Чему вы научитесь
- Понимать базовые понятия искусственного интеллекта, его историю и основные направления (ML, DL, NLP, Computer Vision)
- Различать типы ИИ и этические аспекты его развития
- Классифицировать модели ИИ по типам и архитектурам
- Выбирать подходящие модели ИИ для конкретных задач с учетом характеристик (размер, скорость, точность, ресурсоемкость)
- Работать с ИИ-агентами: понимать их архитектуру, типы и применять на практике с инструментами типа LangChain, AutoGPT, CrewAI
- Применять ИИ в различных областях: создавать чат-ботов, анализировать текст, генерировать изображения, разрабатывать рекомендательные системы
- Использовать современные инструменты генерации изображений (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, Firefly)
- Осваивать методологию разработки через спецификации с использованием ИИ
- Работать с Model Context Protocol (MCP) для интеграции ИИ в инструменты разработчика
- Сравнивать и применять различные системы кодирования ИИ (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, GPT-4, CodeWhisperer)
- Понимать модели монетизации ИИ-сервисов и оптимизировать расходы на ИИ
- Оценивать ROI от внедрения ИИ в бизнес-процессы
- Выбирать между платными и бесплатными решениями
- Генерировать код на основе требований и спецификаций
- Создавать и тестировать простые проекты с использованием ИИ
- Разрабатывать веб-приложения (на примере игры крестики-нолики) с различными уровнями сложности ИИ
Для кого этот курс
Начинающие разработчики и программисты
Студенты технических специальностей
Бизнес-аналитики и менеджеры проектов
Предприниматели и стартаперы
Маркетологи и дизайнеры
Специалисты из традиционных отраслей (медицина, образование, финансы)
Все интересующиеся современными технологиями ИИ
Начальные требования
Базовые знания программирования желательны, интерес к технологиям обязателен.
Наши преподаватели
Программа курса
загружаем...
Price:
Бесплатно