Текст площадки «Sharewood». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.
Читать полное описание
Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.
Чему вы научитесь:
Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.
AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.
Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning. Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.
На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client, научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем потоковую передачу ответов и API.
Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций, логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.
Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.
Для кого этот курс:
Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP
Начальные требования:
Уверенно владеть основами Python
Понимать основы HTTP и REST API
Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не требуется.
Как проходит обучение:
Каждый модуль включает:
Короткие теоретические уроки без лишней математики
Практические примеры на Python
Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
Развитие сквозного AI Backend
Практические задания для закрепления материала
Автор Илья Перминов
Занимается веб-разработкой с 2006 года
Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
Выбирайте не только по цене
ЦенаСумма и выгодность предложения
Удобство интерфейсаОценка формата занятий
Встроенный просмотрБез скачивания всего курса
Занятия с телефонаБез работы с архивами
Без рекламыПри работе с материалами
Найти нужный моментНе пересматривая весь урок
Разобраться в темеПомощь по содержанию, не куратор
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикAI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Stepik] [Илья Перминов]
Указаны на площадке: Илья Перминов
Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.
Чему вы научитесь:
Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.
AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.
Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning. Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.
На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client, научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем потоковую передачу ответов и API.
Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций, логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.
Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.
Для кого этот курс:
Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP
Начальные требования:
Уверенно владеть основами Python
Понимать основы HTTP и REST API
Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не требуется.
Как проходит обучение:
Каждый модуль включает:
Короткие теоретические уроки без лишней математики
Практические примеры на Python
Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
Развитие сквозного AI Backend
Практические задания для закрепления материала
Автор Илья Перминов
Занимается веб-разработкой с 2006 года
Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала
Содержание обучения
Что в программе
01Программа:46 уроков
Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент:Время не указано
Что создает AI Developer?Время не указано
Первый запрос к моделиВремя не указано
Как работает LLM на уровне, необходимом разработчикуВремя не указано
Сообщения и параметры запросаВремя не указано
Конфигурация и секретыВремя не указано
Делаем надежный LLM ClientВремя не указано
Инструкции, контекст и AI-диалоги:Время не указано
Проектирование инструкций и контекстаВремя не указано
Шаблоны и версии промптовВремя не указано
Чат с историей: сессии и изоляцияВремя не указано
Управление размером историиВремя не указано
Потоковая генерацияВремя не указано
Проверка промптов и диалоговВремя не указано
Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов:Время не указано
От свободного текста к контракту данныхВремя не указано
Структурированные ответы и JSON SchemaВремя не указано
«В Курсе» — наш основной вариант для перехода. В таблице — возможности сервисов; состав конкретного курса уточняйте перед оплатой.
Как мы оцениваем и что входит в доступ
Звёзды — наша оценка, не отзывы покупателей. Удобство: 2 базовых балла, по одному за занятия без обязательного скачивания, навигацию по курсу и встроенного помощника. Оценка описывает формат сервиса, а не проверку каждого урока.
Цена сравнивается только при подтверждённых одинаковых тарифе, сроке и виде оплаты. Разница с минимальной ценой до 10% — 5 звёзд, до 30% — 4, до 60% — 3, до 100% — 2, больше — 1. Устаревшие и неизвестные цены не оцениваются. Прочерк означает, что данных недостаточно, а не что функции нет.
В Курсе
Курс ещё не подтверждён в библиотеке. Пока доступен поиск во «В Курсе»; цену и возможность добавления нужно уточнить.
Stepik
На странице курса указано: сертификат не выдаётся.
Условия проверены 25.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Складчик
Условия оплаты
Взнос за участие на площадке: 224 ₽. Доступность материала зависит от стадии сбора.
Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
Шаблоны и версии промптов
На странице площадки указано: Цена 2099 руб.; Взнос 224 р.. Тип платежа, актуальность и соответствие полной цене курса требуют проверки.
Условия проверены 24.09.2026. Перед оплатой проверьте состав предложения у продавца.
Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент; Инструкции, контекст и AI-диалоги; Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов; Документы, таблицы и изображения; AI-бэкенд на FastAPI; Надежность, качество и выпуск AI BackendПроверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
Программа этой площадки
Программа:
Получено 24.09.2026
Sharewood«AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Stepik]» [Илья Перминов]
Указаны на площадке: Илья Перминов
Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.
Чему вы научитесь:
Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.
AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.
Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning. Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.
На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client, научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем потоковую передачу ответов и API.
Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций, логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.
Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.
Для кого этот курс:
Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP
Начальные требования:
Уверенно владеть основами Python
Понимать основы HTTP и REST API
Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не требуется.
Как проходит обучение:
Каждый модуль включает:
Короткие теоретические уроки без лишней математики
Практические примеры на Python
Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
Развитие сквозного AI Backend
Практические задания для закрепления материала
Автор Илья Перминов
Занимается веб-разработкой с 2006 года
Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала
Программа этой площадки
Программа:
Получено 28.09.2026
StepikAI Developer на Python: LLM в реальных приложениях
Указаны на площадке: Илья Перминов
AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.
Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning. Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.
На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client, научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем потоковую передачу ответов и API.
Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций, логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.
Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.
Программа этой площадки
Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент
Инструкции, контекст и AI-диалоги
Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов
Документы, таблицы и изображения
AI-бэкенд на FastAPI
Надежность, качество и выпуск AI Backend
Получено 25.09.2026
Время не указано
Большое ревью и рефакторинг проектаВремя не указано
Документы, таблицы и изображения:Время не указано
Безопасная работа с файламиВремя не указано
Извлечение текста из документовВремя не указано
Табличные данныеВремя не указано
Изображения и Vision LLMВремя не указано
Большие документы без RAGВремя не указано
Проектирование Document AI ServiceВремя не указано
Итоговые сценарии и проверкаВремя не указано
AI-бэкенд на FastAPI:Время не указано
От консольного приложения к FastAPIВремя не указано
Типизированные AI эндпоинты и ошибкиВремя не указано
Chat API и сессииВремя не указано
Потоковые ответы через SSEВремя не указано
Загрузка и анализ файловВремя не указано
Тестирование AI APIВремя не указано
Надежность, качество и выпуск AI Backend:Время не указано
Финальное ревью проектаВремя не указано
Docker и воспроизводимый запускВремя не указано
Финальная демонстрация и защитаВремя не указано
Проверка качества и защита от регрессийВремя не указано
Безопасность итогового приложенияВремя не указано
Надежность и ресурсные ограниченияВремя не указано
Логи и метрики AI-приложенияВремя не указано
Альтернативы для выбора
Похожие курсы по этой теме
Это другие программы на близкую тему. Они не считаются тем же курсом: сравните содержание, преподавателей и условия.
Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.
Вы освоите HTTP, gRPC, Resty, Protobuf, Axiom, Allure, Testify, gofakeit и CI/CD. Научитесь строить полноценную инфраструктуру API-автотестов на Go, проектировать поддерживаемую архитектуру, настраивать параллельный запуск и отчётность, применять лучшие практики и работать с реальными сценариями. В финале соберёте гото
Чем отличается
Сопровождение: К финалу вы реализуете полноценное покрытие HTTP- и gRPC API: позитивные и негативные сценарии, работу со связанными данными, проверку бизнес-правил, обработку ошибок и управлен… источник ↗︎
Станьте разработчиком Python 3 и получите работу! Создайте более 12 проектов, узнайте больше о веб-разработке, машинном обучении и многом другом! Присоединяйтесь к живому онлайн-сообществу, в котором более 100 000 разработчиков, и к курсам, проводимым экспертом отрасли, который фактически работал в Силиконовой долине и
Приветствуем всех участников! Веб-разработка – одно из самых популярных и востребованных направлений в IT. Если вы хотите стать частью этого захватывающего мира, то курс по backend разработке на Django – идеальное решение!