Сколько стоит курс «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»?

Стоимость курса составляет 5950.00 рублей

Сколько времени занимает прохождение курса «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»?

Прохождение курса «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов» занимает примерно 19 часов.

Какой рейтинг у курса «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 3 учеников.

Где можно пройти курс «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/286380.

Курс на Stepik

Обложка курса «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов» на Stepik

5 950 ₽

Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов ★ 5.000

Name: Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов
Price: 5950.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 5.0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

🚀 Освойте профессию ИИ-инженера: от основ Python до создания продакшен-сервисов с LLM и автономными агентами. Три курса, единая траектория, реальные проекты в портфолио. Только инженерные навыки.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	3
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	14
Рейтинг курса	5.000
Курсов в пакете	3	—	—	—	—
Количество уроков	124
Количество квизов	878
Количество задач с кодом	104
Время прохождения курса	19 ч.	—
Стоимость курса	5 950 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	6 дней назад	—	—	—	—
Последнее обновление	7 мая 2026	—	—	—	—
Сложность	easy	—	—	—	—

Содержание пакета (3 курса)

Курсы в пакете «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»

3 курса Уроки в курсе «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»

124 урока Тесты в курсе «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»

878 тестов Задачи в курсе «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»

104 задачи Время прохождения курса «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов»

19 ч.

1. AI Агенты на Python: для начинающих

369

2 ч.

