Описание
Количество уроков: 6 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 3,48 ГБ
Интенсив по внедрению искусственного интеллекта — это практико‑ориентированная программа для инженеров, разработчиков и тех, кто хочет уверенно создавать современные AI‑приложения на базе LLM, AI‑агентов и интеллектуальных workflow‑систем. Курс помогает пройти путь от продвинутого prompting до построения полноценных production‑ready решений, включающих память, инструменты, retrieval‑модули, multi‑agent архитектуры и систему оценки качества.
Что представляет собой программа
Интенсив построен вокруг реальной практики: вас ждут 24 рабочих прототипа и 6 полноценных проектов, которые помогут научиться не просто использовать модели, а создавать надежные AI‑системы для продуктов и бизнес‑процессов. Разработка ведется на Python, а изучаемые подходы остаются model‑agnostic — навыки применимы к Gemini, OpenAI, Anthropic и другим LLM.
Чему вы научитесь
• Работать с LLM и применять современные техники prompting.
• Использовать Few‑shot, Chain‑of‑Thought, structured outputs и методы снижения ошибок моделей.
• Применять Tool Calling и строить production‑grade RAG‑системы.
• Проектировать архитектуру AI‑агентов и agent‑based workflow.
• Создавать multi‑agent системы и выстраивать эффективное управление памятью.
• Проводить оценку качества AI‑систем, обеспечивать безопасность и защищать модели от prompt injection.
• Масштабировать AI‑продукты: кэширование, fallback‑механизмы, streaming, observability.
Практика и проекты
Каждая неделя включает два глубоких практических занятия и самостоятельный проект. Среди них:
• Fact Checking Agent
• Coding Agent
• Multi‑agent Code Reviewer
• Incident Auto‑Remediation Agent
• Natural Language Workflow Engine
Кому подойдет курс
Программа создана для разработчиков, которые уверенно владеют Python и хотят перейти от экспериментов с моделями к созданию надежных AI‑систем, готовых к работе в production. Участникам потребуется собственный API‑доступ к Gemini, OpenAI или Anthropic — курс не предоставляет LLM credits для разработки и тестирования.
Что вы получите после завершения
Вы сохраните пожизненный доступ ко всем записям занятий, а также получите обширную библиотеку практических AI‑паттернов, которые можно использовать в собственных продуктах, стартапах и инженерных командах.
Алексей С. –
Пишу сервисы в проде лет шесть, поэтому шёл за архитектурой агентов и observability, а не за основами. Курс дал систему: управление памятью, оценка качества, защита от prompt injection разобраны как инженерные задачи, а не как магия LLM. Incident Auto-Remediation проект ближе всего к тому, чем я занимаюсь на работе, и его реально можно вынести в прототип для команды.
Марина В. –
Пришла с базовым знанием Python, до этого только пробовала промпты в чате. Понравилось, что автор разбирает chain-of-thought и few-shot на конкретных примерах, а не в теории, и отдельно объясняет, зачем нужны fallback и кэширование в проде. Multi-agent тему пришлось смотреть дважды, всё-таки уровень выше моего, но проект с Code Reviewer помог разложить по полочкам. Хотелось бы больше текстовых конспектов к урокам, а не только видео.
Дмитрий К. –
Брал курс, чтобы разобраться с RAG и tool calling на практике — в итоге собрал рабочий прототип на Python за пару недель. Материал по structured outputs и снижению ошибок моделей подан без воды, всё model-agnostic, так что перенёс подходы со своих задач на Gemini. Проект с Fact Checking Agent оказался самым полезным, потому что там видно, как соединять retrieval и проверку фактов. Из минусов — темп довольно плотный для тех, кто совмещает с работой.