Современные методы разработки программных продуктов с помощью методов искусственного интеллекта 2025 — различия между версиями
(→План курса) |
(→Общие сведения) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==Общие сведения== | ==Общие сведения== | ||
| − | * Семестр: | + | * Семестр: 5/7 |
* Форма контроля: дифференцированный зачет | * Форма контроля: дифференцированный зачет | ||
Текущая версия на 18:10, 1 сентября 2025
Общие сведения
- Семестр: 5/7
- Форма контроля: дифференцированный зачет
Преподаватель
- Ахтямов Павел
Формат курса
В рамках курса студенты ознакомятся с основными принципами LLM-моделей и научатся использовать их в свою пользу. Студентам будет предложено разработать проект с использованием LLM и оценить все преимущества использования нового поколения генерации кода.
План курса
1. История развития ИИ. Базовые принципы работы больших языковых моделей.
2. Основные виды и параметры Больших Языковых Моделей. Каким образом выбирать LLM для решения задач?
3. Составные части приложений: Frontend, Backend, Веб-серверы. Применимость LLM для каждого из видов решения задач.
4. Проектирование стартовых шаблонов решений на основе LLM.
5. Инструменты для решения LLM-задач: IDE (Cursor/Copilot), CLI (Claude Code), чат-боты.
6. Генерация знаний для LLM: RAG-модели (Retrieval Augmentation).
7. Model Context Protocol как универсальная база для создания решения. Популярные назначения MCP.
8. Оптимизация кодовой базы при помощи LLM.
9. NoCode и LowCode-решения для создания фронтендов.
10. Этика и безопасность использования LLM: служебные данные, ключи авторизации. Инструменты выявления уязвимостей.
11. Направления развития IT-отрасли: Bug Driven Development, Prompt Storytelling. Принципы написания системных промптов для IDE.