1. Введение

4 урока

Открытый

1.1 О курсе ↗

2м

Закрытый

1.2 Кто такой AI-агент ↗

Закрытый

1.3 Архитектурный цикл агента: Reason → Act → Observe ↗

Закрытый

1.4 Требования к курсу и подготовка окружения ↗

2. Фундамент агентов без фреймворков

6 уроков

Открытый

2.1 Агент на requests: первый запрос к LLM ↗

Закрытый

2.2 Инструменты (tools) ↗

Закрытый

2.3 Цикл выполнения: как агент выбирает инструмент ↗

Закрытый

2.4 Простая память: кэширование предыдущих шагов через dict ↗

Закрытый

2.5 Границы агента без фреймворков ↗

Закрытый

2.6 Закрепление: мини-агент для анализа одной строки лога ↗

3. CrewAI: освоение кирпичиков

6 уроков

Открытый

3.1 Класс Agent: role, goal, backstory — зачем всё это нужно ↗

Закрытый

3.2 Класс Task: описание задачи и ожидаемый вывод ↗

Закрытый

3.3 Класс Crew: процессы sequential и hierarchical ↗

Закрытый

3.4 Инструменты в CrewAI: декоратор @tool и кастомные функции ↗

Закрытый

3.5 Обработка ошибок в инструментах ↗

Закрытый

3.6 Закрепление: Анализатор инцидентов ↗

4. LangGraph: освоение кирпичиков

10 уроков

Открытый

4.1 Состояние (State): TypedDict и зачем типизировать ↗

Закрытый

4.2 Граф состояний (StateGraph): основа выполнения ↗

Закрытый

4.3 Узлы графа (Node): функции как шаги выполнения ↗

Закрытый

4.4 Рёбра (Edge): линейные переходы между узлами ↗

Закрытый

4.5 Условные переходы (ConditionalEdge): ветвление по состоянию ↗

Закрытый

4.6 Команда (Command): динамическое управление состоянием и потоком ↗

Закрытый

4.7 Чекпоинты: сохранение и восстановление прогресса ↗

Закрытый

4.8 Прерывания (Interrupt): Human-in-the-Loop ↗

Закрытый

4.9 Вызовы LLM в узлах графа: интеллект через промпты ↗

Закрытый

4.10 Закрепление: Анализатор инцидентов ↗

5. Сравнение архитектур на микро-кейсах

7 уроков

Закрытый

5.1 Линейный пайплайн: CrewAI vs LangGraph — чей код проще? ↗

Закрытый

5.2 Цикл с условием ↗

Закрытый

5.3 Параллельная обработка ↗

Закрытый

5.4 Антипаттерн «бесконечный цикл» ↗

Закрытый

5.5 Антипаттерн «утечка состояния» ↗

Закрытый

5.6 Когда выбрать CrewAI, а когда LangGraph ↗

Закрытый

5.7 Закрепление ↗

6. Продакшен-слои для агентов

7 уроков

Закрытый

6.1 Валидация вывода через Pydantic: ловим галлюцинации структуры ↗

Закрытый

6.2 Retry-логика: повтор с уточняющим промптом при ошибке валидации ↗

Закрытый

6.3 Тестирование агентов: моки LLM и проверка бизнес-логики ↗

Закрытый

6.4 Логирование и трейсинг ↗

Закрытый

6.5 Мониторинг: LangSmith, алерты ↗

Закрытый

6.6 Безопасность: санитизация инпута и ограничение инструментов ↗

Закрытый

6.7 Закрепление ↗

7. Финальный проект: SupportAI на FastAPI + LangGraph

10 уроков

Открытый

7.1 Архитектура проекта и подготовка окружения ↗

Закрытый

7.2 Модели и миграции ↗

Закрытый

7.3 Асинхронные эндпоинты и валидация ↗

Закрытый

7.4 Многоузловой агент ↗

Закрытый

7.5 Память агента: InMemorySession + Чекпоинты ↗

Закрытый

7.6 Валидация и retry-логика агента ↗

Закрытый

7.7 Безопасность: санитизация и ограничение инструментов ↗

Закрытый

7.8 Логирование, мониторинг и алерты ↗

Закрытый

7.9 Тестирование: моки и интеграция ↗

Закрытый

7.10 Запуск агента в Docker: упаковка и тестирование ↗

8. Заключение

3 урока

Закрытый

8.1 Пути развития: от агентов к многоагентным системам ↗

Закрытый

8.2 Рекомендации по железу ↗

Закрытый

8.3 Заключение ↗

2. LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов 5.0

315

450

16 ч.

