Курс подходит
- Специалистам, внедряющим ИИ в ежедневную работу
- Предпринимателям и руководителям
- Разработчикам AI-сценариев и ассистентов
Искусственный интеллект
Онлайн-курс «Локальные нейросети»
Освоить направление «Локальные нейросети» через последовательность предметных задач и самостоятельную итоговую работу. Обучение построено вокруг практики и завершается самостоятельной итоговой работой.
Итоговый результат: Production-контур локального ИИ — законченная работа с инструкцией, проверками и демонстрацией результата.
16 модулейот основ до проекта
45–61 часовв удобном темпе
Автопроверкаобратная связь сразу
Сертификатс проверкой подлинности
О программе
Кому подойдёт курс и чему вы научитесь
Практические навыки
- Разбирать «Архитектура локального ИИ» на практическом примере
- Проектировать «Оборудование и VRAM» на практическом примере
- Применять «Форматы GGUF» на практическом примере
- Проверять «Выбор и сравнение моделей» на практическом примере
- Сравнивать решения для «Инференс и параметры» на практическом примере
- Объяснять результат по теме «Локальный web-интерфейс» на практическом примере
Программа обученияМодуль 1 · Основа Модуль 2 · Основа Модуль 3 · Основа Модуль 4 · Основа Модуль 5 · Сборка Модуль 6 · Сборка Модуль 7 · Сборка Модуль 8 · Сборка Модуль 9 · Сборка Модуль 10 · Сборка Модуль 11 · Сборка Модуль 12 · Проверка и усиление Модуль 13 · Проверка и усиление Модуль 14 · Проверка и усиление Модуль 15 · Проверка и усиление Модуль 16 · Защита
Что вы изучите и создадите
Каждый модуль объясняет отдельную тему простыми словами и закрепляет её практикой.
Архитектура локального ИИ
«Архитектура локального ИИ» простыми словами — это умение выделить сущности, границы и связи, затем проверить схему на основном и аварийном сценариях.
Оборудование и VRAM
«Оборудование и VRAM» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Форматы GGUF
«Форматы GGUF» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Выбор и сравнение моделей
«Выбор и сравнение моделей» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Инференс и параметры
«Инференс и параметры» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Локальный web-интерфейс
«Локальный web-интерфейс» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Embeddings
«Embeddings» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Векторная база
«Векторная база» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
RAG
«RAG» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Оценка ответов
«Оценка ответов» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Защита данных
«Защита данных» простыми словами — это умение определить единицу наблюдения и качество исходных данных, выполнить расчёт и проверить вывод независимым способом.
Локальная база знаний
«Локальная база знаний» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Дообучение и адаптеры LoRA
«Дообучение и адаптеры LoRA» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Наблюдаемость локальной модели
«Наблюдаемость локальной модели» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Многопользовательский доступ
«Многопользовательский доступ» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Production-контур локального ИИ
«Production-контур локального ИИ» простыми словами — это умение описать допустимый контекст и формат результата, проверить сложные запросы и явно определить безопасный отказ.
Результат
Production-контур локального ИИ — законченная работа с инструкцией, проверками и демонстрацией результата
По ходу курса ученик выполняет практические задания, проверяет себя и постепенно готовит итоговую работу.
Что нужно знать до начала
Уверенно пользоваться компьютером и проверять информацию по источникам. Для курсов с API пригодятся основы программирования.
Инструменты курса
LLM, промпты, API и локальные инструменты
Формат
Теория простыми словами, разобранный пример, практика, автопроверка и итоговый проект
Можно начать сразу
Начать обучение →Перейдите от программы к практике
Доступ ко всем модулям, автопроверке и сертификату — 12 900 ₽.
Ответы на вопросы
Подойдёт ли курс новичку?
Да. Материал идёт от простых действий к самостоятельной работе, а новые термины объясняются по ходу курса.
Как проверяются задания?
Система проверяет текст ответа по критериям урока и короткий тест. Код, сайт или другой результат ученик прикладывает как доказательство: система оценивает объяснение, но не запускает проект автоматически.
Когда я получу сертификат?
Именной сертификат освоения основной части программы автоматически выпускается после зачёта 80% модулей. В нём указано, сколько модулей пройдено; обучение можно продолжить до 100%.