Сколько стоит курс «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»?

Курс «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза» доступен бесплатно.

Какой рейтинг у курса «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»?

Курс имеет рейтинг 5.0 из 5 на основе 20 отзывов. На курсе обучается 6 400 учеников.

Где можно пройти курс «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/215591.

Курс на Stepik

Обложка курса «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза» на Stepik

Бесплатно

Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза ★ 5.000

Name: Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза
Availability: InStock
Rating: 5.0 (20 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс "Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза" предоставляет слушателям возможность пройти через полный цикл создания AI-продукта: от идеи до релиза. В курсе вы познакомитесь с моделями от MistralAI (доступный аналог OpenAI) и OpenRouter, LangChain+LangGraph, Arize Phoenix, Chainlit, FastAPI, PostgreSQL, Qdrant, Docker и т.д. Попрактиковаться и получить ревью вы сможете в LLM Simulator!

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	6 400
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	20
Рейтинг курса	5.000
Количество уроков	49
Количество квизов	82
Количество задач с кодом	7
Время прохождения курса	8 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	1.5 года назад	—	—	—	—
Последнее обновление	11 февраля 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»

10 разделов Уроки в курсе «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»

49 уроков Тесты в курсе «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»

82 теста Задачи в курсе «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»

7 задач Время прохождения курса «Разработка AI/LLM-приложений на Python: от идеи до релиза»

8 ч.

обн. 11 февраля 2026

Введение в курс

2 урока

1. Входное тестирование ↗

2. Обзор курса ↗

Введение в AI-продукты

5 уроков

1. О модуле ↗

2. Продукт и AI ↗

3. Этапы создания AI-продукта ↗

4. История одного студенческого AI-продукта ↗

5. Полезные материалы по введению в AI-продукт ↗

Введение в LLM

7 уроков

1. О модуле ↗

2. Под капотом LLM ↗

3. Основные понятия в LLM ↗

4. Вендоры LLM ↗

5. Сравнение разных LLM ↗

6. Первый контакт с LLM ↗

7. Полезные материалы по введению в LLM ↗

Эффективная работа с LLM

8 уроков

1. О модуле ↗

2. Prompt Engineering ↗

3. OpenRouter: сервис для доступа к разным моделям ↗

4. LangChain ↗

5. Agents + Tools / LangGraph ↗

6. RAG ↗

7. MCP [Дорабатывается] ↗

8. Полезные материалы по эффективной работе с LLM ↗

Прототипирование LLM-приложения

6 уроков

1. О модуле ↗

2. Компоненты, архитектуры и паттерны создания LLM-приложения ↗

3. Arize Phoenix: дебаггинг и оценка качества LLM-системы ↗

4. Chainlit: интерфейс для LLM-приложения ↗

5. Полезные материалы по прототипированию LLM-приложений ↗

6. LLM Simulator: о том как это было и что сейчас ↗

Разработка API

8 уроков

1. О модуле ↗

2. FastAPI: разработка API ↗

3. FastAPI: продолжение ↗

4. uv: лучший пакетный менеджер ↗

5. Docker: контейнеризация приложения ↗

6. AI / Vibe Coding: Blackbox, Cursor, Replit [Дорабатывается] ↗

7. AI Full Stack Project: чат с LLM и биллингом [Разрабатывается] ↗

8. Полезные материалы по разработке API ↗

Хранение данных

8 уроков

1. О модуле ↗

2. SQLite: база данных для LLM-прототипов ↗

3. PostgreSQL(+asyncpg): база данных для реальных LLM-приложений ↗

4. SQLAlchemy и Alembic ↗

5. Docker Compose, Volume, Network ↗

6. Qdrant: векторная база данных ↗

7. Полезные материалы ↗

8. LLM Security ↗

🔒 Подготовка к релизу

1 урок

1. Появится позже ↗

Будущее уже ставшее настоящим

5 уроков

1. О модуле ↗

2. Прогнозы развития AI ↗

3. Prompt Engineer, Context Engineer, AI/LLM Engineer и другие ↗

4. Что изучать дальше ↗

5. Финал ↗

🔒 Релиз

1 урок

1. Появится позже ↗