Программирование [Arpit Bhayani] Интенсив по внедрению искусственного интеллекта (2026)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Arpit Bhayani​

Название: Интенсив по внедрению искусственного интеллекта (2026)​

Продолжительность: 20 ч 52 мин 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.

СКАЧАТЬ: