AI LLM Engineer:
практика

• Побудова системних промптів для керування поведінкою моделей.
• Стратегії Few-Shot, Chain-of-Thought (CoT), ReAct та Directional Stimulus.
• Отримання структурованих відповідей (JSON Mode, Pydantic, Instructor).
• Захист від Prompt Injection та Jailbreak атак.

• Артефакти LangChain Expression Language (LCEL).
• Робота з ланцюжками (Chains), пам'яттю (Memory) та загрузчиками документів (Document Loaders).
• Побудова циклічних і граф-орієнтованих AI-додатків у LangGraph.
• Управління станом додатка (State Management) та чекпоінти.

• Інтеграція з OpenAI Assistants API, Vision API та Audio API (Whisper).
• Налаштування Function Calling для виконання зовнішнього Python-коду та REST API.
• Запуск локальних LLM моделей на власному залізі за допомогою Ollama / vLLM.
• Оптимізація інференсу та потокового виводу (Streaming response).

• Архітектура Naive RAG vs Advanced RAG vs Modular RAG.
• Чанкінг документів (Recursive, Semantic, Parent-Document Splitters).
• Пошукові алгоритми: Vector Search, BM25 Hybrid Search, Re-Ranking (Cohere Rerank).
• Оцінка якості RAG за допомогою метрик Ragas (Faithfulness, Answer Relevance).

• Принцип роботи векторних просторів та метрик відстані (Cosine, Euclidean, Dot Product).
• Практична робота з Pinecone, ChromaDB, Qdrant та FAISS.
• Індексація великих наборам даних, метадані та фільтрація запитів.
• Створення та порівняння генеративних ембедінгів.

• Архітектура агентів: Планування (Planning), Пам'ять (Memory), Інструменти (Tools).
• Створення багатофункціональних AI-асистентів з CrewAI та Autogen.
• Взаємодія декількох AI-агентів (Multi-Agent collaboration) для розв'язання складних бізнес-задач.
• Самокоригування та оцінка дій агента в режимі реального часу.

• Коли робити Fine-Tuning, а коли RAG? Критерії вибору.
• Підготовка якісних датасетів для донавчання (Instruction Datasets).
• Методи PEFT: LoRA (Low-Rank Adaptation) та QLoRA (Quantized LoRA).
• Донавчання open-source моделей у HuggingFace & Google Colab.

• Побудова REST API для LLM-сервісів на FastAPI & Async Python.
• Контейнеризація в Docker та деплой на AWS EC2 / Google Cloud Run.
• Моніторинг і трекінг промптів та галюцинацій (LangSmith, Phoenix).
• Безпека, ліміти за запитами (Rate Limiting) та оптимізація витрат API (Cost Management).

• Розробка повноцінного продакшн-орієнтованого AI-додатка (RAG/Agent).
• Код-рев'ю та оптимізація архітектури під керівництвом ментора.
• Підготовка презентації та публікація коду на GitHub для портфоліо.
• Технічне інтерв'ю та кар'єрна консультація з викладачами.

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.