Materiał dla programistów
Dołącz do mego środowiska (0 zł) - pokażę Ci jak budować system z LLM / AI i unikać głupich odpowiedzi
100% praktyki
10+ lat w ML. Pokażę Ci, jak robić LLM-y, które działają
modele LLM, API, function calling, pydatnic, error-handling
Software 3.0 - LLM + kontrola jakości
Zmuś AI do posłuszeństwa kodem
Structured Output (SO)
kontrola LLM na poziomie kodu
kontrola LLM na poziomie kodu
Dużo mówi się o LLM-ach. O ich kreatywności, o tym, jak tworzą kod. Super, ale w całym tym szumie umyka coś, co dla nas – programistów - jest absolutnie kluczowe. Coś, co zmienia zasady gry w budowaniu realnych, działających produktów z AI.
Structured Output (SO) - sposób, by model zwracał dane w określonym formacie (np. JSON), a nie swobodny tekst. Dajesz mu schemat – on musi się go trzymać. Prosto, precyzyjnie, produkcyjnie, zarządzasz outputem jak programista, a nie czarodziej....
Structured Output (SO) - sposób, by model zwracał dane w określonym formacie (np. JSON), a nie swobodny tekst. Dajesz mu schemat – on musi się go trzymać. Prosto, precyzyjnie, produkcyjnie, zarządzasz outputem jak programista, a nie czarodziej....
SO to coś więcej niż tylko sposób na ograniczenie halucynacji czy zwiększenie przewidywalności
↳ To pomost między Software 1.0 a 3.0 – LLM zaczyna mówić językiem klasycznego kodu. Dzięki temu jego odpowiedzi można łatwo integrować z systemami, testować i monitorować jak zwykłe komponenty. To zmienia zasady gry w LLMy.
↳ W Pythonie świetnie sprawdza się do tego Pydantic – prosty, czytelny i potężny. Definiujesz klasę, dostajesz gotowy obiekt. Czysta inżynieria.
↳ W Pythonie świetnie sprawdza się do tego Pydantic – prosty, czytelny i potężny. Definiujesz klasę, dostajesz gotowy obiekt. Czysta inżynieria.
Poznajmy się, nazywam się
Mam praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym, data science – 10 lat, w programowaniu – ponad 15 lat;
Potrafię tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;
50+ modeli ML wdrożonych na produkcję. Założyłem DataWorkshop, aby dzielić się wiedzą, rozwiązywać problemy z pomocą narzędzi ML / LLM (AI), ale i tworzyć materiały, które pomagają innym programistom wejść zrozumieć temat i działać z nim praktycznie.
Stworzyłem takie kursy jak: Praktyczny LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;
Prowadzę podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań).
Potrafię tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;
50+ modeli ML wdrożonych na produkcję. Założyłem DataWorkshop, aby dzielić się wiedzą, rozwiązywać problemy z pomocą narzędzi ML / LLM (AI), ale i tworzyć materiały, które pomagają innym programistom wejść zrozumieć temat i działać z nim praktycznie.
Stworzyłem takie kursy jak: Praktyczny LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;
Prowadzę podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań).
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
CEO DataWorkshop
Vladimir Alekseichenko
Agent AI w działaniu - tworzenie umowy
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska
Kraków, Polska