Курсы по ИИ для разработчиков
LLM в продакшене: API, RAG, агенты, оценка качества, стоимость и надёжность.
Инженерный трек. Не «как написать промпт», а как собрать систему: работа с API и контекстом, эмбеддинги и поиск, RAG, вызов инструментов и агенты, оценка качества, ограничение расходов и поведение при сбоях.
Материал текстовый и плотный: код, схемы, разборы решений и того, почему они ломаются на реальных данных. В каждом блоке — проект, который проверяет ИИ по рубрике, а не по факту отправки.
Трек входит в тариф Ultra вместе со всеми остальными курсами.
ИИ для разработчиков: API и агенты
API, RAG, агенты и продакшн.
Основы машинного обучения
Как работает ML: концепции, типы задач и модели — без сложной математики.
Python для ИИ с нуля
Освойте Python и библиотеки для работы с ИИ и данными.
Работа с LLM API: продвинутое
Стриминг, инструменты, структурированный вывод и надёжность в проде.
Построение RAG-систем
Ответы по своим данным: индексация, поиск и генерация со ссылками.
ИИ-агенты и мультиагентные системы
Агенты, инструменты, планирование и безопасное автономное поведение.
Fine-tuning и кастомизация моделей
Когда и как дообучать модели под свои задачи и данные.
Векторные базы и эмбеддинги
Семантический поиск: эмбеддинги, индексы и векторные хранилища.
LLMOps и продакшн
Стоимость, кэш, мониторинг, оценка и безопасность ИИ-систем в проде.
Компьютерное зрение с ИИ
Распознавание, детекция и сегментация изображений на практике.
Обработка естественного языка (NLP)
Как машины понимают текст: токены, эмбеддинги, задачи NLP.
ИИ на локальных и открытых моделях
Запуск открытых моделей локально: приватность, стоимость, настройка.
Промпт-инжиниринг для разработчиков
Промпты как код: системные промпты, тесты, версии и надёжный вывод.
ИИ для аналитики данных
От вопроса к инсайту: очистка, анализ и визуализация с ИИ.
Прогнозирование и временные ряды
Прогнозы спроса, продаж и метрик с помощью ИИ и статистики.
ИИ-дашборды и BI
Интерактивные дашборды и самостоятельная аналитика с ИИ для команды.