Описание
Введение в генеративный ИИ
Вы изучите основные принципы генеративных моделей, их применение и типы задач, которые они решают в области науки о данных.
Оценка генеративных моделей и LLMs
Вы научитесь оценивать качество результатов моделей по таким критериям, как согласованность, релевантность, фактическая точность и автоматические текстовые метрики.
Основы LLMs и инженерии запросов (Prompt Engineering)
Вы узнаете, как работают языковые модели, как создавать эффективные запросы и адаптировать их ответы под различные контексты.
Обработка данных для генеративных моделей
Вы освоите стратегии подготовки текста, изображений и документов для использования в задачах генерации и поиска.
Инференция, дообучение и эмбеддинги
Вы проанализируете, как дообучать модели, использовать эмбеддинги и применять такие методы, как few-shot и fine-tuning для индивидуальных решений.
RAG, семантический поиск и мультимодальность
Вы изучите, как интегрировать поиск информации, контекстное рассуждение и мультимодальный анализ в практические приложения.
Практические проекты
Преобразование счетов в Excel:
Вы создадите автоматизированный процесс извлечения ключевых данных из PDF-счетов и формирования структурированных отчетов в таблицах.
Юридический консультант по документам:
Вы реализуете помощника на основе LLM, который сможет отвечать на юридические вопросы, используя юридические тексты в PDF.
Описание изображений текстом:
Вы разработаете модель, которая анализирует изображения и автоматически создает их описания для упрощения интерпретации и поиска.
SQL-запросы с использованием RAG:
Вы создадите инструмент для запросов к базам данных на естественном языке, используя RAG для повышения качества результатов.
Этот курс даст вам всесторонние знания по генеративному ИИ, сочетая теорию и практику для развития навыков автоматизации, продвинутого анализа и создания интеллектуальных решений.