Глубокое знание математики и ML не требуется. Курс ориентирован на практическое применение AI в разработке.
Практический курс для разработчиков, которые хотят добавить AI в свой стек. Без глубокой математики — фокус на реальном применении: интеграция LLM-API, построение RAG-систем, разработка AI-агентов и внедрение AI-фич в веб-приложения.
Требования
- Опыт разработки на JavaScript или Python от 1 года
- Понимание REST API и базовых принципов веб-разработки
- Успешное выполнение тестового задания
- 1–2 часа в день
Программа
Основы LLM
- Как работают GPT, Claude, Gemini — что нужно знать разработчику
- Токены, контекстное окно, температура — параметры и их влияние
- Выбор модели под задачу
Prompt Engineering
- Системные промпты и роли
- Техники: few-shot, chain-of-thought, self-consistency
- Структурированный вывод: JSON mode, function calling
Работа с API
- OpenAI SDK и Anthropic SDK: text, vision, embeddings
- Стриминг ответов
- Tool use / function calling на практике
RAG — AI на своих данных
- Embeddings и семантический поиск
- Vector DB: Pinecone, Chroma, pgvector
- Построение pipeline: загрузка → чанкинг → поиск → генерация
AI-агенты
- Архитектура агентов: planning, tool use, memory
- LangChain и LlamaIndex — обзор и применение
- Multi-step reasoning на практике
Интеграция в веб-приложение
- Стриминг UI: Server-Sent Events, WebSocket
- UX-паттерны для AI-фич
- Примеры: чат-бот, поиск по документам, автодополнение
Оценка и безопасность
- Hallucinations: причины и способы снижения
- Prompt injection и защита
- Стоимость, rate limits, кеширование запросов
Формат
Курс индивидуальный, проходит онлайн с еженедельными встречами. Содержит практические задания после каждого раздела. Финальный проект — AI-фича в реальном приложении. После успешного прохождения выдаётся сертификат.
Преподаватели
Разработчики с практическим опытом интеграции AI в продакшн-проекты Smartym Pro.