Error!
Please enable JavaScript in your browser
Agentic Engineering
Login
Agentic Engineering 1.0
Кирило Сулімовський
Course program
Переднавчання Модуль 1 - Як працюють LLM — механіка під капотом
Урок 1: Токени: як текст перетворюється на числа і чому це важливо
Урок 2 - Input vs Output токени: різниця в ціні та лімітах
Урок 3 - Контекстне вікно: що це, вигорання контексту, переповнення
Урок 4 - Стохастичність: temperature, top_p та інші параметри — чому один промпт дає різні результати
Урок 5 - Галюцинації: чому LLM впевнено бреше і як з цим жити
Урок 6 - Attention mechanism — спрощено для розробників
Урок 7 - Stateless природа LLM: модель не пам'ятає між сесіями
Урок 8 - Training vs Inference: що знає модель vs що ти їй даєш
Урок 9 - Embedding та векторні представлення: як модель "розуміє" текст
Урок 10 - Розмір моделі vs якість
Урок 11 - Latency vs Quality
Урок 12 - Reasoning models vs Standard: коли потрібно "думання"
Урок 13 - Вартість: скільки коштує працювати з Claude щодня
Переднавчання Модуль 2 - Екосистема Claude / Coding Assistants
Урок 1 - Tool Use / Function Calling: як LLM виконує дії у реальному світі
Урок 2 - Coding Assistant = LLM + Tool Use. Анатомія
Урок 3 - Agentic Loop: архітектура observe → think → act → repeat
Урок 4 - System prompt vs User prompt: роль системного промпту
Урок 5 - Fine-tuning vs Prompting vs RAG: 3 способи адаптації моделі
Урок 6 - Prompt injection: як зловмисники маніпулюють LLM
Урок 7 - Data privacy: що відправляється на сервер і хто це бачить
Урок 8 - AI Fluency Framework 4D (Delegation, Description, Discernment, Diligence)
Урок 9 - Розробник як оркестратор - нова роль в AI
Переднавчання Модуль 2 - Екосистема Claude / Coding Assistants
Урок 1 - Tool Use / Function Calling: як LLM виконує дії у реальному світі
Урок 2 - Coding Assistant = LLM + Tool Use. Анатомія
Урок 3 - Agentic Loop: архітектура observe → think → act → repeat
Урок 4 - System prompt vs User prompt: роль системного промпту
Урок 5 - Fine-tuning vs Prompting vs RAG: 3 способи адаптації моделі
Урок 6 - Prompt injection: як зловмисники маніпулюють LLM
Урок 7 - Data privacy: що відправляється на сервер і хто це бачить
Урок 8 - AI Fluency Framework 4D (Delegation, Description, Discernment, Diligence)
Урок 9 - Розробник як оркестратор - нова роль в AI
Access limited
Login to your account
or
Get access to the course