Чему вы научитесь
- Понимать архитектуру современных LLM и ориентироваться в экосистеме AI-инструментов
- Строить эффективные RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) с оценкой качества ответов
- Разрабатывать автономных AI-агентов на LangChain, LlamaIndex и CrewAI
- Работать с векторными базами данных (Qdrant, PGVector) и создавать эмбеддинги
- Оценивать качество генерации с помощью Ragas, Faithfulness, Context Precision
- Деплоить AI-приложения и управлять инфраструктурой
О курсе
Практическая дорожная карта для Python-разработчиков, желающих стать ИИ-Инженерами. Это не полноценный курс с лекциями, а проверенный план развития: структурированные темы, ресурсы (документация, статьи, видео), и тесты для закрепления знаний.
Пройдёте путь от основ LLM до построения RAG-систем и многоагентных архитектур. Никакой воды — только то, что реально используют в индустрии. 🚀
Для кого этот курс
Python-разработчики (Junior/Middle), которые хотят перейти в быстрорастущую сферу AI Engineering
Data Scientists, желающие углубиться в инженерную часть развёртывания LLM-приложений
Backend-разработчики, интересующиеся интеграцией нейросетей в свои продукты
Энтузиасты AI, которые уже экспериментировали с чат-ботами, но хотят систематизировать знания и строить архитектурно правильные решения
Начальные требования
-
Уверенное знание Python (синтаксис, ООП, работа с библиотеками)
-
Понимание основ веб-разработки (REST API, HTTP)
-
Желание разбираться в документации и английский язык на уровне чтения (большинство передовых инструментов документированы на английском)
-
Важно: Курс не требует глубоких знаний математики или теории машинного обучения — фокус на прикладном использовании готовых моделей и фреймворков
Преподаватели курса
2 259
Как проходит обучение
Обучение построено в формате самостоятельного изучения по чёткому плану:
-
Теоретические блоки — краткие введения в темы с ссылками материалы (статьи, видео, официальная документация и т.д)
-
Тесты — проверка понимания ключевых концепций для закрепления изученного материала
Вы двигаетесь в своём темпе, возвращаясь к материалам при необходимости.
Что вы получите
- ✅ Чёткую структуру — понимание, что учить дальше, без хаотичного скаканья по ресурсам
- ✅ Актуальный стек — инструменты, которые используются в индустрии прямо сейчас
- ✅ Экономию времени — уже отобран лучший контент, избавляя вас от информационного шума и месяцев поиска
- ✅ Понимание продакшена — не только как сделать работающий прототип, но и как строить системы, которые держат нагрузку
- ✅ Базу для собеседований — знания, которые позволят уверенно отвечать на вопросы по архитектуре LLM-приложений
Нагрузка
5