Что даёт курс для RAG‑проектов
Высокая RAG‑релевантность подтверждается наличием retrieval, LLM, evaluation, agents или security в официальном описании.
Темы программы
LLM, transformer architectures, API и ограничения языковых моделей
| Школа | Яндекс Практикум |
|---|---|
| Формат | Онлайн |
| Уровень | Продвинутый |
| Проект | Практический проект или лабораторные работы по программе курса. |
| Для кого | Разработчики, ML/AI‑инженеры, архитекторы и руководители — в зависимости от требований программы. |
Перед оплатой проверьте
- есть ли в текущем потоке практический RAG‑модуль
- какие модели, библиотеки и vector stores используются
- будет ли evaluation retrieval отдельно от ответа LLM
- предусмотрена ли проверка домашних заданий
- какие требования к Python, ML и инфраструктуре
Официальная страница: practicum.yandex.ru ↗