AI LLM Engineer:
практика

• Основи Transformer Architecture, Tokens, Tokenization, Context Window та Embeddings.
• Параметри генерації: Temperature, Top-P, Top-K та керування поведінкою виводу.
• Як обирати LLM під конкретну задачу: GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 та Open Source.
• Практика: мультимодельний бенчмаркінг — порівняння результатів роботи різних LLM.

• Промпт-патерни: System/User Prompts, Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought та reasoning.
• Structured Output, JSON Mode та валідація структурованих відповідей.
• Шаблонізація (Prompt Templates) та керування версіями (Prompt Versioning).
• Практика: створення production-ready промптів для комерційного AI-сервісу.

• Інтеграція API: OpenAI API, Anthropic API, Google Gemini API, OpenRouter.
• Streaming responses (потокова генерація), Function Calling / Tool Calling.
• Робота з файлами, зображеннями та аудіо у Multimodal AI.
• Практика: розробка інтерактивного AI Assistant через API з інструментами.

• Основи фреймворку LangChain: Chains, Prompts, Output Parsers, Memory, Tools.
• Мова декларації ланцюжків LCEL (LangChain Expression Language).
• Проєктування сучасної архітектури масштабованих AI-застосунків.
• Практика: побудова повнофункціонального AI-додатка на LangChain.

• Архітектура LangGraph: Nodes, Edges та State Management для складних AI-систем.
• Conditional Workflows, розгалуження логіки та керування станом (State).
• Human-in-the-Loop (інтеграція людини) та Persistence (збереження контексту).
• Практика: створення складного багатокрокового AI Workflow з графовою логікою.

• Принцип роботи Embeddings, Semantic Search та метрики близькості (Similarity Search).
• Стратегії розділення тексту (Chunking Strategies) та управління Metadata.
• Порівняльний аналіз та вибір векторних баз даних: ChromaDB, Pinecone, Qdrant.
• Практика: побудова семантичної пошукової системи по великим обсягам даних.

• Повна архітектура RAG: Document Loading, Chunking, Retrieval, Reranking, Context Management.
• Оцінка RAG Evaluation та методології боротьби з галюцинаціями (hallucinations).
• Забезпечення високої точності відповідей на корпоративних знаннях.
• Практика: AI-чат, який працює з власною базою документів підприємства.

• Hybrid Search (Vector + Full-Text), Query Transformation, Multi-Query RAG.
• Parent Document Retrieval, Reranking, Agentic RAG та Citation Systems (джерела).
• Проєктування Production RAG Architecture високої надійності.
• Практика: покращення RAG-системи до продакшн-рівня з цитуванням та reranking.

• Концепція AI Agent: ReAct Pattern, Planning, Tool Use, Function Calling, Memory.
• Цикли агентів (Agent Loops) та встановлення системних обмежень (Guardrails).
• Автономне ухвалення рішень та виконання багатоетапних дій.
• Практика: створення автономного AI Agent, який виконує реальні завдання.

• Ролі агентів (Agent Roles), комунікація (Agent Communication), Supervisor & Router Patterns.
• Колаборація агентів у LangGraph Multi-Agent та альтернативних фреймворках (CrewAI).
• Декомпозиція складних бізнес-задач між спеціалізованими агентами.
• Практика: розробка Multi-Agent команди для автоматизованого виконання складної задачі.

• Локальний запуск: Ollama, Hugging Face, вибір відкритої моделі під завдання.
• Оптимізація інференсу: Local Inference, GPU vs Cloud, Квантизація (Quantization, GGUF).
• Забезпечення повної приватності даних та автономності рішень.
• Практика: запуск локальної LLM та її інтеграція у розроблюваний застосунок.

• Стратегія вибору: коли потрібен Fine-Tuning, а коли RAG.
• Підготовка датасетів (Dataset Preparation) та формати інструктивного навчання.
• Методи PEFT: LoRA, QLoRA, оцінка якості (Evaluation) та Model Optimization.
• Практика: підготовка датасету та донавчання (Fine-Tuning) моделі під конкретну задачу.

• Розробка Backend на FastAPI: REST API, Async AI Applications, Background Tasks.
• Аутентифікація, безпека, бази даних та архітектурні патерни AI-сервісів.
• Інтеграція AI-модулів в існуючі веб- та мобільні продукти.
• Практика: створення масштабованого Backend для готового AI-продукту.

• Контейнеризація у Docker, Environment Variables, Secrets, Cloud AI Services, CI/CD.
• LLM Observability: моніторинг, логування, аналіз промптів та галюцинацій.
• Cost Monitoring (контроль витрат на API) та Prompt & Model Evaluation у продакшні.
• Практика: деплой AI-сервісу у хмару з налаштуванням моніторингу та оцінки.

• Розробка власного AI-продукту: AI Assistant, RAG-система, AI Agent, Multi-Agent System або AI SaaS.
• Фінальні артефакти: GitHub Repository, працюючий деплой, README, схема архітектури.
• Підготовка презентації проєкту та індивідуальні консультації.
• Фінальний результат: повноцінний випускний проєкт для резюме та портфоліо.

Так, курс можна оплатити частинами без переплат через Monobank або PrivatBank. Ви можете розділити вартість на 2–12 рівних щомісячних платежів. Залиште заявку на сайті, і наш координатор допоможе швидко все оформити.

Так, курс орієнтований на IT-спеціалістів, розробників (Python, JS, C#, Java тощо), QA та аналітиків. Базові навички програмування потрібні, але всі специфічні концепції LLM, промпт-інжиніринг, LangChain, RAG та векторні БД ми вивчаємо з нуля на практиці.

Так! Усі живі Zoom-лекції записуються в HD-якості та публікуються в особистому кабінеті студента наступного дня разом зі слайдами, вихідним кодом та корисними посиланнями.

На тарифі StudyLive ментор особисто перевіряє кожне практичне завдання у вашому GitHub-репозиторії, проводити детальний код-рев'ю RAG-систем та AI-агентів і дає коментарі щодо оптимізації архітектури та витрат API.

Ви створите повноцінний продакшн AI-додаток (наприклад, автономного мультиагентного AI-асистента або RAG-систему пошуку по базами знань компанії із векторною БД Pinecone/Qdrant) та розгорнете його через FastAPI/Docker.