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
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	8
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	32
Количество квизов	96
Количество задач с кодом	32
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	1 890 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	3 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	25 августа 2026	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

6 разделов Уроки в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

Уроки в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

32 урока Тесты в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

Тесты в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

96 тестов Задачи в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

Задачи в курсе «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

32 задачи Время прохождения курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

Время прохождения курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

0 ч.

Последнее обновление курса «Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса»

обн. 25 августа 2026

Невидимые сбои систем ИИ

6 уроков

1. Как GPT wrapper уничтожил production-систему ↗

2. AI-система — это не вызов LLM API ↗

3. Тихие сбои в production AI ↗

4. Конфликт «качество модели против задержки» ↗

5. Когда control flow и data flow рассинхронизированы ↗

6. Каскадные сбои в AI-пайплайнах ↗

Архитектурные паттерны AI-систем

6 уроков

1. Паттерн request-response в AI ↗

2. Паттерн RAG: сначала retrieval, потом generation ↗

3. Паттерн агента: LLM, который принимает решения ↗

4. Детерминированные workflow для AI-задач ↗

5. Event-driven AI: связь через события ↗

6. Гибридные архитектуры: сочетание паттернов в production ↗

Sync и async в AI-системах

5 уроков

1. Синхронные AI API: когда и как ↗

2. Async-пайплайны для AI-обработки ↗

3. Fan-out / fan-in: параллельная обработка ↗

4. Распределённая оркестрация AI под нагрузкой ↗

5. Управление задержками в production AI ↗

Оркестрация AI-систем

5 уроков

1. Python asyncio для AI-инженеров ↗

2. Фоновые задачи для AI-нагрузок ↗

3. Координация в многошаговых AI-workflow ↗

4. Распространение сбоев в оркестрации ↗

5. Проектирование распределённой AI-оркестрации ↗

Очереди и workflow в AI-системах

5 уроков

1. Очереди задач для AI-нагрузок ↗

2. DAG-workflow для сложных AI-задач ↗

3. Детерминированные workflow vs агентное выполнение ↗

4. Event sourcing для AI-систем ↗

5. Workflow-движки для production AI: Temporal, Prefect, Airflow ↗

Event-driven архитектура AI-систем

5 уроков

1. Event-driven ingestion для AI ↗

2. События обновления индекса и консистентность ↗

3. Инвалидация кеша в event-driven AI ↗

4. Полная event-driven AI-архитектура ↗

5. Финальный проект: спроектируй production AI-архитектуру ↗