Нейросети для…
Все курсы

Делаем свой AI-продукт на базе ChatGPT и других LLM

Платный курс на Stepik: 7 модулей, 20 уроков и пет-проект — пройди путь от промптинга до RAG, агентов и fine-tuning и собери свой AI-продукт на LLM.

Начальный уровень5,0· 84 отзыва26 ч · 20 уроков
Обновлён в июле 2025
Коротко о курсе

Курс не про архитектуры нейросетей и математику — про использование готовых LLM для реализации своих идей. За 30+ часов соберёте работающий AI-сервис: от промптинга и LangChain до RAG-систем, fine-tuning'а и деплоя на StreamLit. Весь код на Python, все ноутбуки в Google Colab. Выданный в рамках курса API-ключ к ChatGPT позволяет пройти программу без собственной подписки.

01Для кого этот курс

Курс универсальный, но точнее всего попадает в четыре аудитории. Если узнали себя — значит, программа собрана под вас.

Python-разработчики
Хотите встроить LLM в свои проекты — от чат-ботов до автоматизации бизнес-процессов. После курса соберёте RAG-систему и задеплоите её.
Продакт-менеджеры
Нужно понять, что реально можно сделать с LLM, а что — маркетинг. Курс даст техническую насмотренность для оценки AI-фич.
Data Scientists
Работаете с данными и хотите добавить NLP в свой стек. Разберёте fine-tuning, векторные БД и продакшен-пайплайны с LLM.
Стартаперы
Есть идея AI-продукта — курс покажет, как довести её до MVP за несколько недель. Два проекта в программе — готовые шаблоны.

02Что вы получите после курса

Конкретные навыки и артефакты, которые останутся у вас после прохождения — а не абстрактное «будете уверенно работать».

  • Библиотека из 30+ промптов
    Вы освоите продвинутые техники промптинга и соберёте коллекцию готовых запросов для разных задач, включая chain-of-thought и few-shot подходы.
  • Соберёте кастомного GPT-ассистента
    Вы научитесь использовать LangChain для создания интеллектуальных агентов с памятью, цепочками и функцией вызова инструментов, готовых к интеграции в проекты.
  • База знаний с семантическим поиском
    Вы создадите собственную базу знаний и реализуете семантический поиск по вашим документам, что позволит LLM работать с актуальной информацией.
  • Дообученная модель под задачу
    Вы получите практический опыт fine-tuning'а опенсорсных языковых моделей на ваших данных, адаптируя их под специфические требования проекта.
  • Прототип AI-сервиса на StreamLit
    Вы разработаете и развернёте полноценный AI-продукт на платформе StreamLit, пройдя путь от идеи до рабочего прототипа.
  • Сертификат Stepik
    После успешного завершения курса вы получите официальный сертификат от образовательной платформы Stepik, подтверждающий ваши навыки.

03Программа курса

7 модулей · 20 уроков · 26 ч. Программа линейная — каждый модуль строится на предыдущем.

1
Вступление

Как правильно входить в курс? · Общий подход и точки улучшения приложений с LLM · API ключ курса или от OpenAI?

  • Как правильно входить в курс?
  • Общий подход и точки улучшения приложений с LLM
  • API ключ курса или от OpenAI?
2
Промптинг - объясни LLM, что тебе от неё надо!

Введение в Prompt Engineering · Дизайн промптов в LangChain

  • Введение в Prompt Engineering
  • Дизайн промптов в LangChain
3
LangChain или причем тут попугаи?

Chains - собери свою цепь · Память в LangChain · Tools calling и ящик с инструментами

  • Chains - собери свою цепь
  • Память в LangChain
  • Tools calling и ящик с инструментами
4
LLM и ваши данные

RAG с вашими данными · Собери свою банду агентов и завали босса · Prompt Engineering - был basic, стал advansic

  • RAG с вашими данными
  • Собери свою банду агентов и завали босса
  • Prompt Engineering - был basic, стал advansic
5
Дообучение на своих данных

Open Source модели на замену ChatGPT. · Fine-tuning языковых моделей на своих данных

  • Open Source модели на замену ChatGPT.
  • Fine-tuning языковых моделей на своих данных
6
А не сделать ли нам свой LLM-проект уже сейчас?!

Чат-бот заказчик и база знаний выдач · AI English Assistant · Сдача проекта

  • Чат-бот заказчик и база знаний выдач
  • AI English Assistant
  • Сдача проекта
  • Финиш курса! Что дальше?
7
Бонусные главы и задачи

Structured output · LangGraph, HIL и мультиагенты · LLM-Ops

  • Structured output
  • LangGraph, HIL и мультиагенты
  • LLM-Ops

04Как проходит обучение

Курс размещён на Stepik. Доступ остаётся навсегда, можно проходить в своём темпе.

