Чему вы научитесь
- Проектировать AI-системы production-уровня
- Понимать, почему GPT wrapper ломается под нагрузкой
- Выбирать архитектурный паттерн под конкретную задачу
- Строить event-driven AI-системы и слой оркестрации
- Предотвращать типовые production-инциденты в AI
О курсе
Большинство AI-проектов ломаются не потому, что модель плохая, — а потому что архитектура системы не готова к production. Этот курс учит проектировать AI-системы так, чтобы они работали надёжно под нагрузкой, восстанавливались после сбоев и масштабировались без переписывания.
🔥 Как устроен курс
Каждый урок начинается с реального production-инцидента: система упала, деньги потеряны, команда разбирает причины. Затем — архитектурный разбор: что пошло не так и как это спроектировать правильно. В конце — практическое задание на Python, которое закрепляет паттерн.
Формат: инцидент → архитектура → реализация
🎓 Это первый курс программы AI Engineering. Последующие курсы (RAG, Ingestion, Context Engineering, Routing, Deployment, Agents, Evaluation, Reliability) строятся на архитектурном фундаменте, заложенном здесь.
Другие курсы программы "Проектирование ИИ систем для production":
3 — Загрузка данных в ИИ системы
4 — Инженерия контекста
5 — Слой маршрутизации
6 — Структурированный вывод + Экономика
7 — Агенты и рабочие процессы
8 — Оценка + LLMOps
9 — Надежность + Вывод
10 — