ML Site

Навчіться будувати реальні AI-системи за 14 уроків - у зручний час, без відриву від роботи

Від практика Я зараз працюю AI Lead в одній із найбільших IT компаній Genesis. Розповідаю тільки те, з чим сам працюю щодня - не те, що прочитав у статтях.

Без зайвого 14 уроків — і ви розумієте, як влаштовані LLM, RAG, агенти й embeddings. Жодної води, щоб курс здавався об’ємнішим.

Одразу в роботу Кожен модуль - це щось, що ви можете застосувати наступного дня. Не «колись стане в нагоді», а одразу в проєкт.

Я 7 років будую AI-продукти в реальних компаніях. Все, що є в курсі - це те, з чим я працюю щодня. Після курсу у вас буде конкретний кейс, який можна показати на співбесіді, або новому клієнту.

120+ учнів · ⭐ 4.94/5

ДЛЯ КОГО ЦЕЙ КУРС

ML Engineers
Вже працюєте з моделями, але хочете зрозуміти як влаштовані трансформери, RAG і мультиагенти - щоб будувати складніші системи в продакшні

Будь-який програміст
Бекенд, девопс, фулстек, ML - знаєте що таке embedding і хочете будувати реальні AI-фічі в продакшні

Product Managers
Хочете самі розуміти що LLM може зробити, а що ні - щоб не залежати від того що скажуть розробники

Startup засновники
Будуєте AI-продукт і хочете не витратити пів року і бюджет на технічні помилки які можна було уникнути

Переходите в AI з іншої сфери
Маєте технічний досвід, але не знаєте з чого почати в AI - курс дає розуміння як все влаштовано і що вчити далі

Новачок в AI
Немає технічного бекграунду - не проблема. Курс пояснює все з основ, крок за кроком, без зайвого жаргону

ВПІЗНАЄТЕ СЕБЕ?

Мовчите на зустрічах
Колеги говорять про RAG, агентів, embeddings - ви розумієте окремі слова, але не розумієте як це збирається в систему

Застрягли на API-запитах
Навчились робити запити до моделі - і застрягли на цьому

Спостерігаєте як вас обходять
Джуни які знають AI закривають задачі швидше за вас

Зарплата не росте
Підвищення немає вже давно і незрозуміло що змінити

ChatGPT Plus є - толку нема
Купили ChatGPT Plus, трохи погрались - і більше нічого

Відчуваєте що відстаєте
Ринок змінюється швидко. Ви це бачите, але не знаєте з чого почати щоб наздогнати

ПРОГРАМА

МОДУЛЬ

ЧОМУ LLM ЗМІНИЛИ ВСЕ І ЯК ЦЕ СТАЛОСЬ

Більшість програмістів використовують LLM як чорний ящик - вводять текст і чекають відповідь. Цей модуль пояснює що відбувається всередині: від класичного NLP до сучасних великих моделей, чому вони стали можливими саме зараз і де у них реальні обмеження.

Ви розумієте з чого виросли LLM і чому вони працюють саме так

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

TRANSFORMER: АРХІТЕКТУРА ЯКА ЗМІНИЛА ВСЕ

Трансформер - це фундамент всього що відбувається в AI останні роки. Тут розбираємо як він влаштований зсередини: attention, encoder, decoder, positional encoding - не для іспиту, а щоб розуміти чому моделі поводяться саме так.

Ви розумієте архітектуру трансформера і можете пояснити як він працює колезі

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ЯК НАСПРАВДІ ПРАЦЮЄ CHATGPT

ChatGPT - це не просто «розумний пошук». Цей модуль розкриває як модель навчається на людських відповідях, чому вона іноді помиляється і що таке alignment. Після цього ви дивитесь на ChatGPT інакше.

Ви розумієте що відбувається під капотом ChatGPT і сучасних LLM

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ТОКЕНІЗАЦІЯ: ЧОМУ ЦЕ ВАЖЛИВІШЕ НІЖ ЗДАЄТЬСЯ

Токени - це не просто слова. Від того як модель розбиває текст залежить точність відповіді, вартість запиту і розмір контекстного вікна. Більшість розробників не звертають на це уваги - і потім дивуються чому модель відповідає не так.

