Курс на Stepik
Обложка курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов» на Stepik
3 500₽ -20%
--:--:--
2 800 ₽

LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Ввод в профессию AI-Engineer. Курс для Python-разработчиков: как внедрить LLM в реальные задачи — от эмбеддингов и RAG до дообучения и multi-agent систем без GPU и PhD.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Учеников на курсе 315
Сертификаты, выданные на курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Сертификатов выдано 52
Отзывы о курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Отзывов получено 6
Рейтинг курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Количество уроков 56
Тесты в курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Количество квизов 450
Задачи с кодом в курсе «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Количество задач с кодом 51
Время прохождения курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Время прохождения курса —
Стоимость курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Стоимость курса 3 500 ₽ —
Обновления курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Обновления курса — —
Дата публикации курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Вы научитесь использовать LLM как инженерный компонент: отправлять запросы через API и локальные движки (Ollama, llama.cpp), строить RAG на Chroma и Qdrant, и создавать агентов с памятью и инструментами на LangChain и CrewAI.
  • Освоите дообучение open-source моделей (Mistral) методами LoRA — даже на бесплатной GPU в Colab — и сможете запускать их локально в формате GGUF.
  • Научитесь интегрировать всё в FastAPI-приложения, покрывать тестами, оценивать качество с помощью RAGAS и кастомных метрик, а также настраивать логирование, health-check’и и защиту от промпт-инъекций.

О курсе

Ввод в профессию AI-Engineer. Курс для Python-разработчиков: как внедрить LLM в реальные задачи — от эмбеддингов и RAG до дообучения и multi-agent систем без GPU и PhD.

Для кого этот курс

— Python-разработчики, которые хотят добавить AI в свой стек
— Инженеры, планирующие внедрять LLM во внутренние инструменты (Jira, документация, чат-боты)
— Техлиды и архитекторы, оценивающие применимость LLM в инфраструктуре
— Те, кто уже пробовал LLM, но не знает, как выйти за пределы простых скриптов.

Начальные требования

  • ✅ Уверенное владение Python 3
  • ✅ Опыт работы с FastAPI / aiohttp / аналогами
  • ✅ Понимание асинхронного программирования
  • ✅ Умение работать с Docker и Docker Compose
  • ❌ Не требуется: знание ML, TensorFlow/PyTorch, линейной алгебры

Преподаватели курса

Аватар Попов Станислав
Попов Станислав
🐍 Sber AI Lab | 🧠 AI Engineer | 💻 Автор курсов на Stepik
★ 5.0
4 курса 2 038
→

Как проходит обучение

  • 📚 Краткие теоретические модули с кодом и схемами
  • 💻 Практические задания с автоматической проверкой
  • 🧪 Тесты на понимание
  • 💬 Форум поддержки: вопросы к автору, обсуждение архитектурных решений
Сертификат курса LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 52 учеников получили сертификат.

Что вы получите

  • 🧠 Production-ready навыки по интеграции LLM
  • 📂 Проект в портфолио: RAG-сервис, дообученная модель, LLM-агент
  • 🛡️ Понимание инженерных паттернов: масштабируемость, безопасность, мониторинг
  • 💼 Повышенную востребованность на рынке: AI Engineering — один из самых быстрорастущих направлений backend’а

Нагрузка

4 часа в неделю

Расскажите о курсе друзьям