Чему вы научитесь
- Курс формирует системное мышление архитектора ИИ:
- требования
- архитектура
- модели
- знания
- агенты
- инфраструктура
- оценка
- безопасность
- эксплуатация.
О курсе
Фундаментальный курс по проектированию, построению и эксплуатации современных ИИ-систем.
Курс о том, как превращать отдельные AI/ML-модели и LLM в полноценные, управляемые и надёжные системы: от данных и выбора модели до RAG, памяти, ИИ-агентов, инференса, инфраструктуры, оценки, безопасности и жизненного цикла.
В центре курса — архитектурное мышление: требования, паттерны, компромиссы качество × задержка × стоимость, измеримость, надёжность и контроль рисков.
Для кого этот курс
Курс для архитекторов и инженеров ИИ, разработчиков, ML/AI-инженеров, технических руководителей и специалистов, участвующих в создании и внедрении ИИ-систем.
Будет полезен тем, кто хочет перейти от работы с отдельными моделями к проектированию полноценных AI-систем: RAG, ИИ-агентов, инфраструктуры, оценки качества, безопасности и эксплуатации.
Начальные требования
- Уверенно пользоваться Python и понимать основы работы с данными.
- Иметь базовое представление о машинном обучении, нейросетях и LLM.
- Желательно понимать основы баз данных, SQL и API.
- Опыт разработки ИИ-систем будет полезен, но глубокие знания ML не требуются.
Преподаватели курса
1 125
Как проходит обучение
Обучение проходит в формате самостоятельного изучения уроков, схем и практических заданий. Материал последовательно ведёт от основ архитектуры ИИ к проектированию RAG, агентных систем, инфраструктуры, оценки и безопасности.
В ходе курса необходимо изучать материалы, разбирать архитектурные решения и выполнять практические задания, постепенно развивая единый сквозной кейс.
Что вы получите
- Понимание принципов архитектуры современных ИИ-систем.
- Навыки проектирования RAG, ИИ-агентов, LLM-инфраструктуры и интеграций.
- Умение выбирать модели и архитектурные решения с учётом качества, стоимости и производительности.
- Понимание подходов к оценке, безопасности, надёжности и эксплуатации ИИ-систем.
- Практический опыт на сквозном архитектурном кейсе.
Нагрузка
5 часов в неделю