Ви розумієте як токенізація впливає на вартість і якість - і знаєте як це контролювати

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ЧОМУ LLM НЕСТАБІЛЬНІ І ЩО З ЦИМ РОБИТИ

Один і той самий запит дає різні відповіді. Чому? Цей модуль пояснює механіку генерації - температуру, sampling, галюцинації - і що треба зробити щоб модель поводилась передбачувано у продакшні.

Ви знаєте чому модель «галюцинує» і як зробити її поведінку стабільнішою

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ПРОМПТИНГ: ЩО РЕАЛЬНО ПІДВИЩУЄ ТОЧНІСТЬ, А ЩО МІФ

Не «пиши чіткіше» - а конкретні техніки підтверджені науковими дослідженнями. Розбираємо які прийоми дають передбачуваний результат у продакшні і чому більшість популярних порад не працюють так як обіцяють.

Ви розумієте як токенізація впливає на вартість і якість - і знаєте як це контролювати

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

EMBEDDINGS: ЯК МОДЕЛІ ЗНАХОДЯТЬ СХОЖІСТЬ МІЖ ТЕКСТАМИ

Embeddings - це основа рекомендацій, пошуку і RAG-систем. Розбираємо що таке векторний простір, як моделі порівнюють тексти між собою і де це використовується в реальних продуктах.

Ви розумієте embeddings і знаєте де і як їх застосовувати

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ВОРКШОП: ЗАСТОСУВАННЯ EMBEDDINGS НА ПРИКЛАДНИХ ЗАДАЧАХ

Практика одразу після теорії. Будуєте similarity search, кластеризацію і рекомендаційну систему - руками, на реальних задачах.

У вас є працюючий код з embeddings який можна адаптувати під свій проєкт

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

RETRIEVAL І ФУНДАМЕНТ RAG

RAG - це спосіб дати моделі доступ до ваших даних без донавчання. Retrieval вирішує головне питання: як знайти потрібний контекст серед тисяч документів і передати його моделі точно і вчасно.

Ви розумієте як влаштований retrieval і готові будувати RAG-системи

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ВОРКШОП: ПОБУДОВА PRODUCTION-GRADE RAG

Будуєте повноцінну RAG-систему з нуля - з архітектурою, query rewriting, context compression і debugging. Не навчальний приклад а система яку можна запустити в продакшні.

У вас є готова RAG-система яку можна підключити до реального проєкту

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

LLM-АГЕНТИ: ЯК ЗРОБИТИ ЩОБ МОДЕЛЬ ВИКОНУВАЛА ЗАДАЧІ САМА

Агент - це LLM яка не просто відповідає, а приймає рішення і робить дії. Розбираємо різницю між промптом, ланцюжком і агентом, як влаштована пам'ять і планування - і коли агенти потрібні, а коли вони зайві.

Ви розумієте як побудувати агента і знаєте коли це має сенс

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ВОРКШОП: LLM-АГЕНТИ ТА АВТОМАТИЗАЦІЯ (ВОРКШОП)

Будуєте агента який працює з реальними інструментами - n8n, Zapier, Make. LLM як оркестратор процесів, human-in-the-loop, failure handling і реальні use cases автоматизації.

У вас є працюючий агент з автоматизацією який можна показати як кейс

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

МУЛЬТИАГЕНТНІ СИСТЕМИ: КОЛИ ОДИН АГЕНТ НЕ СПРАВЛЯЄТЬСЯ

Один агент вирішує одну задачу. Кілька агентів які працюють разом - закривають цілі процеси. Розбираємо як вони координуються, розподіляють задачі між собою і що робити коли щось іде не так.

Ви розумієте як влаштовані мультиагентні системи і можете їх будувати

РЕЗУЛЬТАТ:

МОДУЛЬ

ФІНАЛЬНИЙ ПРОЄКТ

End-to-end система яка поєднує все що ви вивчили: LLM, RAG, embeddings, агенти. Не навчальний приклад - а реальний кейс який можна показати роботодавцю або клієнту.

