О курсе
Курс предназначен для разработчиков и технических лидеров, желающих интегрировать AI-инструменты в рабочий процесс. Программа начинается с обзора ландшафта AI-инструментов для разработчиков, затем переходит к практическому созданию AI-ассистента для написания кода в IDE с использованием Continue.dev. Рассматриваются два способа развёртывания LLM: локально через Ollama и на сервере через vLLM. Отдельные главы посвящены продвинутой настройке ассистента, сценариям использования в IDE и детальному разбору Model Context Protocol (MCP). Также в курсе объясняется, как настроить автоматический Code Review на GitHub и GitLab с помощью AI, приводятся примеры использования. Завершающая часть курса касается внедрения AI DevTools в компании: этические аспекты, барьеры, стратегия внедрения и обеспечение конфиденциальности кода.
Что рассматривается в программе
- Создание AI-ассистентов для написания кода на основе Continue.dev
- Настройка локального запуска LLM-моделей с помощью Ollama и vLLM
- Внедрение AI Code Review в процесс разработки на GitHub и GitLab
- Работа с инструментами LLMOps: Ollama, vLLM
- Настройка AI-ассистентов под конкретные задачи
- Учёт аспектов безопасности и конфиденциальности при работе с AI
Кому может быть полезен курс
- Разработчикам всех уровней, интересующимся применением AI в повседневной работе
- Team Lead'ам и Tech Lead'ам, рассматривающим внедрение AI-инструментов в команде
- Тем, кто хочет ознакомиться с современными AI-трендами в разработке
Вопросы о программе
Какие инструменты для развёртывания LLM рассматриваются в курсе?
В курсе рассматриваются два инструмента: Ollama для локального запуска LLM и vLLM для развёртывания на сервере.
На каких платформах настраивается AI Code Review?
AI Code Review настраивается на GitHub и GitLab.
Какие модели LLM упоминаются в курсе?
В курсе упоминаются модели Qwen 2.5 и Deepseek Coder v2.