beeon.academy
aiНачальный

AI Fundamentals

Основы AI: data, classic ML, neural net кратко, token/embedding, LLM prompt, hallucination, RAG кратко, eval и safety.

AIMLLLMpromptingembeddingsRAG
Длительность
8 weeks
Старт
Студентов
0+
Рейтинг
0 / 5
Стоимость
49 000 ֏
Идёт набор
  • 8 weeks (всего 48 ч)
  • Старт
  • Формат: онлайн
  • HY · EN · RU
  • Сертификат по окончании
ЗаписатьсяНачать обучение

Для записи оплата не нужна · Мы свяжемся с вами в течение 24 часов

Чему посвящён курс

О курсе

Основы AI: data, classic ML, neural net кратко, token/embedding, LLM prompt, hallucination, RAG кратко, eval и safety.

За 8 weeks (48 ч занятий и проектной работы) вы пройдёте путь от основ до настоящего проекта продакшен-уровня — вместе с Tigran Hakobyan и командой менторов beeon.academy.

Результаты обучения

Чему вы научитесь

Установить/подключиться к Percona Server
Писать MySQL-compatible SQL с привычкой InnoDB
Знать XtraBackup и Toolkit по имени
Завершить мини lab + привычку dump
Интерактивный курс

Уроки

74 урока · все открыты, начните с любого
  1. 1Что считается AI?30 мин
  2. 2AI против hard-coded правил30 мин
  3. 3Narrow AI против разговоров об AGI30 мин
  4. 4Вложенная карта AI, ML, DL35 мин
  5. 5Где AI появляется на работе30 мин
  6. 6Hype против полезных утверждений30 мин
  7. 7Привычка практики25 мин
  8. 8Ethics кратко — рано30 мин
  9. 9Карта курса25 мин
  10. 10Data как топливо35 мин
  11. 11Что такое dataset?35 мин
  12. 12Label и annotation35 мин
  13. 13Feature кратко35 мин
  14. 14Разделение train / validation / test40 мин
  15. 15Data leakage кратко35 мин
  16. 16Bias в data35 мин
  17. 17Привычки privacy и PII30 мин
  18. 18Lab — опишите маленький dataset40 мин
  19. 19Supervised learning35 мин
  20. 20Unsupervised кратко30 мин
  21. 21Regression против classification35 мин
  22. 22Что такое model30 мин
  23. 23Training против inference35 мин
  24. 24Loss — насколько мы ошибаемся?35 мин
  25. 25Overfitting и underfitting40 мин
  26. 26Metric кратко (accuracy и друзья)40 мин
  27. 27Всегда бейте baseline30 мин
  28. 28Lab — выберите task + metric + split40 мин
  29. 29Neuron и layer кратко30 мин
  30. 30Идея neural network35 мин
  31. 31Gradient descent кратко35 мин
  32. 32Почему появляются GPU25 мин
  33. 33CNN кратко для image30 мин
  34. 34Sequence model кратко25 мин
  35. 35Transfer learning кратко30 мин
  36. 36Lab — набросайте маленький net35 мин
  37. 37Идея NLP30 мин
  38. 38Token — как режется text40 мин
  39. 39Embedding кратко40 мин
  40. 40Attention кратко35 мин
  41. 41Эра transformer40 мин
  42. 42Pretraining на большом text35 мин
  43. 43Context window30 мин
  44. 44Lab — tokenize предложение вручную35 мин
  45. 45Что такое LLM?35 мин
  46. 46Base model против chat model30 мин
  47. 47Prompt как interface40 мин
  48. 48System против user message30 мин
  49. 49Few-shot примеры35 мин
  50. 50Temperature и sampling кратко30 мин
  51. 51Hallucination40 мин
  52. 52RAG кратко40 мин
  53. 53Fine-tuning кратко30 мин
  54. 54Lab — напишите один крепкий prompt40 мин
  55. 55Multimodal кратко30 мин
  56. 56Speech / ASR кратко25 мин
  57. 57API cloud против local model30 мин
  58. 58Tool и function calling кратко30 мин
  59. 59От fundamentals к agent25 мин
  60. 60Связь с привычками vibe coding25 мин
  61. 61Привычки human eval35 мин
  62. 62Offline против online metric30 мин
  63. 63Осведомлённость о safety и misuse35 мин
  64. 64Осведомлённость о jailbreak (защитно)30 мин
  65. 65Привычки cost и latency30 мин
  66. 66Аккуратный log prompt30 мин
  67. 67Versioning model и prompt25 мин
  68. 68Lab — eval checklist для одного prompt35 мин
  69. 69Роли вокруг AI30 мин
  70. 70Мысленная карта stack30 мин
  71. 71Обычные мифы — отбросить25 мин
  72. 72Дальше — курс AI Agents25 мин
  73. 73Держите еженедельный AI lab25 мин
  74. 74Capstone — mini AI product brief50 мин
Модули курса

Программа

  1. 1
    • 2
    • 3
    • 4
    Что нужно для старта

    Требования

    • Ноутбук и готовность запустить Percona или MySQL-compatible server
    • Основы MySQL/MariaDB полезны
    • Опыт DBA не обязателен
    Учитесь у практикующего инженера

    Ваш преподаватель

    TH

    Tigran Hakobyan

    Backend Mentor · beeon.academy

    Instructor at beeon.academy. Percona path (ArT list Persona): 39 lessons through the capstone.

    Что говорят выпускники

    Отзывы студентов

    Частые вопросы

    FAQ

    Нет — vibe coding был предыдущим курсом. Здесь agent с tool и циклами.
    Стоимость
    49 000 ֏
    Записаться