ИИ-разработчик: от API до агентов

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

1. Обзор основных ИИ API: OpenAI, OpenRouter, GigaChatВремя не указано
2. Принципы промпт-инжиниринга для разработчиковВремя не указано
3. Паттерны архитектуры для ИИ-приложенийВремя не указано
4. Асинхронная обработка запросов к ИИВремя не указано
5. Создание FastAPI приложения для работы с llmВремя не указано

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

1. Архитектура чат-ботов: управление состоянием и контекстомВремя не указано
2. Обработка различных типов сообщенийВремя не указано
3. Интеграция с Telegram и корпоративными платформамиВремя не указано
4. Разработка бота с сохранением контекстаВремя не указано

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

1. Концепция эмбеддингов и семантический поискВремя не указано
2. Векторные базы данных: Pinecone, Qdrant, pgvectorВремя не указано
3. Архитектура RAG: индексация, поиск, генерацияВремя не указано
4. Chunking стратегии и оптимизация качестваВремя не указано
5. Создание корпоративного RAG-ассистентаВремя не указано

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

1. Концепция ИИ-агентов и tool callingВремя не указано
2. Планирование и выполнение задачВремя не указано
3. Мультиагентная архитектура и оркестрацияВремя не указано
4. Создание системы агентов для автоматизацииВремя не указано

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

1. Облачная инженерияВремя не указано
2. Инфраструктура как код. Terraform и AnsibleВремя не указано
3. Контейнеризация и автоматизация доставки ML-приложенийВремя не указано
4. Введение в KubernetesВремя не указано
5. Версионирование, логирование и работа с даннымиВремя не указано
6. Мониторинг и логированиеВремя не указано

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

1. Базовые моделиВремя не указано
2. Инфраструктура разработки, инструментарий и ресурсыВремя не указано
3. Управление даннымиВремя не указано
4. Аннотирование данныхВремя не указано
5. Устранение неполадок и тестированиеВремя не указано
6. РазвёртываниеВремя не указано
7. Непрерывное обучение и мониторингВремя не указано

Вы примените все полученные знания и навыки во время разработки итогового проекта.