У вас є крутий, амбітний та готовий проект у ваше портфоліо з використанням усього сучасного стеку ML в LLM

РЕЗУЛЬТАТ:

ХТО ВЕДЕ КУРС

ПАВЛО ЛИСИЙ

Я 7 років працюю з ML - спочатку як інженер, зараз як AI Lead в Universe Group в екосистемі Genesis. Продукти які я будував використовують понад 10 мільйонів людей щодня.Колись я сам не розумів, як влаштовані трансформери і що таке RAG. Розбирався по шматочках - по статтях, по документації, по чужому коду. Курс зібраний з того, що я хотів би мати тоді сам.
Я не блогер який продає знання з інтернету - я зараз будую AI-системи в реальній компанії і розповідаю про це на курсі. Виступав на DOU Day 2025, Forbes AI Day, DOU AI - понад 50 виступів для технічної аудиторії. Вмію пояснювати складне без зайвого.
У курсі немає тем які я поклав туди щоб він виглядав об'ємнішим:● 14 уроків з практикою після кожного.● Тільки те що використовується в продакшні зараз.● Особистий зв'язок зі мною у Telegram якщо щось незрозуміло.

AI LEAD · SENIOR ML ENGINEER · DOU HOST · PHD CANDIDATE

ЩО ВИ ЗМОЖЕТЕ РОБИТИ ПІСЛЯ 14 УРОКІВ

Не «розумітимете AI» - а конкретні речі які можна зробити руками

Підключите RAG до свого проєкту
Зберете систему, яка шукає інформацію з ваших документів і дає точні відповіді - без того щоб модель вигадувала факти

Побудуєте власного агента
Агент який сам вирішує що робити далі, викликає інструменти і виконує задачі - без вашої участі на кожному кроці

Зберете LLM-пайплайн з кількома моделями
Перестанете робити прості запити до моделі. Навчитесь будувати архітектуру де кілька моделей працюють разом

Будете знати скільки коштує кожен запит
Зрозумієте як токени впливають на вартість і як знизити витрати на інфраструктуру - іноді в десятки разів

Зробите рекомендаційну систему на embeddings
Система яка знаходить схожий контент, товари або документи - те що використовується в реальних продуктах

Матимете реальний кейс у портфоліо
Не «я проходив курс про AI» - а конкретна система яку ви зібрали руками і можете показати

ЯК ПРОХОДИТЬ НАВЧАННЯ

Відеоуроки без жорсткого розкладу
Всі уроки записані - дивитесь коли є час. Вранці до роботи, ввечері після - ніхто не чекає вас о певній годині

Фінальний проєкт
В кінці збираєте одну повноцінну систему - LLM, RAG, агенти разом. Те що можна показати роботодавцю або клієнту

Пишете мені - я відповідаю
Є питання по матеріалу - пишете у Telegram і отримуєте відповідь від мене особисто. Не від бота і не через тиждень. (у тарифі З Пашою)

Сертифікат після завершення
Підтвердження що ви пройшли повний курс від практикуючого AI Lead

Практика після кожного уроку
Після кожного уроку є домашнє завдання - закріплюєте матеріал одразу поки все свіже

11 уроків + 3 воркшопи
14 відеоуроків від основ до продакшн-систем. Три практичні воркшопи де ви будуєте embeddings, RAG і агентів руками - у тарифі З Пашою

ТЕПЕР У ВАС ДВА ШЛЯХИ

ПЕРШИЙ — ПРОДОВЖУВАТИ ЯК ЗАРАЗ

● Колеги які розібрались в AI отримують нові проєкти і більше грошей● Джуни закривають задачі швидше за вас — і це помічає керівник● Підвищення знову відкладається — незрозуміло що змінити● Через рік все те саме — тільки розрив більший

