Курс стартует:
28 июля 2026
До курса осталось:
Дней
Часов
Минут
Секунд
Кому подойдет этот курс?
Новичкам
Вы уже умеете программировать. Теперь научитесь встраивать искусственный интеллект в свои проекты
Начинающим
Изучите то, как устроены большие языковые модели, научитесь строить RAG-системы, подключать базы знаний и внешние сервисы, а также выводить AI-решения в production
Сегодня разработчику уже недостаточно просто писать код. Все чаще требуется понимать, как встроить возможности ИИ в существующий продукт: подключить большую языковую модель, организовать работу с корпоративными данными, реализовать AI-поиск, создать интеллектуального помощника. Разработчики, которые умеют внедрять ИИ, уже сегодня получают преимущество при создании современных продуктов.
Примеры вакансий
Старший инженер по ИИ — Agentic Systems
500-1500 USD
Applied AI / LLM Engineer (Python)
2300 - 2800 USD
Middle AI Engineer (Fullstack)
2000 - 3000 USD
Что даёт профессия AI-инженер
Перспективы
Все больше компаний ищут специалистов, умеющих интегрировать ИИ в существующие продукты, а не только использовать готовые сервисы
Финансовая независимость
Разработчики с навыками интеграции ИИ становятся более ценными для работодателей и заказчико
Интересная работа
Возможность решать более сложные задачи и работать над инновационными продуктами
Преподаватели курса AI-инженер
Запишитесь на консультацию, узнайте подробности
Если у вас есть вопросы о формате или вы не знаете, что выбрать, оставьте свой номер — мы позвоним и расскажем подробнее
Программа курса
- Математика для ML: линейная алгебра, вероятность, градиентный спуск
- Архитектура нейронных сетей (feedforward, CNN, RNN)
- Transformer: attention, positional encoding, pre-training vs fine-tuning
- Обзор топовых моделей: GPT, Claude, Gemini, Llama
- Hugging Face: загрузка, inference, pipelines
Практический проект
Text classifier на PyTorch — Классификация новостей с нуля + fine-tuning BERT
- Техники промптинга: CoT, few-shot, ReAct, self-consistency
- OpenAI API / Anthropic API: параметры, токены, стоимость
- Structured outputs: JSON mode, function calling, tool use
- Оценка качества: benchmarks, human eval, LLM-as-judge
- Базовый RAG: embeddings, vector search, FAISS
Практический проект
AI Q&A бот по документам — RAG-пайплайн: загрузка PDF → чанкинг → поиск → ответ
- Агентные паттерны: ReAct, Plan-and-Execute, Reflexion
- LangChain / LlamaIndex: цепочки, memory, callbacks
- Инструменты агентов: поиск, код, браузер, API-вызовы
- Multi-agent системы: роли, координация, human-in-the-loop
- Tracing и observability: LangSmith, Weights & Biases
Практический проект
Автономный research-агент — Агент ищет, анализирует и пишет отчёт по заданной теме
- LoRA / QLoRA: адаптация моделей с минимальными ресурсами
- RLHF и DPO: обучение с подкреплением от обратной связи
- Подготовка датасета: разметка, аугментация, балансировка
- Квантизация: INT4/INT8, GPTQ, GGUF для локального запуска
- Деплой локальных моделей: Ollama, vLLM, llama.cpp
Практический проект
Доменный ассистент через LoRA — Fine-tuning Mistral на корпоративных данных + оценка vs base
- MLOps: CI/CD для ML, версионирование моделей, реестр
- Serving: FastAPI + GPU, batch inference, стриминг ответов
- Мониторинг: drift, галлюцинации, latency, cost tracking
- Безопасность: prompt injection, jailbreaking, guardrails
- Мультимодальность: vision, speech-to-text, image generation API
Практический проект
AI-сервис с полным CI/CD — FastAPI + Docker + мониторинг + автотесты качества модели
- Выбор специализации: NLP, CV, агенты, платформы
- Архитектурные решения: моно-LLM vs специализированные модели
- Стоимость и ROI: сравнение closed/open source решений
- Презентация проекта: демо, документация, code review
- Карьерный трек: AI Engineer vs MLE vs MLOps
Практический проект
Полноценный AI-продукт — Сквозной проект: идея → данные → модель → деплой → мониторинг