ChatGPT для разработчиков
ChatGPT устроил революцию в мире AI инструментов на базе LLM, позволив обычным людям получить доступ к мощной лингвистической модели с простым и понятным интерфейсом. Не обошла эта революция стороной и разработчиков, дав им ценный практический инструмент для обеспечения помощи и поддержки в написании кода, его оптимизации и рефакторинге. Эти технологии могут автоматизировать рутинные задачи, ускорять процесс обучения, предоставлять рекомендации по улучшению кода и направлять разработчика на релевантные ресурсы, повышая тем самым производительность и качество его работы. Уже сейчас можно уверенно говорить об использовании AI помощников как ключевом факторе увеличения производительности в работе по многим направлениям.
Цели и задачи тренинга
получить представление о направлении Generative AI и принципах работы LLM;
разобраться с принципами работы ChatGPT и его возможностями;
рассмотреть основные области применения ChatGPT в работе Java разработчика;
научиться формулировать грамотные запросы к ChatGPT и развивать контекст диалога в зависимости от задачи;
на практике попробовать множество подходов и техник для работы с ChatGPT;
научиться создавать повторно используемые кастомные GPT для различных прикладных задач;
разобраться с устройством автономных агентов для ChatGPT и научиться применять их для своей работы.
Программа тренинга
Основы Generative AI и LLM
– Мотивация применения AI инструментов в работе.
– Generative AI и архитектура Transformer.
– Принципы работы LLM и основные этапы ее обучения.
– Доступные LLM на рынке и их классификация. Обзор инструмента ChatGPT
– Архитектура современных AI инструментов на примере ChatGPT.
– Обзор моделей, используемых в ChatGPT.
– Основные возможности и ограничения ChatGPT как инструмента.
– Настройки ChatGPT с точки зрения пользователя.
– Обзор ключевых функций ChatGPT и контекст использования.
– Различные режимы работы с ChatGPT. Использование на уровне 0
– Подходы к формированию контекста и его поддержанию.
– Обзор ключевых техник и паттернов для разных задач.
– Бытовые примеры использования.
– Создание проектов и кастомных GPT для повторяющихся задач. Использование на уровне 1
– Обзор ключевых техник и паттернов для разных задач.
– Применение различных инструментов.
– RAG для расширения контекста своими данными.
– MCP (Model Context Protocol) и его применение для коннекторов.
– Примеры работы с требованиями.
– Примеры работы с кодом.
– Примеры работы с данными.
– Примеры работы с инфраструктурными задачами.
– Примеры работы с API. Использование на уровне 2
– Планирование и декомпозиция задач с помощью ChatGPT.
– Использование reasoning моделей и принцип их работы.
– Примеры решения полноценных задач разработки. Использование на уровне 3
– Обзор направления автономных агентов на базе LLM.
– Доступные флеймворки для построения автономных агентов.
– Подход к построению агентов для ChatGPT в OpenAI.
– Примеры использования агента Deep Research.
– Примеры использования агента Codex.