Курс на Stepik
Обложка курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» на Stepik
Бесплатно

AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практическая дорожная карта для Python-разработчиков, желающих стать ИИ-Инженерами. Это не полноценный курс с лекциями, а проверенный план развития: структурированные темы, ресурсы (курсы, 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. 🚀

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Учеников на курсе 838
Сертификаты, выданные на курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Отзывов получено 1
Рейтинг курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Количество уроков 27
Тесты в курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Количество квизов 194
Время прохождения курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Время прохождения курса
Обновления курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Обновления курса
Дата публикации курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» 9 разделов Уроки в курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» 27 уроков Тесты в курсе «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» 194 теста Время прохождения курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» 1 ч. Последнее обновление курса «AI Engineer - ROADMAP | План для освоения профессии» обн. 5 августа 2026

Введение

4 урока
1. Кто такой AI Engineer? (vs ML Engineer, Data Scientist)
2. Почему backend-разработчику это ближе, чем кажется
3. Инструменты, которые заменяют "модели": LLM как сервис
4. Как использовать этот roadmap

Базовый стек AI-инженера

4 урока
1. Основы LLM: что нужно знать
2. Работа с API LLM
3. Локальные LLM
4. Логирование и трассировка

Промпт-инжиниринг

2 урока
1. Основы написания промптов
2. Тестирование и отладка промптов

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

3 урока
1. Архитектура RAG
2. Векторные базы
3. Оценка качества RAG

Агенты (Agentic AI)

5 уроков
1. Что такое AI-агент?
2. Инструменты (tools)
3. Память
4. Фреймворки
5. Оркестрация

LLM в продакшене: деплой, мониторинг, CI/CD

3 урока
1. Деплой с Docker и GPU (nvidia-container-toolkit)
2. Мониторинг LLM: задержка, токены и стоимость
3. CI/CD для LLM: регрессионные тесты промптов

Low‑code и автоматизация (n8n)

2 урока
1. n8n: базовые паттерны workflow
2. Кастомные ноды и когда без кода не обойтись

Безопасность и этика

3 урока
1. Защита от prompt injection: валидация
2. Обнаружение и удаление персональных данных (PII)
3. Контроль расходов и защита от злоупотреблений

Заключение

1 урок
1. Заключение