Курс на Stepik
Научитесь разрабатывать AI-приложения на Python от первых LLM-функций до сложных AI-систем. Вы создадите AI бэкенд на FastAPI, освоите работу с промптами, инструментами, документами и изображениями. Затем разработаете шлюз для моделей, RAG-помощника с поддержкой аудио, агента на LangGraph и MCP и классификатор с дообучением LoRA/QLoRA. Научитесь проверять качество, надёжность и стоимость решений.
| Показатель | Текущие показатели | Рост | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Значение | 🏆 Рейтинг | 3 дн | 7 дн | 30 дн | |
 Учеников на курсе |
22 | ||||
 Сертификатов выдано |
0 | ||||
 Отзывов получено |
1 | ||||
 Рейтинг курса |
5.000 | ||||
 Курсов в пакете |
2 | — | — | — | — |
 Количество уроков |
93 | ||||
 Количество квизов |
385 | ||||
 Количество задач с кодом |
222 | ||||
 Время прохождения курса |
— | ||||
 Стоимость курса |
5 499 ₽ | — | |||
 Обновления курса |
— | — | |||
 Дата публикации курса |
— | — | — | — | |
| Последнее обновление |
— | — | — | — | |
| Сложность | easy | — | — | — | — |
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!