1. Введение

1 урок

Открытый

1.1 О курсе ↗

123

2м

2. Введение в LLM: с нуля до первого запроса

8 уроков

Закрытый

2.1 Что такое LLM? ↗

17м

Закрытый

2.2 Осознанное взаимодействие с LLM: промпты, параметры, security ↗

12м

Закрытый

2.3 Выбор между облачными API и локальными моделями ↗

20м

Закрытый

2.4 Первый запрос к LLM ↗

29м

Закрытый

2.5 Установка и запуск LLM локально с помощью Ollama ↗

9м

Закрытый

2.6 Base-модели и instruct-модели: в чём разница и почему это важно ↗

6м

Закрытый

2.7 Эксперименты с промптами: few-shot и chain-of-thought ↗

9м

Закрытый

2.8 Закрепление материала ↗

1м

3. Embeddings и векторные базы данных

6 уроков

Закрытый

3.1 Что такое embeddings (эмбеддинги)? ↗

13м

Закрытый

3.2 Векторные базы данных: зачем они и как работают? ↗

14м

Закрытый

3.3 Создание и поиск по эмбеддингам с Chroma ↗

19м

Закрытый

3.4 Переход на Qdrant: запуск через Docker и интеграция ↗

29м

Закрытый

3.5 Полезные практики: чанкинг, метаданные, reranking ↗

7м

Закрытый

3.6 Закрепление материала ↗

4. RAG: Retrieval-Augmented Generation на практике

8 уроков

Закрытый

4.1 RAG с нуля: архитектура и первый рабочий пайплайн ↗

9м

Закрытый

4.2 RAG в продакшене: переключение на Qdrant и асинхронность ↗

Закрытый

4.3 Оценка качества RAG ↗

Закрытый

4.4 Защита от галлюцинаций и фильтрация ответов ↗

17м

Закрытый

4.5 Введение в агентов: LLM + инструменты (tools) ↗

Закрытый

4.6 Stateful-агенты с LangGraph ↗

Закрытый

4.7 Подготовка к продакшену: логирование, мониторинг, безопасность ↗

Закрытый

4.8 Закрепление: финальный мини-проект ↗

5. Продвинутый RAG: надёжность, безопасность и контроль в продакшен

6 уроков

Закрытый

5.1 Почему RAG ломается в продакшене? Типичные сценарии ↗

Закрытый

5.2 Защита RAG: от индексации до ответа ↗

Закрытый

5.3 Мониторинг RAG в продакшене: логи, метрики, алерты ↗

Закрытый

5.4 Оптимизация поиска: reranking и multi-query ↗

Закрытый

5.5 Метаданные: основа безопасности и персонализации ↗

Закрытый

5.6 Закрепление материала ↗

6. Локальные LLM: запуск без облака и без GPU

7 уроков

Закрытый

6.1 Когда локальные LLM — не просто «можно», а «нужно» ↗

Закрытый

6.2 Выбор модели под задачу: не параметры, а измеримые метрики ↗

Закрытый

6.3 Ollama в продакшене: как обернуть демон в надёжный сервис ↗

Закрытый

6.4 Прямой inference через llama-cpp-python ↗

Закрытый

6.5 Мониторинг и алертинг для локальных LLM ↗

Закрытый

6.6 Решение типичных проблем в продакшене ↗

Закрытый

6.7 Закрепление материала ↗

7. Дообучение LLM без GPU и PhD

4 урока

Закрытый

7.1 Зачем дообучать модель и когда это оправдано ↗

Закрытый

7.2 Дообучение через LoRA на бесплатной GPU (Google Colab) ↗

Открытый

7.3 Интеграция LoRA-адаптера в локальные LLM ↗

1м

Закрытый

7.4 Закрепление материала ↗

8. Multi-agent системы: оркестрация и роли

4 урока

Закрытый

8.1 Введение в multi-agent системы ↗

Закрытый

8.2 Архитектура и оркестрация ↗

Закрытый

8.3 Реализация на CrewAI ↗

Закрытый

8.4 Альтернативы и расширения (Autogen, кастомизация) ↗

9. Финальный проект — AI-ассистент разработчика

6 уроков

Открытый

9.1 Архитектура и требования ↗

2м

Закрытый

9.2 Подготовка окружения и компонентов ↗

Закрытый

9.3 Реализация RAG-поиска (POST /search) ↗

Закрытый

9.4 Реализация генерации и сохранения (POST /generate) ↗

Закрытый

9.5 Инфраструктура и тестирование ↗

Закрытый

9.6 Компромиссы и пути развития ↗

10. Заключение

1 урок

Закрытый

10.1 Заключение ↗

11. Глоссарий и закрепление по всему курсу

3 урока

Закрытый

11.1 Глоссарий курса ↗

21м

Закрытый

11.2 Тесты 1 ↗

Закрытый

11.3 Тесты 2 ↗

3. Python ROADMAP | С Нуля до Middle 2026 5.0

1 782

0 ч.

1. Вступление

3 урока

Закрытый

1.1 Как пользоваться этим roadmap’ом ↗

140

2м

Закрытый

1.2 С чего стоит начать ↗

1м

Закрытый

1.3 Рекомендации к обучению ↗

1м

2. С нуля до Junior

7 уроков

Закрытый

2.1 Базовый уровень ↗

1м

Закрытый

2.2 Средний уровень ↗

2м

Закрытый

2.3 EXTRA (Средний уровень) ↗

2м

Закрытый

2.4 Продвинутый уровень ↗

2м

Закрытый

2.5 EXTRA (Продвинутый уровень) ↗

1м

Закрытый

2.6 Профессиональный уровень ↗

2м

Закрытый

2.7 EXTRA (Профессиональный уровень) ↗

2м

3. С Junior до Middle

2 урока

Закрытый

3.1 Базовый уровень ↗

1м

Закрытый

3.2 EXTRA (Базовый уровень) ↗

1м

4. Дополнительный материал

2 урока

Закрытый

4.1 Книги ↗

1м

Закрытый

4.2 Полезные репозитории ↗

1м

5. Заключение

1 урок

Закрытый

5.1 Пока на этом всё ↗

1м