Generative AI for Developers
Тримісячна програма для технічних спеціалістів, присвячена використанню Generative AI в розробці
Generative AI for Developers
ПРО ПРОГРАМУ
Сьогодні GenAI — це вікно можливостей для розробників та інженерів, адже бізнес переживає трансформаційні часи, й попит на використання ШІ саме в розробці дедалі зростає.
Ми розробили цю мікромагістратуру для інженерів, архітекторів та дата-сайентистів, які розуміють імпакт AI для розробки та бізнесу і хочуть посилити свій скілсет. Протягом 3-х місяців ви step-by-step пройдете шлях від ML-моделей як POC до розробки рішень на базі LLM.
ЩО ВИ ВИВЧИТЕ
ВИМОГИ ДО УЧАСНИКІВ
Знання англійської не нижче за B2
2+ роки досвіду в IT
загальні знання про cloud (обчислення та інфраструктура хмар)
знання Python (або іншої мови програмування) на середньому рівні
досвід роботи з бібліотеками перетворення даних (Pandas) — буде перевагою
ОСВІТНІ МОДУЛІ
Модуль 1. Основи ML та MLOps
Цей модуль присвячено структуризації знань з принципів роботи GenAI, ML, MLOps та LLMOps:
- основи ML-технологій — від основних GenAI-інструментів та платформ до специфіки MLOps та LLMOps
- підготовка даних для ML-моделей
- основні принципи тестування для LLMOps
Модуль 2: Від ML-моделі до AWS-cloud deployment
У цьому модулі ви сфокусуєтеся на деплойменті моделі у хмарне середовище:
- переваги та специфіка Amazon Web Services
- безпекові аспекти AWS
- хмарна інфраструктура та сервіси AWS для роботи з даними: Lambda, Kinesis, Glue, SageMaker, Bedrock
- основні принципи керування систем баз даних: ACID, CAP, BASE, PIE
Модуль 3: Розробка рішення на базі LLM
Цей модуль присвячений розробці власного рішення на базі LLM:
- бізнес-кейси, які вирішує NLP/NLG
- фреймворки для різноманітних LLM-додатків (промпти, ланцюги послідовностей, відповіді на запитання, агенти)
- створення GenAI-додатків для аналізу та генерації контенту на базі Streamlit та Gradio
КУРАТОРИ ТА ВИКЛАДАЧІ
Артем Кобрін
Артем – досвідчений керівник хмарної практики в Neurons Lab, який має десятирічний успішний міжнародний досвід у сфері DevOps, безпеки та мережевого ШІ, IoT та аналізу даних. Артем використовує свій досвід у трансформаційній міграції в хмару, розмовному ШІ, побудові платформ даних та рішеннях Digital Twin, щоб тісно співпрацювати з клієнтами для надання безпечних та масштабованих рішень та додатків у хмарі.
Ростислав Мироненко
Solutions architect (Cloud) у компанії Booking.com (Амстердам, Нідерланди) з 12-річним досвідом роботи в сфері Software Engineering на різних посадах.
Працює на позиції Solutions Architect з 2018 року. Родом з Харкова, Україна.
Основні напрямки: Solutions Architecture, AWS, Kubernetes, SDLC, Менеджмент, Наставництво, Розвиток Команди.
Full AWS Certified (13 active AWS certifications), holder of the legendary AWS Golden Jacket.
ПЕРЕВАГИ ПРОГРАМИ
програма присвячена найактуальнішому технологічному домену, попит на який тільки формується, і надалі буде лише зростати
гнучкий формат навчання, який можна поєднувати з full-time роботою
навчання у експертів-практиків з постійним фідбеком та підтримкою
фінальний проєкт — власне унікальне LLM-рішення
ДЛЯ КОГО
ML Engineers, які мають досвід у створенні моделей
Data Scientists, яким вже потрібно посилити скілсет
Middle+ розробники та архітектори
Cloud Engineers
технічні спеціалісти, які хочуть перейти в позиції, пов’язані з MLOps або AI-розробкою
FAQ
Чи потрібно вміти кодити?
Так, навички програмування необхідні, інакше цей курс буде для вас нерелевантним. Основне завдання курсу — навчитися використовувати технології GenAI для розробки. Впевнене володіння Python (або впевнені навички в іншій мові програмування та готовність спробувати себе в Python) дозволять студентам ефективно працювати над програмою та створювати власні рішення в межах практичного модуля. Якщо у вас немає навичок розробки, слідкуйте за нашими оновленнями, оскільки ми регулярно запускаємо програми, що підходять для нетехнічних спеціалістів.
Чи буде курсовий проєкт в межах курсу?
Так, кожне домашнє завдання буде частиною фінального проєкту — власного LLM-рішення (наприклад, AI-агента для чат-бота).
Якщо я вже працюю в ролі ML-інженера чи MLOps — чи буде ця програма для мене корисна?
Так, програма дозволить систематизувати ваші знання в роботі з генеративними моделями ШІ та хмарними технологіями при розгортанні власних рішень.
Дізнайтесь детальніше про програму SET University
