Курс на Stepik
Обложка курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях» на Stepik
2 999 ₽

AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Учеников на курсе 130
Сертификаты, выданные на курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Сертификатов выдано 3
Отзывы о курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Количество уроков 38
Тесты в курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Количество квизов 154
Задачи с кодом в курсе «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Количество задач с кодом 123
Время прохождения курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Время прохождения курса —
Стоимость курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Стоимость курса 2 999 ₽ —
Обновления курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———
5.000 ★
из 5
1 отзыв
★★★★★
1
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
★★★★★
0
Ilmir Nigmatullin
Ilmir Nigmatullin •
★ ★ ★ ★ ★
• 3 недели назад

Курс мне очень понравился. Его главное достоинство в том, что он не ограничивается работой с LLM: параллельно учат писать грамотный Python-код, проводить код-ревью и поддерживать проект после его запуска. Отдельный плюс — блок про эксплуатацию: FastAPI, мониторинг, логирование и воспроизводимый запуск через Docker В итоге получаешь не набор разрозненных приёмов, а целостное понимание того, как довести решение на LLM до рабочего состояния и сопровождать его дальше Рекомендую!