О курсе
Курс рассчитан на восемь недель и построен в формате инженерных спринтов. Каждая неделя посвящена отдельной теме, которую участники применяют в собственном финальном проекте — приложении на основе искусственного интеллекта, разрабатываемом последовательно от спринта к спринту. В конце программы предусмотрен демонстрационный день с работающим репозиторием и развёрнутым приложением.
Что рассматривается в программе
- работа с API больших языковых моделей (Gemini, Claude, GPT и другие)
- разработка и оптимизация RAG-архитектур, включая гибридный поиск (BM25 + плотные вложения) и повторное ранжирование
- создание и управление агентными системами, подключение инструментов через MCP
- проектирование многоагентных систем и внедрение протокола A2A
- использование структурированных выходных данных и управление контекстом
- применение LLMOps для мониторинга и непрерывной оценки
- развёртывание приложений с помощью Docker, FastAPI, Kubernetes и облачных сервисов
- внедрение наблюдаемости, оценки и тестирования производительности
Кому может быть полезен курс
- инженерам-программистам и разработчикам, которые интересуются переходом в сферу разработки искусственного интеллекта
- ML-инженерам и специалистам по анализу данных, которым нужно ознакомиться с проектированием и масштабированием агентных систем
- техническим основателям и техническим директорам, рассматривающим ИИ как часть продукта
- специалистам, которым интересны практические занятия по RAG, агентам и развёртыванию ИИ-приложений
Вопросы о программе
Сколько длится курс и в каком формате он проходит?
Курс рассчитан на восемь недель. Каждая неделя включает спринт-урок для самостоятельного обучения, обзор спринта с живым прохождением и вопросами-ответами, а также Sprint Build Lab — сессию программирования в реальном времени. Предусмотрены бонусные сессии вопросов и ответов.
Какой проект выполняется в рамках курса?
Участники разрабатывают собственное финальное приложение на основе искусственного интеллекта, создаваемое спринт за спринтом с применением концепций каждой недели. В конце курса проект представляется на демонстрационном дне вместе с работающим репозиторием и развёрнутым приложением.
Какие технологии и инструменты рассматриваются в программе?
В материалах рассматриваются API больших языковых моделей (Gemini, Claude, GPT и другие), векторные базы данных и RAG, библиотеки для работы с агентами (LangChain, LangGraph, ADK, AutoGen), Docker, FastAPI, Kubernetes, облачное развёртывание, наблюдаемость и оценка, а также протоколы A2A и MCP.
На какую аудиторию рассчитан курс?
Курс ориентирован на инженеров-программистов и разработчиков, ML-инженеров и специалистов по анализу данных, а также технических основателей и технических директоров, интересующихся разработкой и внедрением систем искусственного интеллекта.