Чему вы научитесь
- Освоите базовый стек Python-разработчика: синтаксис, ООП, SQL, асинхронность, тестирование, основы DevOps, Git и тд. (через ROADMAP)
- Работать с LLM на инженерном уровне: промпт-инжиниринг, облачные API, локальные модели, эмбеддинги и векторные БД (Chroma, Qdrant)
- Создавать RAG-пайплайны: чанкинг, реранкинг, оценка качества, защита от галлюцинаций и промпт-инъекций
- Дообучать модели (LoRA) на бесплатных GPU без знания математики и ML-фреймворков
- Проектировать AI-агентов с нуля: от цикла Reason → Act → Observe до фреймворков LangGraph и CrewAI
- Настраивать продакшен-слои: валидация вывода (Pydantic), retry-логика, тестирование, логирование, мониторинг (LangSmith), санитизация входа
- Разворачивать AI-сервисы в Docker: FastAPI, асинхронность, PostgreSQL, health-checks, интеграция в микросервисную архитектуру
О программе
Пакет «Профессия AI-Engineer: с нуля до ИИ-сервисов» объединяет три курса в единую образовательную траекторию для Python-разработчиков, которые хотят перейти в сферу ИИ-инженерии.
Как проходить
- Если вы новичок: начните с
Python ROADMAPКурс включает в себя сторонние платные и бесплатные курсы на Stepik, видео, статьи, книги и другие ресурсы, которые помогут получить базовые инженерные знания и перейдите к работе с LLM. - Если уже владеете Python: смело начинайте с курса
LLM для Python-разработчиков, траектория гибкая. - Курсы построены по принципу «инженерия без воды»: минимум теории, максимум кода, тестов. Никакой академической математики, только то, что используется в реальных задачах.
Почему стоит выбрать этот пакет
- 🔄 Гибкий вход: Можно начать с нуля или сразу с LLM-курса, если уже знаете Python
- 🛠️ Инженерный фокус: Только практические навыки: FastAPI, LangGraph, CrewAI, Ollama, Qdrant, Pydantic, Docker
- 🔄 Регулярные обновления: Материалы адаптируются под новые версии библиотек и появление рабочих практик
- 📁 Большое количество практики
📚 Состав пакета
1. Python ROADMAP | С Нуля до Middle 2026
(Начальный уровень) Структурированная дорожная карта на основе проверенных ресурсов. Каждый этап включает подборку материалов, мини-тесты для самопроверки и чёткие рекомендации по росту.
- 🟢 С нуля до Junior: синтаксис, ООП, SQL, основы веба, работа с файлами и исключениями
- 🟡 С Junior до Middle: асинхронность, тестирование, DevOps, Docker, CI/CD, архитектура проектов
- 🔵 Дополнительные материалы: книги, шаблоны, open-source репозитории для постоянного роста
2. LLM для Python-разработчиков: от RAG до агентов
(Средний уровень) 8 тематических модулей + финальный проект. Охватывает весь цикл работы с LLM в бэкенде.
- Введение в LLM, промпты, cloud vs local (Ollama), base vs instruct модели
- Embeddings и векторные БД: Chroma → Qdrant, чанкинг, метаданные, reranking
- Production RAG: архитектура, асинхронность, оценка качества, защита от галлюцинаций
- Локальные LLM: квантование, llama-cpp-python, мониторинг в продакшене
- Дообучение LoRA без GPU: сборка датасета, тренировка в Colab, интеграция адаптера
- Multi-agent системы: оркестрация, CrewAI, альтернативы
- 🏁 Финальный проект: AI-ассистент разработчика (дообученная модель + RAG + multi-agent)
3. AI Агенты на Python: для начинающих
(Средний уровень) 7 тематических модулей + финальный проект. Глубокое погружение в архитектуру агентов.
- Фундамент без фреймворков: цикл
Reason → Act → Observe, tools, память, мини-агент - CrewAI: Agent, Task, Crew, процессы, обработка ошибок
- LangGraph: State, StateGraph, Nodes, Edges, ConditionalEdge, Checkpoints, Interrupt (Human-in-the-Loop)
- Сравнение архитектур: когда CrewAI, а когда LangGraph, антипаттерны
- Продакшен-слои: Pydantic-валидация, retry-логика, моки LLM, логирование, LangSmith, санитизация
- 🏁 Финальный проект: SupportAI на FastAPI + LangGraph (многоузловой агент, AsyncPostgresSaver)
⚠️ Важно знать
- После покупки пакета вы будете автоматически зачислены на все три курса. Они появятся в вашем профиле в разделе «Мои курсы».
- Курсы не требуют знания машинного обучения, линейной алгебры или наличия GPU. Всё запускается на CPU или бесплатных облачных ресурсах (Colab, Hugging Face Inference).
- Если возникли вопросы по содержанию, оплате или доступу, напишите мне в Telegram @VGG_Stanislav_Popov 📨
Что внутри
В комплект входят 3 курса общей стоимостью 5 950 ₽.
Для кого эта программа
• Самоучки и начинающие разработчики, застрявшие на уровне «знаю синтаксис, но не могу собрать рабочий проект».
• Python/Backend-разработчики, которые хотят добавить LLM, RAG и агентов в свой стек и начать внедрять ИИ в рабочие задачи.
• Инженеры и техлиды, оценивающие возможность интеграции LLM во внутренние инструменты (документация, чат-боты, поддержка).
• Тех, кто уже экспериментировал с LLM в скриптах, но хочет научиться создавать надёжные, тестируемые и масштабируемые AI-сервисы для продакшена.
Начальные требования
Траектория гибкая, поэтому требования зависят от выбранного старта:
🟢 Если начинаете с нуля (Python ROADMAP): достаточно уверенного владения компьютером, базового английского (чтение документации) и готовности писать код каждый день. Предварительные знания программирования, математики или ML не требуются.
🟡 Если сразу переходите к курсам по LLM и агентам:
• Уверенное владение Python 3 (ООП, работа с модулями, исключения, асинхронность)
• Опыт работы с FastAPI / aiohttp / аналогами
• Понимание асинхронного программирования
• Базовые навыки работы с Docker, Docker Compose и командной строкой
❌ Не требуется: знание машинного обучения, линейной алгебры, TensorFlow/PyTorch или наличие собственного GPU.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
• Текстовые уроки и краткие конспекты с фокусом на инженерную практику — никакой «воды» и академической теории.
• 900+ интерактивных задач и тестов с автоматической проверкой.
• Пошаговое выполнение модулей: от теории и разбора кода к самостоятельным заданиям и самопроверке.
• Финальные проектные работы в каждом AI-курсе: сборка готовых сервисов, которые можно сразу добавить в портфолио на GitHub.
• Свободный темп обучения: возвращайтесь к материалам в любое время, повторяйте сложные темы, используйте дополнительные ссылки на статьи и видео.
• Финальные проекты выкладываются в готовые репозитории на GitHub.
Содержание
Что вы получаете
- Навыки, востребованные на рынке
- Возможность отработать теорию на практике через сотни задач
- Ежедневную поддержку автора
- Сертификаты Stepik о прохождении курсов по LLM и агентам.
- Гибкую траекторию: учитесь в своём темпе, начинайте с нужного уровня, возвращайтесь к материалам без ограничений по времени.