Розробники бачать AI-пайплайни зсередини, але не завжди розуміють метрики citation-quality. Цей курс закриває розрив: ranking-сигнали LLM, dense retrieval, re-ranking, evaluation. Не для аналітиків — для тих, хто пише код.
Розбираємо економіку ніші: хто замовляє AI Visibility, звідки бюджети і яка роль спеціаліста в цьому ланцюжку. Розбір + Q&A. Реєстрація через email — лінк на запис отримуєш одразу.
Лінк на email теж прийде, але заходь у групу зараз — там буде доступ до занять.
У 2024 «зібрати RAG із LangChain + OpenAI API» — це junior task. У 2026 цінність — у тонкому tuning retrieval pipeline. Хто розуміє ranking-сигнали LLM, той робить кращі продукти і дорожчі engagements.
Залежно від твого контексту — продуктовий розробник, агентство, або solo-консультант — AI Visibility стає різним за форматом.
Підіймаєш якість retrieval у власному продукті. Citation density → краща UX → ARR. Senior-level AI engineer з фокусом на AI Visibility.
Робиш платні audits для агентств, які продають AI Visibility клієнтам, але не мають інженерної експертизи. Audit + roadmap + evaluation suite.
Будуєш OSS-tooling для AI Visibility evaluation, citation tracking, RAG quality. Заробляєш через consulting + premium tier (як у Posthog, Sentry).
Зміст програми ідентичний Professional курсу. Різниця — у вправах і capstone: ти отримуєш технічні deliverables (audit-script, evaluation framework, retrieval pipeline tuning), а не маркетингові звіти.
Як працює retrieval-augmented generation на рівні архітектури. Dense vs sparse retrieval. Re-ranking. Trade-offs у production.
Скрипт для аудиту бренду через LLM API (OpenAI, Anthropic, Google AI Studio). Парсиш responses, витягуєш citations, рахуєш visibility-score.
Auto-generation prompt taxonomy через GPT, classification по intent. Building reproducible evaluation dataset.
Структурні патерни LLM-цитування. Chunking стратегії. Metadata enrichment. Hybrid retrieval (BM25 + dense).
Entity linking, schema.org, author bio metadata, fact attribution. Як зробити, щоб LLM цитували саме твій chunk.
Як перевіряти, що модель «знає» про твій продукт. Brand probing scripts. Adversarial testing.
Compare-and-contrast prompts. Comparative scoring. Pattern recognition на масиві response.
Власний RAGAS-extension з brand-specific metrics. CI integration. Dashboard з citation tracking.
Full audit pipeline для real проєкту (свого або клієнтського). Code + evaluation framework + 60-day improvement plan.
Якщо вже маєш AI/ML досвід — можна стартувати з Expert Track одразу. Якщо ні — Professional дає більше структури і peer-review.
Code samples, RAG-патерни, citation engineering у проді. Розбираємо одну техніку на тиждень. Без спаму, без «купи курс».
Так. Курс розрахований на розробників, які хочуть зрозуміти, як LLM працюють з джерелами і як вмонтувати це у продукт (RAG-системи, AI-агенти, knowledge bases). Маркетинг — другий шар, опційний.
ML-курси вчать як НАВЧАТИ моделі. Цей курс — як зробити, щоб моделі ОБИРАЛИ твій контент / продукт у відповідях. Це робота з боку джерела, не з боку моделі. Інший шар.
Розуміння dense retrieval і re-ranking механіки на рівні алгоритмів; здатність будувати RAG-системи з кращою citation density; інструменти для evaluation citation-quality у власному продукті; вміння продавати AI Visibility як технічну послугу.
Ні. Можна тренуватися на open-source проєктах або відкритих datasets. Але якщо є свій продукт або клієнтський — capstone буде на ньому, і деліверабли підуть у production.
6–8 тижнів у форматі Professional (€399). Очікувано: 5–7 годин/тиждень на навчання + ДЗ + capstone. Програма та сама, що для маркетологів, але кейси й деліверабли — технічні.
Та сама базова механіка LLM, що бачить кожен ML-engineer — але у деталях, з кейсами і робочим evaluation framework у руках на виході.
Матеріали школи мають виключно освітній характер. Ми не гарантуємо: працевлаштування, рівень доходу, кількість клієнтів, конкретні позиції у відповідях AI-систем. Згідно з EU Consumer Rights Directive (2011/83/EU), при придбанні цифрового продукту покупець погоджується з втратою права на 14-денне повернення з моменту отримання доступу до матеріалів.
Оплату скасовано — можеш спробувати ще раз, коли будеш готовий.
До тарифів →