БОльшая часть тем последовательно раскрывает эволюцию нейронных сетей от простейших RNN до трансформеров. По каждой архитектуре есть свой пример (ipynb-файл) на более глубокое изучение.
Очень сложная и сжатая часть по pytorch'у - с помощью LLM удалось решил домашнее задание, но понял что в pytorch надо погружаться как-то отдельно.
Курс базовый и на нем нет занятий по RAG или обучению Lora-адаптеров, зато достаточно времени уделено тому чтобы попробовать возможности простых моделей (BERT-based) и их обучению. Ну а для более продвинутых техник и моделей есть другой курс