Нейросети для разработки
О чём курс
Курс по внедрению искусственного интеллекта в процесс разработки программного обеспечения — это комплексная программа, созданная для того, чтобы помочь инженерам трансформировать свой рабочий процесс, делегировав рутинные задачи нейросетям. В эпоху стремительных технологических изменений владение навыками работы с ИИ становится критически важным преимуществом, позволяющим не просто оставаться востребованным специалистом, но и значительно повысить личную эффективность. Программа курса охватывает весь спектр взаимодействия с современными инструментами: от глубокого понимания принципов работы LLM до создания собственных ИИ-агентов, способных решать сложные инженерные задачи.
Курс ориентирован на практикующих разработчиков: бэкенд-инженеров, фронтенд-разработчиков и мобильных разработчиков. Каждый из них найдет здесь инструменты для своей специфики: будь то исследование кодовой базы, написание тестов, рефакторинг, отладка ошибок или автоматизация подготовки документации. Вы научитесь использовать передовые инструменты, такие как Claude Code, Cursor и SourceCraft, что позволит вам быстрее разбираться в новых технологиях и освободить время для решения действительно стратегических и творческих задач.
Обучение проходит в интенсивном формате, рассчитанном на 3 месяца, и включает выполнение до 5 практических проектов. Каждый проект сопровождается обратной связью от экспертов, что гарантирует глубокое усвоение материала и возможность сразу применять полученные знания в реальных рабочих задачах. Вы не просто научитесь писать промпты, а освоите методологию работы с ИИ: от оценки рисков, безопасности данных и соблюдения NDA до планирования изменений и верификации результатов работы нейросетей. Особое внимание уделяется безопасности: вы научитесь оценивать ограничения моделей, избегать галлюцинаций и промпт-инъекций, а также понимать юридические аспекты использования ИИ в коммерческой разработке.
Соавтором курса выступает Сергей Бережной, директор по взаимодействию с разработчиками Яндекса и СТО Практикума, что гарантирует актуальность программы и её соответствие реалиям современной индустрии. На выходе вы получите не только теоретические знания, но и готовые артефакты: от технической документации и Pull Request'ов до полноценных ИИ-агентов, автоматизирующих ваши ежедневные процессы. Этот курс — инвестиция в ваше профессиональное будущее, где ИИ становится надежным напарником, позволяющим писать код быстрее, чище и эффективнее, минимизируя при этом вероятность ошибок и технического долга.
Программа обучения
1 спринт Устройство LLM: типы, токены, принцип работы Ограничения и галлюцинации модели Риски: промпт-инъекции, утечки данных, нарушение NDA Законодательство и ответственность Инструменты разработчика: чат, агенты, CLI, облачные среды Сможете безопасно использовать ИИ в разработке, учитывая его возможности и ограничения 2 спринт Поиск технической информации Проверка системы по документации и журналу изменений Исследование внешних зависимостей по схеме C → T → F → C (Context, Task, Format, Constraints) Подготовка изменений в проекте: декомпозиция, риски, зависимости, критерии приёмки Разработка теста Описание технического решения Проект: создадите набор артефактов перед изменением кода 3 спринт Реализация функциональности и доведение патча до рабочего состояния Отладка ошибок по логам, сообщениям и фрагментам кода Разбор унаследованного модуля Приоритизация техдолга и выбор безопасных правок Проект: с помощью ИИ подготовите Pull Request 4 спринт Правила для агента: AGENTS.md, разрешения, критерии готовности Агентный цикл: планирование, остановка, верификация результата Диагностика неудачной сессии и восстановление контроля Автоматизация инженерных задач Проект: разработаете ИИ‑агента для автоматизации частой задачи 5 спринт Инженерное ревью плана или PR Отладка сложных и нестабильных ошибок через агентный цикл Планирование миграции зависимостей или фреймворков Подготовка ADR с альтернативами и анализом рисков Проект: решите сложные инженерные задачи с помощью ИИ 6 спринт Бриф: оценка частоты, стоимости, рисков, зрелости процесса Автоматизация через агента в репозитории Повторные проверки PR и задач через CI и фоновые процессы Командная утилита, API или внутренний сервис на базе LLM Проект: автоматизируете рабочий процесс с помощью ИИ
Теги курса
Другие материалы школы 10
ЯП Яндекс Практикум Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.