Разработка архитектуры AI-систем для бизнеса

Большинство AI-проектов ломаются не потому, что модель плохая, — а потому что архитектура системы не готова к production. Этот курс учит проектировать AI-системы так, чтобы они работали надёжно под нагрузкой, восстанавливались после сбоев и масштабировались без переписывания. 🔥 Как устроен курс Каждый урок начинается с реального production-инцидента: система упала, деньги потеряны, команда разбирает причины. Затем — архитектурный разбор: что пошло не так и как это спроектировать правильно. В конце — практическое задание на Python, которое закрепляет паттерн. Формат: инцидент → архитектура → реализация 🎓 Это первый курс программы AI Engineering. Последующие курсы (RAG, Ingestion, Context Engineering, Routing, Deployment, Agents, Evaluation, Reliability) строятся на архитектурном фундаменте, заложенном здесь. Обсуждение и новости курса в Телеграме: Канал "ИИ Спираль" Другие курсы программы "Проектирование ИИ систем для production": 1 — Архитектура ИИ-систем 2 — Системы RAG 3 — Загрузка данных в ИИ системы 4 — Инженерия контекста 5 — Слой маршрутизации 6 — Структурированный вывод + Экономика 7 — Агенты и рабочие процессы 8 — Оценка + LLMOps 9 — Надежность + Вывод 10 — Развертывание и масштабирование 11 — Финальный проект