Курс на Stepik
Обложка курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG» на Stepik
3 199 ₽

AI-Engineer: Введение в профессию + RAG ★ 4.967

Открыть на
STEPIK.ORG

Программа объединяет пять взаимодополняющих курса для подготовки AI-инженера полного цикла. Вы начнете с освоения промышленных стандартов работы с API, научитесь интегрировать готовые модели, управлять промптами и выстраивать надежную архитектуру. Затем перейдете к ключевой современной технологии — RAG : изучите векторные представления, построение индексов, организацию поиска и тонкую настройку пайплайнов. Итогом станет умение создавать масштабируемые, готовые к продакшну системы, сочетающие мощь LLM и БД.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Учеников на курсе 0
Сертификаты, выданные на курсе «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Отзывов получено 15
Рейтинг курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Рейтинг курса 4.967
Курсы в пакете «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Курсов в пакете 5 — ———
Уроки в курсе «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Количество уроков 174
Тесты в курсе «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Количество квизов 783
Время прохождения курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Время прохождения курса —
Стоимость курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Стоимость курса 3 199 ₽ —
Обновления курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI-Engineer: Введение в профессию + RAG»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Создавать надежные RESTful API-сервисы с использованием FastAPI.
  • Проектировать архитектуру бэкенда для AI-продуктов.
  • Интегрировать внешние API и управлять асинхронными задачами.
  • Строить полный цикл разработки AI-продукта: от идеи до прототипа.
  • Эффективно работать с промптами, управлять контекстом и ответами LLM.
  • Оценивать и улучшать качество работы моделей.
  • Создавать RAG-пайплайны с нуля для продакшн-среды.
  • Работать с векторными базами данных и эмбеддингами.
  • Оптимизировать поиск и генерацию ответов на основе кастомных баз знаний.
  • Строить агентные архитектуры с использованием LangChain и LangGraph.
  • Создавать автономных агентов, способных рассуждать и принимать решения.
  • Разрабатывать многоагентные системы для сложных задач.
  • Разрабатывать MCP-серверы и подключать к ним LLM-клиенты.
  • Интегрировать модели с внешними инструментами и контекстными данными.
  • Масштабировать MCP-решения до промышленного уровня.
  • Самостоятельно разрабатывать и выводить в продакшн AI-решения любой сложности.
  • Использовать современный стек (FastAPI, LangChain, LangGraph, MCP, векторные БД).
  • Строить законченные AI-продукты от идеи до готового к эксплуатации сервиса.

О курсе

Программа объединяет пять взаимодополняющих курса для подготовки AI-инженера полного цикла. Вы начнете с освоения промышленных стандартов работы с API, научитесь интегрировать готовые модели, управлять промптами и выстраивать надежную архитектуру. Затем перейдете к ключевой современной технологии — RAG : изучите векторные представления, построение индексов, организацию поиска и тонкую настройку пайплайнов. Итогом станет умение создавать масштабируемые, готовые к продакшну системы, сочетающие мощь LLM и БД.

Для кого этот курс

Программа создана для Python-разработчиков, которые хотят освоить профессию AI-инженера и научиться строить промышленные системы. Он идеально подходит тем, кто уже знаком с основами Python и хочет перейти от написания скриптов к созданию сложных распределённых систем. Вам подойдёт, если вы: 1. Хотите освоить профессию AI-инженера с нуля 2. Уже знаете Python и хотите погрузиться в бэкенд и AI 3. Хотите собрать портфолио из четырёх полноценных проектов 4. Готовы писать код и разбираться в архитектурах на практике 5. Хотите понять, как работают LLM-приложения, агенты и MCP "изнутри"

Начальные требования

Для успешного освоения программы рекомендуется иметь:

Базовые знания и навыки:

  • Базовое понимание Python (переменные, функции, классы, работа со списками и словарями).

  • Общее представление о том, как работают веб-технологии: что такое HTTP-запросы, API, JSON.

  • Навык работы с командной строкой (терминал) и базовыми командами.

  • Умение устанавливать библиотеки через pip и настраивать виртуальное окружение.

Это не обязательно, но будет плюсом:

  • Опыт создания небольших скриптов или простых веб-приложений.

  • Поверхностное знакомство с асинхронным программированием.

  • Интерес к машинному обучению и LLM (без углубленных математических знаний).

Главное — желание создавать работающие AI-продукты и готовность много практиковаться. Все необходимые технические детали будут объяснены в процессе обучения. 

Преподаватели курса

Аватар Константин
Константин
Развиваю и совершенствую свои навыки в работе с LLM
★ 4.9
9 курсов 104
→

Как проходит обучение

Теория

Текст с иллюстрациями. Читаете объяснение концепции с примерами из реальных проектов

Код пример

Живой код с разбором. Смотрите рабочий код с подробными комментариями

Закрепление

Тест (5–10 вопросов)Отвечаете на вопросы и проверяете понимание

Что вы получите

  • Полный стек AI-инженера: от бэкенда на FastAPI до агентных систем и MCP.
  • Готовность к самостоятельной разработке и запуску AI-продуктов в продакшн.
  • Уверенное владение современным стеком: LangChain, LangGraph, векторные БД, MCP.
  • Собственные рабочие проекты после каждого модуля: API-сервисы, RAG-системы, агентные приложения.
  • Набор готовых шаблонов и пайплайнов для быстрого старта новых проектов.
  • Решения реальных кейсов, приближенных к задачам индустрии.

Нагрузка

3-4 часов в неделю

Расскажите о курсе друзьям