Платформа — Stepik
Открыть на Stepik
Видео-уроки

24 урока по 15–60 минут. Теория с демонстрацией кода в реальном времени — без монтажа, как в парном программировании.

Ноутбуки в Colab

Все примеры в Google Colab — открываешь, запускаешь, экспериментируешь. Не нужно настраивать окружение локально.

API-ключ от курса

Выдаём ключ к ChatGPT API — можно пройти весь курс без собственной подписки. Лимиты достаточны для всех заданий.

Поддержка в Telegram

Канал курса с ответами команды в течение суток. Некоторые вопросы остаются без ответа — но основные разбираются.

05Об авторе

Курс ведёт практикующий специалист, не «гуру». Все материалы — из живых проектов с реальными клиентами.

Алерон Миленькин
Алерон Миленькин
IT предприниматель
Иван Александров
Иван Александров
Data Scientist

Алерон Миленькин — IT-предприниматель с опытом 9+ лет. Ex-ML Team Lead в Dodo Brands, преподаватель в МФТИ, автор курса «Введение в соревновательный Data Science». Лауреат премии Stepik Awards 2023 в номинации «Прорыв года».

Иван Александров — Data Scientist, Researcher в AI Security Lab ITMO, ML-teamlead в EchoStressAI, Kaggle expert. Преподаёт в онлайн-магистратуре «Наука о данных» МФТИ.

Все курсы Александра Миленькина

06Отзывы студентов

84 отзыва, средний рейтинг 5,0.

A
Anatoliy Poloz
Прошёл курс · октябрь 2025
Курс крутой для знакомства с темой LLM при умении минимально программировать. Много полезных фишек нашёл — понял, как происходят tool-call-ы и как через библиотеку tiktoken прикинуть стоимость запроса. В целом считаю полезным.
V
Vera Montalban
Прошла курс · июль 2025
Понравился стиль подачи: кратко, но максимально информативно, без «воды» и достаточно эмоционально. Больше всего зашли модули Prompt Engineering и LangChain. Рабочий минимум для понимания темы получила и представляю, что и где искать дальше. Авторам большое спасибо!
A
Anton Andryushin
Прошёл курс · декабрь 2025
Для новичка будет сложно, для человека с теорией — нормально, для опытного разраба — полезняшка, чтобы бесшовно понять тренд. Научился промптингу и пониманию общих принципов, очень понравились структура заданий и понятные видео-объяснения. Курс за свои деньги — супер!
Ш
Шохрух Юсупов
Прошёл курс · август 2025
Курс отличный. Особенно зашло, что много внимания уделено практической реализации пайплайнов автоматизации через LangChain, работе с API LLM, построению RAG, борьбе с галлюцинациями, агентам и мультиагентам — сразу видишь, как применять это в реальных проектах. Плюс отдельный модуль под пет-проект.

07Частые вопросы

Если ответа нет — пишите в чат, ответим в течение суток.

Нужна ли подписка ChatGPT Plus?

Нет. Курс выдаёт API-ключ к ChatGPT — можно пройти 85% упражнений на бесплатном тарифе. В уроках объясняют, где Plus реально оправдан, а где — нет.

Какой уровень Python нужен?

Базовый: циклы, функции, списки, словари. Если умеете запускать код в Jupyter notebook — этого достаточно. Весь код разбирается в видео, можно копировать и адаптировать.

Сколько времени занимает прохождение?

30+ часов видео и практики. Если заниматься по 5–7 часов в неделю — уложитесь в 1,5–2 месяца. Материалы доступны бессрочно, можно проходить в своём темпе.

Что с технической поддержкой?

Команда отвечает в Telegram-канале курса в течение суток. Некоторые вопросы остаются без ответа — это отмечают в отзывах. Основные проблемы разбираются, но 100% покрытия нет.

Насколько актуален курс?

Обновлён в июле 2025. Номинант Stepik Awards 2024 в категории «Лучший платный курс». Но в отзывах упоминают, что ноутбуки иногда устаревают быстрее, чем команда успевает обновлять — будьте готовы к дебагу.

Можно ли использовать проекты из курса в портфолио?

Да. Два проекта (чат-бот с базой знаний и AI English Assistant) специально рассчитаны на это. Можно доработать под свои задачи и показать работодателю.