
Embeddings, векторные БД, chunking, hybrid search, evaluation. Строй поиск по своим данным.
LoRA, QLoRA, SFT, DPO. Адаптируй open-source модели под свою задачу без огромных бюджетов.
Tool calling, multi-agent, LangGraph, память и планирование. Автономные системы, которые решают задачи.
Latency, cost, observability, safety, evaluation pipelines. От прототипа до надёжного сервиса.
Подход
Не курсы «посмотри видео». Инженерный трек с кодом и деплоем.
Каждый модуль заканчивается рабочим проектом: RAG-бот, fine-tuned модель, агент с инструментами.
OpenAI, Anthropic, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, vLLM, modal — то, что используют в 2026.
Инженеры, которые строят LLM-продукты в продакшене. Ревью кода и разбор архитектур.
Начинаешь с промптов — заканчиваешь деплоем и мониторингом собственных пайплайнов.
Траектория
Четыре этапа от первого промпта до продакшен-системы.
Промпты, токены, API, оценка качества ответов.
RAG, embeddings, retrieval, evaluation frameworks.
Fine-tuning, агенты, tool use, multi-step workflows.
Деплой, latency, cost control, safety и мониторинг.
Инструменты
Библиотеки и платформы, на которых строят LLM-продукты сегодня.
Первый модуль по prompt engineering — бесплатно. Без карты, с доступом к материалам и сообществу.
Получить бесплатный модуль