Описание
Количество уроков: 19 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 2,81 ГБ
Spring AI открывает массу возможностей для разработчиков, но правильная интеграция локальных LLM и построение надежной архитектуры — задача не из простых. Этот курс поможет вам освоить принципы, подходы и практики, которые позволяют внедрять AI в реальные сервисы так, чтобы всё работало стабильно, безопасно и эффективно.
О курсе
Программа предназначена для разработчиков уровня junior–middle, которые уже уверенно работают с Java и знакомы с основами Spring, но только начинают погружаться в мир AI и LLM. Курс помогает разобраться, как правильно подключать модели, строить архитектуру вокруг них и обеспечивать работоспособность без облачных затрат.
Чему вы научитесь
• Интегрировать локальные LLM в приложение через Spring AI
• Строить архитектуру, которая сохраняет безопасность и управляемость
• Применять RAG-подход без сложной математики и теоретических выкладок
• Настраивать необходимый инструментарий и рабочую среду
• Повышать качество взаимодействия с моделью и снижать ошибки
Для кого создан этот курс
Если вы хотите освоить инженерный подход к AI, этот курс станет логичным шагом в развитии.
Курс особенно подойдёт тем, кто:
• Владеет Java и применяет её в реальных проектах
• Знаком со Spring Framework и понимает компоненты вроде @Component
• Хочет работать с AI как инженер, а не как пользователь чатов
• Нуждается в понятном и практичном подходе к Spring AI, RAG и локальным моделям
Зачем проходить этот курс
Главная ценность программы — практический взгляд на интеграцию AI, а не просто демонстрация возможностей.
После прохождения вы сможете:
• Использовать Spring AI в реальных задачах, а не только в учебных примерах
• Интегрировать LLM в продуманную архитектуру, а не в спонтанные обвязки
• Грамотно применять RAG без необходимости изучать научные исследования
Результаты обучения
Вы не просто изучите теорию — у вас останется готовая база для будущих проектов.
Что будет у вас на руках после курса
• Полноценный микросервис на Spring AI с подключенной локальной моделью и RAG
• Готовый код, который легко адаптировать под собственные нужды
• Понимание принципов проектирования AI‑интеграций, которые работают стабильно и предсказуемо
Артём К. –
Брал курс, чтобы разобраться с интеграцией локальных LLM в рабочий проект на Spring. Больше всего помогла часть про архитектуру вокруг модели — стало понятно, как всё это держать безопасным и управляемым без облачных затрат. RAG объяснили без лишней математики, что для меня как практика было в самый раз. За 19 уроков успел собрать рабочую среду и попробовать подключить модель сам.