Сколько стоит курс «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»?

Стоимость курса составляет 7335.00 рублей

Выдаётся ли сертификат по окончании курса?

Да, при успешном завершении курса выдаётся сертификат от платформы Stepik. На данный момент 1 учеников получили сертификат (2.0% завершаемость).

Где можно пройти курс «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/295921.

Курс на Stepik

Обложка курса «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» на Stepik

7 335 ₽

Python современный AI для разработчика и автоматизации задач ★ 0.000

Name: Python современный AI для разработчика и автоматизации задач
Price: 7335.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс для разработчиков о том, как встроить современные AI-модели в рабочий код: API и структурированный вывод, поиск по документам и RAG, агенты и инструменты, оценка качества, надёжность и стоимость, запуск моделей и настройка под задачу, автоматизация рутины, SQL и аналитика, MCP и песочница для агентов. 63 урока, в каждом теория, тесты и задача с автопроверкой на чистом Python.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	49
Сертификатов выдано	1
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	63
Количество квизов	255
Количество задач с кодом	64
Время прохождения курса	5 ч.	—
Стоимость курса	7 335 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	17 сентября 2026	—	—	—	—
Сложность	hard	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

15 разделов Уроки в курсе «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

63 урока Тесты в курсе «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

255 тестов Задачи в курсе «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

64 задачи Время прохождения курса «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

5 ч.

обн. 17 сентября 2026

Введение. Как проходить курс

1 урок

1. Урок 1. Окружение, версии и работа без платных ключей ↗

Модуль 1. Современный Python для автоматизации

5 уроков

1. Урок 1. Окружение и структура проекта ↗

2. Урок 2. Файлы, пути и безопасная запись ↗

3. Урок 3. JSON, CSV и типизированные модели данных ↗

4. Урок 4. HTTP-клиент, повторы и лимиты API ↗

5. Урок 5. CLI, логирование и запуск по расписанию ↗

Модуль 2. LLM API в коде

5 уроков

1. Урок 1. Токены, контекст и параметры генерации ↗

2. Урок 2. Первый вызов API и обёртка над провайдером ↗

3. Урок 3. Стриминг, ошибки и стоимость вызовов ↗

4. Урок 4. Структурированный вывод: JSON Schema и pydantic ↗

5. Урок 5. Промпт как спецификация: структура, примеры, версии ↗

Модуль 3. Эмбеддинги, поиск и RAG

4 урока

1. Урок 1. Эмбеддинги и косинусное сходство ↗

2. Урок 2. Чанкинг и подготовка корпуса ↗

3. Урок 3. Векторное хранилище, фильтры и гибридный поиск ↗

4. Урок 4. Сборка RAG-пайплайна и его оценка ↗

Модуль 4. Агенты и tool calling

4 урока

1. Урок 1. Tool calling: схемы функций и диспетчер вызовов ↗

2. Урок 2. Цикл агента, планирование и условия остановки ↗

3. Урок 3. Инструменты автоматизации: файлы, процессы, сеть ↗

4. Урок 4. Память, состояние и мультиагентные схемы ↗

Модуль 5. AI в рабочем процессе разработчика

5 уроков

1. Урок 1. Ревью кода и генерация тестов с помощью LLM ↗

2. Урок 2. Документация, сообщения коммитов и changelog ↗

3. Урок 3. Разбор логов и помощь при инцидентах ↗

4. Урок 4. Рефакторинг legacy и большая кодовая база ↗

5. Урок 5. AI-проверки в CI и командном ревью ↗

Модуль 6. Продакшн-практики

4 урока

1. Урок 1. Evals: измеряем качество и ловим регрессии ↗

2. Урок 2. Наблюдаемость, трейсы и контроль расходов ↗

3. Урок 3. Безопасность: инъекции промптов, секреты и данные ↗

4. Урок 4. Асинхронность, батчинг, кэш и деплой сервиса ↗

Модуль 7. Продвинутый поиск и работа с документами

4 урока

1. Урок 1. Разбор документов: PDF, таблицы и OCR ↗

2. Урок 2. Преобразование запроса: rewriting, RRF и HyDE ↗

3. Урок 3. Реранкинг, MMR и сжатие контекста под бюджет ↗

4. Урок 4. Метрики поиска: recall@k, MRR и nDCG ↗

Модуль 8. Оркестрация, надёжность и масштаб

5 уроков

1. Урок 1. Идемпотентность и дедупликация запросов ↗

2. Урок 2. Кэш: точный, префиксный и семантический ↗

3. Урок 3. Лимиты: token bucket, конкурентность, приоритеты ↗

4. Урок 4. Очередь задач: retry, backoff и dead letter ↗

5. Урок 5. Долгие задачи: чекпоинты, стриминг и отмена ↗

Модуль 9. Качество, стоимость и эксплуатация

5 уроков

1. Урок 1. Тестирование кода с LLM: моки, кассеты, снапшоты ↗

2. Урок 2. Роутинг моделей, каскады и контроль бюджета ↗

3. Урок 3. Локальные модели: квантизация и инференс ↗

4. Урок 4. Fine-tuning: датасет, обучение и оценка выигрыша ↗

5. Урок 5. Мультимодальность: изображения, аудио и OCR ↗

Модуль 10. Модели: выбор, запуск и настройка под задачу

6 уроков

1. Урок 1. Как выбрать модель под задачу и проверить выбор ↗

2. Урок 2. Параметры генерации: temperature, top_p, stop, seed ↗

3. Урок 3. Reasoning-модели и бюджет размышления ↗

4. Урок 4. Запуск моделей: Ollama, vLLM, контейнер и GPU ↗

5. Урок 5. Эмбеддеры и реранкеры: свой сервис ↗

6. Урок 6. Рецепты: классификация, суммаризация, код ↗

Модуль 11. Автоматизация рабочих процессов

5 уроков

1. Урок 1. Парсинг сайтов: селекторы и вежливый обход ↗

2. Урок 2. Почта: разбор входящих и дайджест ↗

3. Урок 3. Таблицы и отчёты: сводки без выдуманных чисел ↗

4. Урок 4. Вебхуки и боты: подпись, очередь, дубли ↗

5. Урок 5. Автоматизация браузера: сценарии и флаки ↗

Модуль 12. Данные, SQL и аналитика с LLM

4 урока

1. Урок 1. Text-to-SQL: схема, права и проверка запроса ↗

2. Урок 2. Починка запроса, проверка результата и кэш ↗

3. Урок 3. Аналитика: вклады, аномалии и оконные функции ↗

4. Урок 4. pgvector в проде: индексы, фильтры, гибрид ↗

Модуль 13. MCP, инструменты и песочница

4 урока

1. Урок 1. MCP: протокол, сущности и диспетчер ↗

2. Урок 2. Свой MCP-сервер: инструменты и схемы ↗

3. Урок 3. Песочница для кода агента: изоляция и лимиты ↗

4. Урок 4. Каталог инструментов: права, версии, аудит ↗

Итоговая работа

2 урока

1. Итоговый тест по всему курсу ↗

2. Итоговые задачи: чанкинг, цитаты, каскад ↗