Чему вы научитесь
- Проектировать архитектуру микросервисного ИИ-агента.
- Строить RAG-пайплайны с векторным поиском (Qdrant) и реранкингом.
- Работать с YandexGPT API и создавать эффективные промпты.
- Обучать модели CatBoost для классификации.
- Разрабатывать асинхронные микросервисы на FastAPI.
- Оркестрировать взаимодействие сервисов через Kafka.
- Контейнеризировать приложения с Docker и разворачивать в Kubernetes.
- Обеспечивать объяснимость моделей с помощью SHAP.
- Соблюдать требования регуляторов (152-ФЗ, 218-ФЗ) и этические принципы ИИ.
- Развёртывать готовое решение в Yandex Cloud.
- Реализовывать сквозной проект и защищать его.
О курсе
Курс посвящён созданию ИИ-агента Reconciler, предназначенного для автоматизации пост-трейд обработки (реколлы) и сверки данных с бюро кредитных историй (БКИ). Вы пройдёте полный путь от бизнес-задачи до работающего решения в облаке.
Структура курса:
Модуль 1. Введение в архитектуру ИИ-агента.
Модуль 2. RAG-системы: построение корпоративной памяти.
Модуль 3. Работа с YandexGPT и промпт-инжиниринг.
Модуль 4. Классификация с CatBoost.
Модуль 5. Микросервисная архитектура (FastAPI, Docker, Kafka).
Модуль 6. Объяснимый ИИ (SHAP) и соответствие регулятору.
Модуль 7. Инфраструктура Yandex Cloud.
Модуль 8. Безопасность и комплаенс.
Модуль 9. Сквозной проект: разработка MVP агента.
Модуль 10. Оркестрация ИИ-агента с n8n (low-code подход).
Каждый модуль включает видеолекции, текстовые материалы, практические задания с шаблонами кода и тестами. Все исходные коды доступны в открытом репозитории.
Стоимость и условия для юридических лиц
Цена корпоративного доступа (до 10 сотрудников)
250 000 рублей
Оплата
По счёту для юридических лиц. На странице курса нажмите «Купить от компании», заполните реквизиты – счёт сформируется автоматически.
Документооборот
ЭДО или отправка оригиналов почтой.
Срок доступа
12 месяцев с момента оплаты.
Дополнительные опции
Индивидуальная консультация (2 часа) – 100 000 руб. Адаптация кейсов под процессы банка – 150 000 руб. Выездной тренинг – по запросу.
Для кого этот курс
Начальные требования
Уверенное знание Python (включая асинхронное программирование с asyncio и aiohttp).
Основы SQL и работы с базами данных.
Базовое понимание REST API, Docker, Git.
Желательно знакомство с основами машинного обучения (регрессия, классификация).
Для модулей с Yandex Cloud потребуется аккаунт на cloud.yandex.ru (доступен бесплатный стартовый грант).
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс полностью дистанционный, на платформе Stepik.
Каждый модуль содержит видеолекции (5–8 минут), текстовые конспекты, практические задания и тесты.
Задания с кодом проверяются автоматически с помощью pytest (настроено в Stepik).
Студенты могут общаться в комментариях к урокам и в общем чате (Telegram) для оперативной помощи.
В конце курса выполняется сквозной проект, который оценивается экспертами.
При успешном завершении выдаётся электронный сертификат.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Навыки проектирования и разработки микросервисных ИИ-агентов, востребованные в финтехе.
- Практический опыт работы с современными инструментами: YandexGPT, CatBoost, Kafka, Kubernetes, ClickHouse.
- Готовый код всех микросервисов, который можно использовать как основу для собственных проектов.
- Доступ к репозиторию с шаблонами и тестовыми данными.
- Возможность отработать теорию на реальных задачах (сквозной проект).
- Поддержка наставников и сообщества.
- Электронный сертификат Stepik, подтверждающий прохождение курса.
- Для юридических лиц:
- · Готовую к внедрению архитектуру ИИ-агента, проверенную на реальных банковских задачах.
- · Исходный код всех микросервисов, шаблоны промптов и тестовые данные.
- · Навыки, необходимые для самостоятельной разработки и сопровождения ИИ-систем в банке.
- · Соответствие требованиям регуляторов (152-ФЗ, 218-ФЗ, рекомендации ЦБ по ИИ).
- · Возможность обучить целую команду по цене 299 000 рублей (до 10 человек) – экономически выгоднее, чем наём внешних консультантов.
- · Закрывающие документы для бухгалтерии.
- · Электронные сертификаты Stepik для всех участников.