Совместно с
Прикладные навыки ИИ-разработки
Продвинутый технологический стек: OpenAI API, векторные базы данных, FastAPI, LlamaIndex
Практика на реальных задачах и 5 масштабных проектов для портфолио
Когда
Скоро
Длительность
6 месяцев обучения
Формат
Вебинары, видеолекции, задания с проверкой
Документ
2 диплома — от МТУСИ и Нетологии
Современный ландшафт ИИ для разработчиков
МТУСИ
Разберётесь в разнообразии ИИ-технологий, научитесь оценивать их применимость и экономическую целесообразность. Сможете принимать обоснованные решения о выборе моделей и стратегий их развёртывания, оценивать затраты на использование различных ИИ-сервисов.
Обзор современных ИИ-моделей и их возможностей
LLM, Vision, Audio модели: области применения и ограничения
Техники оптимизации: дистилляция, квантизация, pruning
Экономика ИИ-решений: облачные vs локальные развёртывания
Установка и настройка Ollama
Запуск локальных моделей (Llama, Mistral)
Сравнение производительности различных моделей
Анализ стоимости различных ИИ-сервисов
Интеграция с ИИ API
МТУСИ
Научитесь разрабатывать «умных» и отзывчивых ИИ-помощников с помощью промптов. Оптимизируете затраты с навыками обработки ошибок и повышения эффективности запросов.
Обзор основных ИИ API: OpenAI, OpenRouter, Gigachat
Принципы промпт-инжиниринга, создания контекста для разработчиков
Обработка ошибок и управление rate limiting
Оптимизация стоимости запросов
Интеграция с OpenAI API и альтернативными сервисами
Реализация retry logic и error handling
Создание системы кеширования ответов
Разработка ИИ-помощника для технической поддержки
Интеграция с ИИ API и архитектура приложений
МТУСИ
Изучите принципы построения масштабируемых и производительных ИИ-приложений. Научитесь проектировать системы для обработки больших объёмов запросов и данных. Сможете применять архитектурные паттерны ИИ, освоите асинхронную обработку и создание веб-сервисов с использованием FastAPI для интеграции LLM.
Обзор основных ИИ API: OpenAI, OpenRouter, GigaChat
Принципы промпт-инжиниринга для разработчиков
Паттерны архитектуры для ИИ-приложений
Асинхронная обработка запросов к ИИ
Создание FastAPI приложения для работы с llm
Чат-боты и конверсационные интерфейсы
МТУСИ
Разберётесь в создании интерактивных и интеллектуальных чат-ботов, способных вести осмысленные диалоги. Научитесь интегрировать ботов в разные платформы и улучшать пользовательский опыт. Сможете проектировать чат-ботов с управлением контекстом, интегрировать с Телеграм и корпоративными системами, создавать ботов, сохраняющих историю диалогов.
Архитектура чат-ботов: управление состоянием и контекстом
Обработка различных типов сообщений
Интеграция с Telegram и корпоративными платформами
Разработка бота с сохранением контекста
Векторные технологии и RAG-системы
МТУСИ
Освоите работу с семантическим поиском и построение систем, находящих релевантную информацию для точных и контекстно-зависимых ответов. Разберётесь в концепциях эмбеддингов и векторных баз данных. Сможете создавать RAG-системы для корпоративных приложений и оптимизировать качество поиска.
Концепция эмбеддингов и семантический поиск
Векторные базы данных: Pinecone, Qdrant, pgvector
Архитектура RAG: индексация, поиск, генерация
Chunking стратегии и оптимизация качества
Создание корпоративного RAG-ассистента
Агентные системы
МТУСИ
Научитесь создавать интеллектуальные системы с функциями планирования и выполнения сложных задач для автоматизация рутинных процессов. Освоите принципы работы ИИ-агентов, их создание, планирование задач, использование внешних инструментов и построение мультиагентных систем.
Концепция ИИ-агентов и tool calling
Планирование и выполнение задач
Мультиагентная архитектура и оркестрация
Создание системы агентов для автоматизации
MLops
Нетология
Научитесь выводить ML-модели в продакшн и управлять их жизненным циклом, обеспечивая надёжность, масштабируемость и мониторинг — критически важное для промышленных ИИ-решений. Получите знания облачной инженерии, IaC, контейнеризации, Kubernetes, а также навыки версионирования, логирования и мониторинга ML-приложений.
Облачная инженерия
Инфраструктура как код. Terraform и Ansible
Контейнеризация и автоматизация доставки ML-приложений
Введение в Kubernetes
Версионирование, логирование и работа с данными
Мониторинг и логирование
Интеграция ИИ в разработку
Нетология
Освоите внедрение ИИ в существующие и новые проекты с полным циклом разработки: от данных и моделей до развёртывания и улучшения. Получите комплексное понимание интеграции ИИ, управления данными, тестирования, развёртывания и мониторинга ИИ-решений для создания устойчивых и развивающихся продуктов.
Базовые модели
Инфраструктура разработки, инструментарий и ресурсы
Управление данными
Аннотирование данных
Устранение неполадок и тестирование
Развёртывание
Непрерывное обучение и мониторинг
Итоговая аттестация
Вы примените все полученные знания и навыки во время разработки итогового проекта.
1Запись на обучение
2Выбор способа оплаты
3Оплата
...
Частями без переплат
3 889 ₽/месяц
11 111 ₽ на 36 месяцев
Одним платежом
со скидкой 15%
119 000
₽400 000 ₽
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
6 месяцев обучения
ИИ-разработчик: от API до агентов с МТУСИ
Частями без переплат
3 889 ₽/месяц
11 111 ₽ на 36 месяцев
Одним платежом
со скидкой 15%
119 000
₽400 000 ₽
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
Запишитесь или получите консультацию
