Курс в записи “LLM под капотом: выбираем эффективные технические решения для AI-ассистентов”

О чем этот курс · Для кого? · Курс будет полезен · Кому курс не подойдет? · Структура · Комьюнити курса · Формат курса · Стоимость · Вопросы и ответы · Купить

О чем этот курс

Этот курс о том, как обоснованно выбирать эффективно реализуемые технические решения продуктовых задач на базе LLM в различных доменных областях так, чтобы они:

• давали стабильное качество;
• были контролируемыми и тестируемыми;
• развивались без деградации при расширении функциональности.

Главная проблема большинства LLM-ассистентов в продакшене - качество часто получается нестабильным и плохо управляемым. Появляются галлюцинации, рассыпается формат, ответы становятся непредсказуемыми.

В курсе мы разберем, почему это происходит, и как строить решения, которые работают надежно. Я покажу вам подход к проектированию и диагностике LLM-систем на практических кейсах внедрений.

Отдельный акцент курса — SGR (Schema-Guided Reasoning): подход, который помогает управлять рассуждением модели через структурированный вывод, чеклисты и этапы самопроверки. Это повышает предсказуемость, снижает «творческую самодеятельность» модели и упрощает автоматическую проверку результата.

Методология обучения основана на моем подходе в консалтинге и кейсах успешных внедрений AI.

Купить курс

Для кого?

Этот курс для тех, кто уже разрабатывает продукты с LLM самостоятельно или в составе команды, и сталкивался с типовыми вопросами:

• почему качество нестабильно и «то работает, то нет»;
• как перестать лечить всё промптами;
• какая модель лучше всего подойдет для конкретной задачи;
• как сохранить качество при добавлении новых возможностей.

Мы будем учиться проектировать решения для продуктов с LLM под капотом так, чтобы качество было воспроизводимым: снижать галлюцинации через структуру и проверки, выбирать архитектуру под задачу и выстраивать процесс улучшений через набор паттернов, которые делают поведение модели предсказуемым и пригодным для продакшена. Вместо того чтобы переизобретать решения с нуля, вы получите библиотеку проверенных паттернов и подходов, которые можно сразу применять и адаптировать под свою задачу - экономя бюджет и время.

Курс будет полезен:

• инженерам - увидите разбор диагностики качества на реальном сценарии, получите набор практик для управляемых пайплайнов, включая Schema-guided Reasoning;
• техлидам / CTO - получите набор паттернов, из которых складываются устойчивые архитектуры, разберетесь, как масштабировать решения без сюрпризов;
• продактам - чтобы выбирать жизнеспособные LLM-сценарии, задавать измеримые критерии качества и формулировать требования так, чтобы команда предсказуемо доводила фичи до продакшена;
• фаундерам - получите ориентиры по выбору решений на MVP и при развитии продукта: где обычно возникают проблемы качества, как закладывать устойчивую траекторию развития и какие паттерны дают быстрый прогресс. Непосредственно опыт программирования для курса не обязателен, но понимание принципов разработки важно.

Кому курс не подойдет?

• Тем, кто только начинает и пока не строил никаких LLM-решений.
• Тем, кого интересуют ассистенты исключительно на локальных моделях (в курсе акцент на инженерных принципах и паттернах, применимых везде, но это не курс по локальной инфраструктуре).
• Тем, кто ожидает туториал «как подключить LangChain/LlamaIndex и индексировать документы». Курс не про фреймворки, а про архитектурные решения, качество и контроль информационного потока.

Структура курса

Модуль 1: Основы

Разбираем типичный сценарий «ассистент по документам», воспроизводим проблемы и учимся находить основные причины ограничений.

1. Описание структуры курса
2. Путь к галлюцинациям - воспроизводим проблему RAG-ов на годовых отчетах компаний
3. Как по годовым отчетам компаний отвечают лучшие RAG-и и в чем их ограничения?
4. Минимальное воспроизведение проблемы в один промпт
5. LogProbs - инструмент анализа галлюцинаций
6. Паттерны галлюцинаций LLM
7. Первопричины проблем в RAG-ах
8. Как избежать тупика?
9. Приходим к простому решению

Модуль 2: Кейсы и паттерны

Разбираем повторяющиеся архитектурные паттерны из кейсов успешных внедрений проектов c AI.

