Курс на Stepik
Обложка курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса» на Stepik
1 890 ₽

Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Проектирование production AI-систем: от простого GPT wrapper до зрелой архитектуры с routing, context engineering и оркестрацией. Каждый урок строится вокруг реального production-инцидента и его архитектурного решения. Шесть модулей: разборы сбоев, ключевые паттерны проектирования, sync/async-обработка, оркестрация задач, очереди и workflow, event-driven подход.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Учеников на курсе 5
Сертификаты, выданные на курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Количество уроков 32
Тесты в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Количество квизов 96
Задачи с кодом в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Количество задач с кодом 32
Время прохождения курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Стоимость курса 1 890 ₽ —
Обновления курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»Последнее обновление — ———

Чему вы научитесь

  • Проектировать AI-системы production-уровня
  • Понимать, почему GPT wrapper ломается под нагрузкой
  • Выбирать архитектурный паттерн под конкретную задачу
  • Строить event-driven AI-системы и слой оркестрации
  • Предотвращать типовые production-инциденты в AI

О курсе

Проектирование production AI-систем: от простого GPT wrapper до зрелой архитектуры с routing, context engineering и оркестрацией. Каждый урок строится вокруг реального production-инцидента и его архитектурного решения. Шесть модулей: разборы сбоев, ключевые паттерны проектирования, sync/async-обработка, оркестрация задач, очереди и workflow, event-driven подход.

Для кого этот курс

- Python-разработчикам и backend-инженерам, которые строят или хотят строить AI-системы, - AI-инженерам, чьи системы уже работают, но ломаются в production, - Архитекторам, которые оценивают или проектируют AI-решения для бизнеса.

Начальные требования

  • Опыт разработки на Python
  • Базовое знание FastAPI или другого web-фреймворка
  • Понимание async/await в Python
  • Базовое знакомство с Docker и контейнерами

Преподаватели курса

Аватар Alexei Maximov
Alexei Maximov
Алексей Максимов — Разработчик и специалист по поддержке ПО с опытом более 20 лет. Эксперт в C#, .NET, веб-разработке, и...
4 курса 20
→

Как проходит обучение

Каждый урок: история инцидента → архитектура → реализация

Реальные production-инциденты как основа обучения

Практические примеры на Python и FastAPI в репозитории GitHub

Failure-first подход к проектированию систем

Формат курса

Видео-лекции + архитектурные диаграммы + практические задания

Что вы получите

  • 🏗️ Скелет production API (enterprise-ai-assistant) — репозиторий, который строится урок за уроком
  • 📐 Библиотеку архитектурных паттернов для AI-систем с разбором failure modes
  • 🔧 32 практических задания на Python — каждое реализует конкретный production-паттерн
  • ⚡ Навык мышления в категориях надёжности, задержки и масштабируемости

Нагрузка

24 часа видео + практические задания

Расскажите о курсе друзьям