Курс AI-инженерии (2025)

Курс AI-инженерии открывает путь в профессиональную работу с современными моделями искусственного интеллекта. В этом материале мы разберём ключевые элементы курса, его преимущества и практическую ценность для разработчиков, которые хотят уверенно работать с LLM и создавать на их основе производственные решения.

О чём этот курс

Программа фокусируется на глубоком понимании того, как функционируют большие языковые модели и инфраструктура вокруг них. Вы изучите принципы токенизации, механизм внимания, работу с эмбеддингами и узнаете, как использовать векторные базы данных для построения интеллектуальных приложений.

Ключевые темы

• Построение ментальных моделей работы LLM, включая архитектуру трансформеров.
• Токенизация, создание эмбеддингов и роль attention-механизма.
• Оптимизация инференса: кэширование, батчинг, квантизация.
• Создание RAG-пайплайнов и работа с векторными хранилищами данных.
• Сравнение подходов: prompt-инжиниринг, дообучение, агентные системы.
• Мониторинг, отладка и масштабирование LLM в продакшене.

Практическая ценность курса

Главная цель программы — перевести теорию LLM в конкретные инженерные навыки. Каждый модуль сопровождается практическими примерами, что позволит вам сразу применять полученные знания в рабочих проектах.

Что вы сможете делать после прохождения

• Понимать внутренние процессы моделей вроде GPT и уверенно взаимодействовать с ними.
• Строить эффективные пайплайны поиска и генерации на базе RAG.
• Проектировать LLM-приложения, способные работать под нагрузкой.
• Выбирать оптимальную стратегию работы с моделью: prompting, fine-tuning или агенты.

Для кого подходит этот курс

Курс создан для разработчиков, backend-инженеров, специалистов по данным и всех, кто хочет перейти в AI-инженерию, опираясь на фундаментальные знания, а не на поверхностные практики prompt-инжиниринга.

Результат обучения

По завершении вы будете уверенно понимать, как устроены LLM и инфраструктура вокруг них, и сможете создавать реальные приложения, использующие современные методы генеративного ИИ — от прототипов до продакшен-решений.