- Кількість кредитів 4
- Тип Обов'язковий
- Семестр 7
- Рівень вищої освіти Бакалавр
- Підсумковий контроль Екзамен
⚡Квест: Змонтуй власне RAG-серце для систем!
Мрієш вийти за рамки звичайних чатів та створювати розумні промислові продукти? Час прокачати прикладну інженерію штучного інтелекту (AI Application Engineering)! На цьому курсі ти навчишся підключати LLM через API OpenAI/Anthropic та розгортати локальні Open Source моделі в Ollama. Опануєш промпт-інженерію, приручиш векторні бази даних Chroma DB та збудуєш надійну RAG-архітектуру без галюцинацій ШІ.
🚀Інтегруй майбутнє у свій код!
🛠Стек: Python, Ollama, Chroma DB, Pydantic, Hugging Face, OpenAI API.
🎒В рюкзак: Працюючий бізнес-сервіс із нативною RAG-системою та захистом від Prompt Injection.
⚡Квест: Опануй прикладну інженерію LLM, підкори векторні бази даних та збудуй надійну корпоративну RAG-систему!
🌐Опис місії
Просто надсилати запити в готовий веб-інтерфейс ШІ — рівень звичайного користувача. Сучасна IT-індустрія потребує розробників, здатних проєктувати, тестувати та безшовно інтегрувати AI-компоненти у великі комерційні продукти. Цей квест — твій фінальний технологічний бустер та перепустка в актуальну сферу AI Application Engineering. Ми повністю змістимо фокус із суто абстрактної математики на практичну розробку. Ти навчишся долати обмеження статичного контексту моделей, приручиш детермінований структурований вивід даних, ліквідуєш логічні «галюцинації» нейромереж через підключення зовнішніх корпоративних знань та налаштуєш залізні фільтри безпеки. Змусь штучний інтелект працювати за суворими інженерними правилами твого бізнесу!
🛠Твій інструментарій
Core Language & ML Libraries: Python 3.11+, NumPy, Pandas, Scikit-learn (метрики оцінки та класичне машинне навчання).
Local Infrastructure Platforms: Ollama (локальний запуск, хостинг та оркестрація моделей Llama 3, Mistral, Gemma).
Proprietary AI Providers Cloud APIs: OpenAI API (серія GPT-4 / GPT-4o), Anthropic API (серія Claude 3.5 Sonnet).
Vector DBMS & Embeddings Engines: Chroma DB (локальне open-source векторне сховище), Pinecone, Hugging Face Transformers.
Structured Output & Validation: Бібліотека Pydantic (генерація суворих JSON-схем для бізнес-логіки коду).
Smart Code Assistants: Cursor AI, VS Code, GitHub Student Developer Pack (академічний доступ до інструментів розумного кодингу).
🚀Що прокачаєш (Суперсили)
Advanced Prompt Engineering: Навчишся управляти поведінкою моделей за допомогою технік Zero-shot, Few-shot та розгортати логічні ланцюжки міркувань Chain-of-Thought.
Deterministic Structured Outputs: Опануєш налаштування гарантованого виводу типізованих об'єктів від LLM у форматі JSON за суворою схемою Pydantic, ліквідуючи непередбачуваність відповідей у рантаймі.
Vector Semantics & Databases: Зрозумієш математичні методи оцінки подібності текстів у багатовимірному просторі (косинусна подібність, евклідова відстань) та навчишся швидко шукати дані у векторних СУБД.
Operational RAG Pipeline & AI Security: Збудуєш наскрізний контур розширеної генерації (Retrieval-Augmented Generation), опануєш стратегії розумного дроблення тексту (Chunking/Overlap) та налаштуєш захисні бар'єри (Guardrails) проти атак Prompt Injection та Jailbreaking.
🎒Що покладеш у рюкзак (Портфоліо)
На фінальному захисті ти презентуєш солідний інженерний артефакт — Інтелектуальний програмний сервіс та RAG-модуль розширеної генерації бізнес-даних на Python:
Evaluated AI Provider Integration Layer: Модуль надійної взаємодії з моделлю (хмарне API або локальна Ollama) з чітким математичним обґрунтуванням економічної доцільності архітектури.
Advanced Prompt Engineering Core: Набір зафіксованих системних інструкцій та промптів, що унеможливлюють логічні помилки моделі при обробці запитів користувачів.
Structured JSON Output Configuration: Спроєктовані Pydantic-схеми, які змушують LLM повертати валідні структуровані об'єкти безпосередньо в контур Backend-додатка.
Automated Text Chunking & Embeddings Engine: Скрипти автоматичного парсингу текстових/PDF масивів інформації з налаштованою стратегією перекриття та генерацією високорозмірних векторів.
Naive RAG Framework Deployment: Повністю працездатний наскрізний контур семантичного пошуку у векторній базі Chroma DB/Pinecone, що витягує релевантний контекст і повертає точну відповідь без ефекту галюцинацій, захищений вхідними Guardrails-фільтрами.
💼Твій майбутній тайтл
Ці знання сформують у тебе затребуваний технологічний профіль, орієнтований на інтеграцію сучасних ШІ-рішень у бізнес:
AI Application Engineer (інженер з інтеграції та розробки ШІ-компонентів).
AI / Prompt Engineer.
Data Engineer / Cognitive Systems Specialist.
