Регистрация до 22 сентября
ОПИСАНИЕ КУРСА
Курс знакомит слушателей с основами разработки интеллектуальных агентов ИИ, включая:
- принципы работы и адаптации под целевые задачи больших языковых моделей (LLM);
- подходы RAG и CAG;
- архитектуры и принципы работы агентов ИИ;
- протоколы межагентского взаимодействия;
- подходы к оценке качества работы агентов ИИ;
- примеры реальных агентных систем.
Курс охватывает ключевые концепции и современные подходы создания автономных систем с использованием больших языковых моделей, начиная от принципов работы и методов адаптации LLM под конкретные задачи, включая in-context-learning, PEFT, до интеграции Retrieval‑Augmented Generation (RAG) и Cache‑Augmented Generation (CAG), которые повышают точность моделей за счёт автоматического поиска и дополнения информации из внешних источников.
В рамках обучения слушатели освоят архитектурные шаблоны интеллектуальных агентов, механизмы межагентского взаимодействия (A2A, MPC и т.д.), а также методы оценки качества работы с акцентом на скорость, точность, робастность и безопасность автономных систем.
Кроме того, будут рассмотрены реальные примеры практической реализации агентов, в том числе подход Function Calling, что позволит сформировать целостное представление о практике разработки ИИ‑агентов и критериях их эффективности.
Курс предусматривает самостоятельную практическую работу.
По окончанию курса проходит устный экзамен, основанием для которого будет являться исходный код выполненных домашних заданий или предэкзаменационного online-тестирования.
ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ЗНАНИЙ СЛУШАТЕЛЕЙ
- знание основ машинного обучения,
- знание алгоритмического программирования,
- умение составлять и отлаживать программы,
- знание сетевых протоколов.
РЕЖИМ ОБУЧЕНИЯ
Программа рассчитана на 3 месяца.
Объем – 48 часов.
Начало учебы – 22 сентября.
Завершение обучения – 14 декабря.
Занятия 1 раз в неделю с 18.50, день недели уточняется.
ДОКУМЕНТЫ ОБ ОКОНЧАНИИ
Удостоверение о повышении квалификации МГУ (при наличии диплома о высшем или среднем профессиональном образовании).
ЗАЧИСЛЕНИЕ И ОПЛАТА
Стоимость обучения 60000 руб.
Для зачисления на программу необходимо заполнить следующие документы (от руки или в электронном виде) и прислать на почту dpovmk@cs.msu.ru:
-
- Заявление
- Анкета
- Согласие на обработку персональных данных
- копия паспорта
- копия диплома о высшем образовании или справка о том, что вы являетесь студентом.
- На основании представленных документов будет подготовлен Договор на обучение.
- После подписания договора направляются документы для оплаты.
Детали курса
- Лекции 23
- Тесты 0
- Учебное время 12 недель
- Навык Средний
- Студенты 0
- Оценки Да
-
Лекция 1: Введение.
-
Лекция 2: Адаптация LLMs под целевые задачи.
-
Лекция 3: Reinforcement learning from human feedback.
-
Лекция 4: Подготовка модели к эксплуатации.
-
Лекция 5: Retrieval Augmented Generation.
-
Лекция 6: Агенты.
-
Лекция 7: Мультиагентные системы.
-
Лекция 8: Оценка качества агентных систем.
-
Лекция 9: Безопасность агентных систем.
-
Лекция 10: Примеры агентных систем.