Инженерия промптов и оптимизация LLM для разработчиков
Большие языковые модели теперь являются практическим компонентом production-программного обеспечения — они используются для генерации кода, извлечения данных, суммаризации и автономных агентов. Этот трек учит вас точно и надёжно взаимодействовать с этими моделями, оценивать и защищать их выходные данные, интегрировать их в реальные приложения без неконтролируемых затрат и непредсказуемого поведения. Фокус — прикладной и специфичный для разработчиков: каждая тема соответствует решениям, которые вы принимаете при работе с API вроде OpenAI, Anthropic или open-weight моделей.
Чему вы научитесь
Вы начнёте с основ промптинга — ясности инструкций, фреймирования ролей и few-shot паттернов — затем перейдёте к продвинутым стратегиям, включая chain-of-thought, self-consistency и ограничения на выход. Следующие курсы рассматривают интеграцию LLM в workflow разработчиков, инженерию промптов специально для генерации кода и работы с данными, создание LLM-приложений от начала до конца. Трек также охватывает оценку и защиту выходных данных моделей, определение режимов отказа и защиту от prompt injection. Последние курсы посвящены оптимизации производительности, снижению затрат, fine-tuning для конкретных областей, паттернам agentic AI с tool use и orchestration, полному pipeline для productionизации и масштабирования решений на LLM.
Образовательный путь
Двенадцать курсов развиваются от A1 до C1. Открывающий курс, Fundamentals of Prompt Engineering, устанавливает словарь и ментальную модель. Промежуточные курсы — Integrating LLMs into Developer Workflows, Prompt Engineering for Code & Data и Building LLM-Powered Applications — переводят вас в практическую разработку. Трек завершается на C1 с Advanced Agentic AI & Orchestration, Customizing LLMs for Specific Domains и Productionizing & Scaling LLM Solutions, охватывая инженерные задачи, которые возникают при выведении LLM-функций в production в масштабе.
Как это работает
Каждый курс разбит на короткие, сфокусированные уроки, которые вы проходите с немедленной обратной связью и доступным AI-репетитором, когда вы застопоритесь. Упражнения практические: вы пишете, тестируете и итерируете промпты и код интеграции прямо в встроенном редакторе, видя эффект каждого изменения сразу же, а не читая о нём в абстрактной форме.