ДРУГИЙ — РОЗІБРАТИСЬ ЯК ПРАЦЮЄ AI

● Берете задачі які раніше не брали - і закриваєте їх● На зустрічах розумієте про що говорять і самі пропонуєте рішення● Є конкретний кейс у портфоліо - не сертифікат, а реальна робота● Знаєте як AI влаштований зсередини - а не просто як ним користуватись

ОБЕРІТЬ СВІЙ ФОРМАТ

САМОСТІЙНИЙ

Доступ до 14 уроків та презентацій
Домашні завдання після кожного уроку
Фінальний проєкт у портфоліо
Сертифікат про проходження
3 місяці доступу до матеріалів

Для тих хто хоче вчитись у своєму темпі

З ПАШОЮ

Доступ до 14 уроків та презентацій
3 практичні воркшопи: embeddings, RAG, агенти
Домашні завдання після кожного уроку
Фінальний масштабний проєкт
Готові шаблони коду та production-ready пайплайни
Кілька власних проєктів для портфоліо
Особистий зв`язок зі мною в телеграм по будь-яким питанням, домашкам, обговоренням AI новин - будь що
Сертифікат про проходження
6 місяців доступу до матеріалів

Для тих хто хоче пройти курс і дійти до кінця - з моєю участю

Я не ML-інженер - курс підійде мені?
Так. Більшість моїх учнів - бекенд-розробники, девопси, продакт-менеджери і люди які хочуть зайти в AI з іншої сфери. Курс побудований так, щоб розібратись міг будь-який технічний спеціаліст - не тільки ML-інженер.

Буде практика чи тільки теорія?
Після кожного уроку є домашнє завдання. Плюс три практичні воркшопи де ви будуєте реальні системи руками - embeddings, RAG і агенти. В кінці - фінальний проєкт який можна показати роботодавцю або клієнту.

Чим відрізняється від курсів на Udemy чи Coursera?
На платформах контент записує хтось невідомий і часто він вже застарів. Тут я веду курс особисто - розповідаю те з чим працюю прямо зараз в реальній компанії. Плюс у тарифі З Пашою є особистий зв'язок зі мною у Telegram.

Скільки часу на тиждень потрібно?
Залежить від вашого темпу. Уроки записані - дивитесь коли зручно. Можна пройти хоч за вихідні хоч за півроку - залежить від вашого темпу. За даними учнів - в середньому проходять за 3-4 тижні.

Що якщо куплю і не дійду до кінця?
Уроки короткі і після кожного є конкретна задача - це допомагає не зупинятись. У тарифі З Пашою я бачу хто давно не заходив і пишу особисто - запитую що сталось і чи потрібна допомога.

Що якщо щось не зрозумію під час навчання?
У тарифі З Пашою - пишете мені у Telegram і отримуєте відповідь особисто. У тарифі Самостійний - є матеріали і презентації до кожного уроку які допомагають розібратись самостійно.

Чи підійде якщо боюсь що не встигну?
Ніхто не чекає вас о певній годині - у вас є 3 або 6 місяців доступу залежно від тарифу. Якщо розумієте що вам потрібен хтось щоб не зупинитись - беріть тариф З Пашою, там є особистий контроль. Якщо бачите що не встигаєте - напишіть мені особисто. Я завжди піду назустріч і допоможу або продовжу доступ до курсу.

ТІ ХТО РОЗІБРАЛИСЬ В AI ВЖЕ РОСТУТЬ. ПИТАННЯ ТІЛЬКИ ЧИ БУДЕТЕ СЕРЕД НИХ ВИ

120+ учнів · ⭐ 4.94/5

ЗАЛИШІТЬ ЗАЯВКУ - Я НАПИШУ ОСОБИСТО І ДОПОМОЖУ РОЗІБРАТИСЬ ЯКИЙ ФОРМАТ ПІДХОДИТЬ САМЕ ВАМ

АБО ПИШІТЬ ОДРАЗУ У TELEGRAM @PYPASHKA

PASHALYSYY

PYPASHKA

PASHA LYSYI

ПОЛІТИКА КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ
ПУБЛІЧНА ОФЕРТА