О чём курс

Этот курс разработан специально для backend-разработчиков и LLM-инженеров, которые стремятся профессионально внедрять AI-логику в IT-продукты, обеспечивая при этом стабильность, предсказуемость и экономическую эффективность сервисов. В современных условиях недостаточно просто подключить API языковой модели; необходимо выстроить надежную архитектуру, способную выдерживать нагрузки, обрабатывать ошибки и гарантировать качество ответов. Программа обучения сфокусирована на переходе от экспериментальных прототипов к полноценным production-решениям.

В ходе обучения вы освоите полный цикл разработки AI-сервисов: от проектирования архитектуры и интеграции LLM до настройки систем мониторинга, трассировки и управления затратами. Вы научитесь встраивать AI-слой в существующие backend-системы, проектировать API-контракты, работать с векторными базами данных и реализовывать RAG-пайплайны. Особое внимание уделяется надежности: вы узнаете, как настраивать лимиты, повторные запросы, обрабатывать таймауты и обеспечивать идемпотентность операций, чтобы система не падала при сбоях внешних провайдеров.

Курс дает глубокое понимание того, как тестировать недетерминированные AI-системы. Вы научитесь создавать бенчмарки, использовать метрики для оценки качества генерации и выявления галлюцинаций, а также внедрять A/B-тестирование. Вы поймете, как оркестровать работу нескольких агентов, разделять их роли и эффективно управлять контекстом. Важной частью обучения является финансовый контроль: вы научитесь балансировать между стоимостью запросов и качеством ответов, оптимизировать использование токенов и выбирать оптимальные модели для конкретных задач.

Формат обучения включает 16 вебинаров и более 40 часов интенсивной практики, в ходе которой вы создадите собственный production-ready AI-сервис. Финальный проект будет включать API, использование AI-инструментов, хранение состояния, систему мониторинга, тесты и контроль стоимости. Вы научитесь развертывать AI-решения как в облаке, так и локально, используя современные фреймворки. По окончании курса вы станете специалистом, способным проектировать устойчивые AI-системы, отлаживать их работу и обеспечивать их бесперебойную эксплуатацию в реальных бизнес-проектах.

Программа обучения

  • Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
  • Интеграция LLM в backend
  • Оценка качества LLM в backend-сервисах
  • Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
  • RAG и работа с данными для AI-агента
  • Надёжность AI бэкенд-сервисов
  • Тестирование и оценка качества AI-систем
  • Оркестрация AI-агентов
  • Развертывание AI backend-сервиса
  • Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
  • Управление затратами на AI-системы
  • Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
  • Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
  • Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
  • Интеграция LLM в backend
  • Оценка качества LLM в backend-сервисах
  • Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
  • RAG и работа с данными для AI-агента
  • Надёжность AI бэкенд-сервисов
  • Тестирование и оценка качества AI-систем
  • Оркестрация AI-агентов
  • Развертывание AI backend-сервиса
  • Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
  • Управление затратами на AI-системы
  • Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
  • Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)
Складчина создана 24 апреля 2026 г. · описание обновлено 15 сентября 2026 г.

Теги курса

Навыки
Инструменты
3 275 ₽ 109 000 ₽