Building AI-Powered Applications with LLMs

Присъствени и online курсове.

Лектор: Велизар Герасимов

Цел на курса:

Курсът подготвя софтуерните разработчици да създават собствени приложения, базирани на големи езикови модели (LLMs). Участниците преминават през целия път — от първото API извикване, през структурирани резултати, tool calling и RAG, до тестване, сигурност и внедряване в production. В рамките на курса всеки участник изгражда цялостно LLM приложение, което надгражда занятие след занятие.

Входни изисквания:

Курсът е предназначен за софтуерни разработчици с практически опит, които искат да интегрират езикови модели в собствени приложения.

Необходими знания и умения:

Уверено програмиране на поне един език — Python, TypeScript/JavaScript, C# или Java.
Работа с HTTP, REST API и JSON.
Основни познания за асинхронно програмиране.
Работа с пакетен мениджър, Git и терминал.
Основни познания за бази данни (SQL или NoSQL).
Препоръчително: завършен курс AI Fundamentals for Developers или еквивалентни знания за LLMs, prompt engineering и RAG концепциите.

Техническа подготовка:

– Компютър с Windows, macOS или Linux и инсталирана среда за разработка.
– API ключ за поне един доставчик на LLM (например Anthropic или OpenAI).
– Docker — препоръчително, за локално стартиране на векторна база данни.
– Курсът не е обвързан с конкретен програмен език или доставчик на модели — концепциите се прилагат към всички основни платформи.

ПРИСЪСТВЕНИ И ОНЛАЙН КУРСОВЕ:

ВЕЧЕРНИ

СЪБОТНО НЕДЕЛНИ

ОЧАКВАНИ РЕЗУЛТАТИ: 

Проектират архитектурата на LLM приложение и избират подходящ модел.
Интегрират LLM API в приложения, включително streaming и управление на диалога.
Получават надеждни структурирани резултати и ги валидират.
Свързват модела с бази данни и външни услуги чрез tool calling.
Обработват изображения, документи и аудио в приложенията си.
Изграждат и оптимизират RAG системи с векторни бази данни.
Тестват и оценяват качеството на LLM приложенията систематично.
Контролират разходите, производителността и надеждността.
Прилагат мерки за сигурност срещу prompt injection и изтичане на данни.
Подготвят и внедряват LLM приложение в production среда.

Връзка със следващите курсове в AI пътеката:

Building AI-Powered Applications with LLMs е третият курс в AI пътеката.
В него участниците преминават от използване на готови AI инструменти към създаване на собствени AI приложения.

Мястото на курса в пътеката:

AI Fundamentals for Developers: Концептуална основа — ML, LLMs, prompt engineering, RAG и рискове. Препоръчителна подготовка за този курс.
Claude Code – Modern Software Development: Използване на AI агент в ежедневната разработка — полезно, но не задължително за този курс.
Building AI-Powered Applications with LLMs (този курс): Създаване на собствени LLM приложения — API интеграции, структурирани резултати, tool calling, RAG, тестване и production.
AI Agents, MCP & Production Workflows: Следващата стъпка — автономни AI агенти, MCP интеграции и сложни многостъпкови работни процеси.

Методология:

Кратки демонстрации на живо, последвани от самостоятелно писане на код.
Практическо упражнение във всяко занятие; упражненията надграждат едно общо приложение.
Финален проект в последното занятие — завършено LLM приложение.
Независим от доставчика подход — примерите се прилагат към Claude, OpenAI, Gemini и open-weight модели.
Езиково агностичен подход — участниците работят на предпочитания от тях програмен език.

Автономните AI агенти, Model Context Protocol (MCP) и сложните многостъпкови работни процеси са предмет на следващия курс в пътеката — AI Agents, MCP & Production Workflows.