Чему вы научитесь
- Использовать ИИ как рабочий инструмент backend-разработчика, а не как «чат с подсказками»
- Формулировать эффективные промпты для генерации, анализа и улучшения кода
- Ускорять написание backend-кода: контроллеры, сервисы, миграции, валидация, обработка ошибок
- Рефакторить код с помощью ИИ, повышая его читаемость, поддерживаемость и соответствие стандартам
- Находить потенциальные баги и архитектурные проблемы в новом и legacy-коде
- Генерировать unit- и integration-тесты и проверять корректность предложений ИИ
- Быстро разбираться в чужом и устаревшем коде, документировать его и выявлять технический долг
- Создавать и поддерживать документацию: PHPDoc, OpenAPI/Swagger, README и примеры использования API
- Использовать ИИ для поиска решений в документации и внутренних знаниях проекта
- Применять ИИ в командной работе: генерация commit-сообщений, PR-описаний и помощь в code review
- Встраивать ИИ в CI/CD-процессы: анализ логов, ошибок и предложение возможных исправлений
- Понимать риски использования ИИ: безопасность, приватность данных, лицензии и утечки кода
- Настраивать персональный и командный workflow работы с ИИ
- Избегать типичных ошибок и анти-паттернов при использовании ИИ в разработке
- Применять полученные знания в реальном проекте уже во время прохождения курса
О курсе
Этот курс посвящён практическому применению искусственного интеллекта в повседневной работе backend-разработчика. Его цель — научить использовать ИИ не как «волшебную кнопку», а как осознанный инструмент для ускорения разработки, повышения качества кода и упрощения рутинных задач.
Цель курса
Показать, как backend-разработчик может эффективно применять ИИ на разных этапах разработки: от написания и рефакторинга кода до тестирования, работы с документацией, legacy-кодом, CI/CD и командных процессов.
Почему стоит выбрать этот курс
-
Курс ориентирован именно на backend-разработку, а не на абстрактный «ИИ для всех».
-
Минимум теории — только то, что реально используется в работе.
-
Все примеры и задания основаны на реальных сценариях из разработки.
-
Особый упор сделан на качество кода, безопасность и ответственность разработчика, а не слепое доверие ИИ.
Что вы получите после прохождения курса
После успешного освоения курса вы сможете:
-
использовать ИИ для ускорения написания backend-кода;
-
улучшать качество и читаемость существующего кода;
-
быстрее разбираться в чужом и legacy-коде;
-
автоматизировать рутинные задачи разработки;
-
встроить ИИ в свой персональный и командный workflow;
-
применять полученные навыки в реальных проектах сразу после курса.
Особенности курса
-
Курс не учит машинному обучению и не требует знаний ML.
-
Рассматриваются реальные инструменты и ассистенты, применимые в коммерческой разработке.
-
Большое внимание уделено prompt engineering для разработчиков.
-
Отдельные модули посвящены безопасности, приватности и типичным ошибкам при использовании ИИ.
Формат и требования
Вам предстоит:
-
изучать короткие теоретические материалы;
-
выполнять практические задания;
-
применять ИИ для решения типичных backend-задач;
-
работать с примерами кода и реальными кейсами.
Финальным заданием станет практический проект — Модернизировать устаревший скрипт обработки заказов с помощью ИИ.
Структура курса
Курс включает следующие разделы:
-
введение в ИИ для backend-разработчиков;
-
prompt engineering;
-
ускорение написания кода;
-
улучшение качества и тестирование;
-
работа с документацией и знаниями;
-
применение ИИ в командной работе и CI/CD;
-
безопасность, риски и лучшие практики.
Для кого этот курс
Начальные требования
Чтобы курс был максимально полезным и комфортным для прохождения, рекомендуется иметь следующий базовый уровень подготовки:
Что нужно знать:
-
основы backend-разработки: понимание работы серверных приложений, API, запросов и ответов;
-
базовые знания одного из backend-языков: PHP (желательно с Laravel), Python, Node.js или аналогичного;
-
понимание принципов работы с базами данных (SQL или ORM);
-
базовые представления о Git (commit, branch, pull request).
Что нужно уметь:
-
писать и читать backend-код;
-
запускать и тестировать локальные проекты;
-
разбираться в чужом коде на базовом уровне;
-
пользоваться IDE или редактором кода.
Что не требуется:
-
знания машинного обучения, нейросетей или математики;
-
опыт работы с ИИ-инструментами;
-
глубокие знания DevOps или CI/CD (всё необходимое объясняется по ходу курса).
Курс рассчитан на разработчиков, которые уже пишут код и хотят использовать ИИ для повышения эффективности своей работы, а не изучать ИИ как отдельную техническую дисциплину.
Наши преподаватели
Программа курса
