AI‑инженер: LLM‑приложения на Python с LangChain/LangGraph

AI‑инженер: LLM‑приложения на Python — это практический курс, в котором вы шаг за шагом освоите современные технологии генеративного ИИ. С нуля научитесь строить приложения на основе больших языковых моделей (LLM) с использованием LangChain/LangGraph, реализуете память, Retrieval‑Augmented Generation (RAG), агенты и…
Средний уровень
4 часа в неделю
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Разбираться в архитектурах LLM, различать проприетарные и open‑source модели, выбирать подходящие решения.
  • Составлять эффективные промпты, использовать шаблоны, few‑shot, chain‑of‑thought, self‑consistency, Tree‑of‑Thoughts.
  • Реализовывать память в LangChain: буферная память, окно, суммаризация, графовая память, комбинированные стратегии.
  • Создавать RAG‑пайплайны: загружать документы (PDF, HTML, аудио, базы данных), сегментировать текст, строить эмбеддинги, настраивать векторные БД (Chroma, Qdrant, FAISS) и использовать гибридные retrievers.
  • Разрабатывать агентов: определять инструменты, строить ReAct‑агентов, Plan‑and‑Execute и OpenAI Tools Agents; реализовывать semantic routing и классификацию намерений.
  • Осваивать LangGraph: проектировать state‑графы, организовывать циклы, ветвление и параллельные ветви, строить многопоточную обработку, использовать human‑in‑the‑loop и чек‑пойнты.

О курсе

‼️ПРОМОКОД -40%: AI2026 до 08.03.2026

 

Этот курс создан для Python-разработчиков, которые хотят уверенно строить production-приложения на базе больших языковых моделей с использованием LangChain и LangGraph.

🎯 Цель — дать инженерные навыки: как проектировать RAG-пайплайны, управлять контекстом и памятью, создавать мультиагентные системы с человеческим контролем и доводить их до продакшна.

💡 Почему именно этот курс?

  • Примеры на Python: работа с реальными документами, векторными БД, асинхронностью и API

  • Разбираем типичные ошибки: утечка контекста, деградация памяти, неправильная сегментация документов, бесконечные циклы в агентах

  • Каждый модуль заканчивается чек-листом для самопроверки

📦 Входит:

  • 9 тематических модулей (от промпт-инжиниринга до мультиагентных графов)

  • Короткие конспекты + живые примеры кода

  • Разбор типичных ошибок в каждом блоке

  • Практика и чек-листы после каждой темы

  • Финальный проект: 

Для кого этот курс

Python‑разработчикам и фулл‑стек разработчикам, которые хотят расширить свой стек до генеративных моделей и интегрировать ИИ‑функции в приложения. ML/AI‑инженерам, желающим перейти от классического ML к системной разработке LLM‑приложений, RAG‑пайплайнов и агентов. Студентам и исследователям, интересующимся современными подходами к памяти, контексту, планированию и state‑графам.

Начальные требования

  • Уверенные навыки программирования на Python (функции, классы, работа с пакетами).

  • Опыт работы с командной строкой и Git (управление версиями).

  • Базовое понимание принципов машинного обучения и NLP необязательно, но облегчит изучение.

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

📚 Краткие теоретические модули с кодом и схемами

🧪 Тесты на понимание

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Сертификат Stepik

Что вы получаете

  • Готовность к реальным задачам AI-инженера в коммерческой разработке
  • Понимание полного цикла создания LLM-приложений: от идеи до деплоя
  • Уверенная работа с современным стеком: LangChain, LangGraph, векторные БД

Сколько стоит обучение

Price: 2 500 ₽
Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Как оплатить курс в рассрочку?
Как оплатить от компании?

Расскажите о курсе друзьям

Price: 2 500 ₽