LLM Architecture and Data Preparation for Generative AI

Understand the core structures of large language models and learn the essential data engineering techniques required to build modern AI systems.

4.7 (423) ⏱ 1 ч 49 мин 📚 3 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Large language models are reshaping the technological landscape, but the secret to their success lies in their internal design and the quality of the data they consume. This course provides a clear, text-based path for anyone looking to understand how these complex systems are built and how to prepare information for AI processing. You will move from foundational concepts to the practical logic behind the most advanced models used today. By the end of this course, you will have a solid grasp of the architectural choices that define generative AI and the data pipelines that make them functional. You will be able to explain how models learn patterns and what steps are necessary to ensure data is ready for training or fine-tuning. What you'll learn: - Understand the evolution from basic neural networks to modern Transformer-based architectures. - Learn the mechanics of self-attention and how models process and generate human-like text. - Practice data cleaning, normalization, and tokenization techniques for large-scale datasets. - Explore the role of vector databases and retrieval-augmented generation (RAG) in current AI workflows. - Differentiate between various model types, including GANs, RNNs, and diffusion models. - Apply prompt engineering basics to better control and refine model outputs. The course begins with a thorough introduction to AI terminology and the history of sequence modeling before moving into the specifics of modern model design and data preparation strategies. This structured approach ensures you build a strong theoretical foundation before exploring how these systems are implemented in real-world scenarios. This course is designed for beginners, data enthusiasts, and aspiring engineers who want to understand the inner workings of generative AI without needing prior experience in the field. Start building your foundational knowledge of generative AI architecture today.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    1 ч 49 мин практического материала

Отзывы (9)

طارق DZ Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-12-19T11:46:03+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Sofia Dimitriou GR Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-12-14T22:05:03+00:00

Я узнал тонну, и структура сделала его легким для следования. Любил практические примеры применения, которые они предоставили.

Molnár László HU Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-11-28T10:49:03+00:00

Этот курс превзошёл мои ожидания! Примеры были супер актуальны и помогли закрепить понятия.

Segun Olatunji NG Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-11-19T17:04:03+00:00

Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.

Emi Ito KE
★ 4 · 2025-09-30T15:28:03+00:00

Превосходил мои ожидания! Структура была логической, а реальные сценарии действительно помогли закрепить обучение.

خالد عبد العزيز EG Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-07-09T19:12:03+00:00

Это был блестящий способ учиться! Структура была логично, темп был на месте, и примеры были супер полезны. Настоятельно рекомендую!

حسن DZ
★ 4 · 2025-07-04T00:03:03+00:00

Фантастический ресурс. Я так много узнал, и использованные примеры были супер полезны в понимании концепций. Настоятельно рекомендую.

Santiago Pérez MX Подтверждённый учащийся
★ 4 · 2025-05-01T13:34:03+00:00

Поистине отличный опыт обучения. Поток был логичным, а примеры были супер полезными.

Evelin Paju EE Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-01-18T18:31:03+00:00

Ценный контент, хорошо структурированный. Некоторые примеры были немного абстрактными, но в целом хороший опыт обучения.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Генеративный ИИ для разработки мобильных приложений

Практическое руководство для разработчиков по использованию искусственного интеллекта для ускорения каждого этапа процесса создания приложений, от идеи до запуска.
★ 5.0 (21)
$4.99$9.99

Практические инструменты ИИ для преподавателей

Используйте инструменты искусственного интеллекта для разработки планов уроков, создания увлекательных материалов и персонализации процесса обучения.
★ 4.9 (20)
$4.99$9.99

Основы генеративного ИИ: основные понятия и подсказки

Откройте для себя основные принципы генеративного искусственного интеллекта и научитесь создавать эффективные подсказки для широкого спектра практических применений.
★ 4.9 (18)
$4.99$9.99

Разработка пользовательских приложений LLM с RAG и агентами

Создание специализированных решений ИИ с использованием Python и векторных баз данных с помощью четких письменных объяснений и практических упражнений по кодированию.
★ 4.9 (25)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство