Курс «Разработка LLM приложений» позволяет слушателям возможность пройти все этапы создания LLM/AI-продукта: от идеи до создания собственного чат-бота с использованием RAG архитектуры.
Вы познакомитесь с основами языкового моделирования, изучите архитектуру языковых моделей (эмбеддинги, токены, чанкинг, механизм внимания – attention, трансформеры), познакомитесь с популярными моделями (Bert, Qwen, Mistral, GigaChat), экосистемами (Ollama, OpenAI), платформами-агрегаторами (HaggingFace), и архитектурой RAG (Qdrant).

Цель программы – научить слушателей создавать собственные LLM приложения (чат-боты) средствами языка Python.

Ближайшая дата:

23.11.2026

Количество часов

20 ак.ч.

Продолжительность

5 занятий

Стоимость курса

690 BYN

Режим и формат обучения:

Период обучения: 23 ноября - 7 декабря 2026
Расписание: 2 раза в неделю (ПН, СР)
Время: 18:30-21:30
Формат: Гибридный (на выбор) — онлайн в режиме реального времени или по адресу: г. Минск, ул. Амураторская, 4. (ст. м. Молодежная).
*Возможна организация курса под запрос в другие даты.

Записи занятий доступны к пересмотру на протяжении всего обучения + неделю после его окончания.

Чему вы научитесь за время обучения?

Изучите архитектуру и принципы работы нейронных сетей для языкового моделирования и обработки текстов (эмбеддинги, токены, чанкинг, реранкинг).
Поймете процесс создания LLM-продуктов и приложений: ключевые этапы разработки и специфику ИИ-решений
Научитесь разрабатывать собственные LLM приложения на основе OpenSource моделей с использованием RAG архитектуры.
Поймете, как применять современные фреймворки, инструменты и полезные библиотеки: Ollama, LangChain, FastAPI, OpenAI, n8n, Qdrant
Научитесь подготавливать данные-документы, настраивать параметры моделей, проводить эксперименты и визуализировать результаты.
По окончании курса вы сможете разработать и внедрить собственный проект с использованием LLM и получить обратную связь от преподавателя

Для кого:

— специалистов в области IT, которые планируют создать ИИ-проект, внедрить ИИ-продукт в своей организации;
— студенты и выпускники старших курсов вузов, реализующие идею AI-продукта для портфолио, хакатона, диплома или научной работы;
— все энтузиасты, кто интересуются искусственным интеллектом, LLM.

Необходимая подготовка:

1. Математика для анализа данных

основы Линейной алгебры
основы Математического анализа (правила дифференцирования сложных функций и матриц)
основы теории вероятностей и математической статистики

2. Программирование на Python для анализа данных

основы Python (базовые навыки, Jupyter Notebook, библиотеки Pandas, Numpy, ООП)
основы алгоритмов и структур данных

Рекомендуется пройти курс Python в нашем Институте.

Преподаватель программы:

Олег Стрельченок — 20 лет в ИТ, опыт создания и управления 3-мя ИТ-компаниями в Беларуси.
Опыт управления центром искусственного интеллекта ЦБТ (центр банковских технологий). Старший преподаватель БГУ и БГМУ.

По окончании обучения вы получите:

Сертификат Института.

Программа:

Модуль 1. Введение в нейронные сети и языковое моделирование.

Языковое моделирование, машинный перевод
Эмбеддинги, механизм внимания, трансформеры
Модель BERT

Модуль 2. Введение в LLM.

Основные понятия и устройство LLM
Обзор вендоров, популярных моделей OpenSource LLM
Полезные материалы по LLM

Модуль 3. Архитектура и работа с LLM

Prompt engineering
Фреймворки и инструменты LLM
Эмбеддинговые модели
Чанкинг документов, LangChain
RAG архитектура

Модуль 4. Разработка LLM приложения

Пользовательский интерфейс (front-end)
Разработка back-end (эмбеддинг и векторное хранилище, чанкинг, реранкинг)
API

Модуль 5. Выпускной проект (внедрение, проверка качества)

Презентация проектов слушателей
Docker
Метрики качества LLM+RAG

! Обязательные домашние задания после каждого занятия:

Студенты выполняют и сдают индивидуальные домашние задания преподавателю (commit in GitHub, Google Colab, Jupyter Notebook) не позднее установленного срока (от 2-х до 5 дней)
Преподаватель проверяет домашние индивидуальные задания и дает обратную связь студентам в классе и-или по электронной почте/telegram
Разбор домашних заданий в классе на примере перед началом каждого нового занятия. Работа над ошибками, понимание, вопросы.

! Менторство в telegram канале и индивидуальные консультации по telegram от преподавателя во время курса и в течение 1 месяца после окончания курса в рабочее время (рабочие дни с 9 до 18 часов). Можно задавать вопросы, дискутировать, присылать примеры кода и т.д.