1. Prompt и Query Expansion
2. Prompt 2
3. Knowledge Base
4. Learn from Feedback
5. Searching for data
6. Sandbox и практические задания
7. Router - когда нужна специализация
8. Instruction Distillation
9. Dedicated Agents
10. Workflow
11. Human in the Loop
12. Structured Data Extraction и визуализация ошибок
13. REPL (Self-review)
14. Checklists и Prompt Caching
15. Structured Outputs & Custom CoT - Deep Dive

Для каждого паттерна я показываю на кейсах, как формулируется задача, какие ограничения проявляются в реальной системе, где именно появляются ошибки качества, и какие решения дают устойчивый эффект в продакшене.

Комьюнити курса

После покупки вы получаете персональный инвайт в закрытое сообщество курса. Это рабочее пространство, где можно задавать вопросы по материалам курса, разбирать свои кейсы, обсуждать инженерные и продуктовые решения.
За время жизни курса в сообществе собрались практики, которые строят и внедряют LLM-решения: инженеры и техлиды, CTO, фаундеры, руководители DS/ML-команд, директора Gen-AI направлений. Опыт - из разных контекстов: финтех и банки, HR-tech, B2B SaaS, контакт-центры и sales-аналитика, медтех, enterprise-автоматизация, документные пайплайны, knowledge-боты по внутренней документации, VC-аналитика.

Формат курса

• Формат: видеолекции, разделенные по темам, с навигацией; дополнительные разборы, практические примеры и иллюстрации.
• Длительность видеолекций: около 4 часов.
• Время прохождения курса: self-paced; для вдумчивого изучения требуется в среднем неделя времени.
• Язык: русский.
• Доступ к курсу: насовсем, включая обновления материала.
• Оплата: только зарубежной картой.
• Доступ к комьюнити курса: персональный инвайт в Телеграм-чат, где можно будет задавать вопросы мне и общаться с другими специалистами, проходящими курс.
  

Купить курс

Стоимость

Курс можно оплатить любой карточкой, которая работает зарубежом и принимается Stripe.

Закрывающие документы генерируются при оплате и придут вам на указанную электронную почту. Компании при оплате могут указать свой billing address и EU VAT ID. Принимающее оплату юрлицо зарегистрировано в EU.

Личный доступ: 1 место на курсе

Курс в записи с обратной связью в чате поддержки: €258.00 (VAT included).

Командный доступ: 5 мест на курсе для команды из одной организации

Курс в записи с обратной связью в чате поддержки: EUR €1290.00 (VAT included).

Вопросы и ответы

Я работаю в Европе / США / РФ, подойдет ли мне этот курс?
Да, принципы и паттерны решений основаны на статистике успешных внедрений кейсов AI в разных странах и отраслях. На курсе мы разберем как повторяющиеся архитектурные паттерны, так и особенности их применения в разных кейсах.

Что такое паттерны Case/Solution?
Я проводил AI Research, в ходе которого пообщался с десятками компаний из разных областей. Это позволило мне выявить паттерны проблем и решений, в которых можно применить LLM в разных доменах на различных задачах.
Об этих паттернах я рассказываю на курсе, и показываю на реальных примерах, как пользоваться библиотекой паттернов применения LLM для поиска оптимально работающих решений. Вместо того, чтобы придумывать (и тестировать!) свои решения, можно применить Pattern Matching и переиспользовать проверенный опыт других.

Нужен ли опыт программирования?
Непосредственно писать код самому не обязательно. Курс ориентирован на проектирование и принятие решений. Инженеры смогут применять материал сразу в коде.

Есть ли практическая часть?
Курс лекционный: видео в записи и методические материалы. Я показываю практические кейсы, разбираю решения для них и даю инструментарий для выбора оптимального решения. Используя библиотеку паттернов, о которой я рассказываю на курсе, вы сможете научиться делать это самостоятельно.

В курсе есть два практических задания - если вы не пишете код, можете смело пропускать их.

Можно ли оплатить участие другого человека?
Да, только обязательно укажите его емейл при оплате: доступ на курс и в чат поддержки будет персональным.

Можно ли оплатить курс криптовалютой, PayPal или переводом на карточку?
К сожалению, нет. Оплата возможна только международными картами и средствами платежа, которые принимает Stripe.

Остались вопросы? Пишите мне в телеграм или на почту.

Купить курс

Купить можно здесь: https://labs.abdullin.com/courses/ai-assistants-ru?a=unlock

Курс расположен на моей площадке Abdullin Labs, перед покупкой нужно будет завести там аккаунт для доступа к курсу.