Generative AI з ChatGPT для розробки

Тренінг

ChatGPT влаштував революцію у світі AI інструментів на базі LLM, дозволивши звичайним людям отримати доступ до потужної лінгвістичної моделі із простим та зрозумілим інтерфейсом. Не оминула ця революція стороною і розробників, давши їм цінний практичний інструмент для забезпечення допомоги та підтримки у написанні коду, його оптимізації та рефакторингу. Ці технології можуть автоматизувати рутинні завдання, прискорювати процес навчання, надавати рекомендації щодо покращення коду та направляти розробника на релевантні ресурси, підвищуючи тим самим продуктивність та якість його роботи. Вже зараз можна впевнено говорити про використання AI помічників як ключовий фактор збільшення продуктивності в роботі за багатьма напрямками.

Мета та завдання тренінгу

отримати уявлення про напрямок Generative AI та принципи роботи LLM;
розібратися з принципами роботи ChatGPT та його можливостями;
розглянути основні сфери застосування ChatGPT у роботі розробника;
навчитися формулювати грамотні запити до ChatGPT та розвивати контекст діалогу залежно від завдання;
на практиці спробувати багато підходів та технік для роботи з ChatGPT;
навчитися створювати повторно використовувані кастомні GPT для різноманітних прикладних завдань;
розібратися з принципами роботи автономних агентів для ChatGPT і навчитися використовувати їх для своєї роботи.

Цільова аудиторія

Розробники, архітектори, технічні лідери

Вартість

$450

за учасника

Дата та час

6 модулів по 3 години / вт, чт (16:00-19:00, Київ)

Місце

онлайн

Тренер

Миколай Аліменков

Програма тренінгу

Основи Generative AI та LLM

– Мотивація застосування AI інструментів у роботі.
– Generative AI та архітектура Transformer.
– Принципи роботи LLM та основні етапи її навчання.
– Доступні LLM на ринку та їх класифікація.

Огляд інструменту ChatGPT

– Архітектура сучасних AI інструментів з прикладу ChatGPT.
– Огляд моделей, що використовуються у ChatGPT.
– Основні можливості та обмеження ChatGPT як інструменту.
– Налаштування ChatGPT з погляду користувача.
– Огляд ключових функцій ChatGPT та контекст використання.
– Різні режими роботи з ChatGPT.

Використання на рівні 0

– Підходи до формування контексту та його підтримки.
– Огляд ключових технік та патернів для різних завдань.
– Побутові приклади використання.
– Створення проектів і кастомних GPT для завдань, що повторюються.

Використання на рівні 1

– Огляд ключових технік та патернів для різних завдань.
– Застосування різних інструментів.
– RAG для розширення контексту своїми даними.
– MCP (Model Context Protocol) та його застосування для конекторів.
– Приклади роботи з вимогами.
– Приклади роботи з кодом.
– Приклади роботи з даними.
– Приклади роботи з інфраструктурними завданнями.
– Приклади роботи з API.

Використання на рівні 2

– Планування та декомпозиція задач за допомогою ChatGPT.
– Використання reasoning моделей і принцип їх роботи.
– Приклади вирішення повноцінних завдань розробки.

Використання на рівні 3

– Огляд напряму автономних агентів на базі LLM.
– Доступні фреймворки для побудови автономних агентів.
– Підхід до побудови агентів для ChatGPT у OpenAI.
– Приклади використання агента Deep Research.
– Приклади використання агента Codex.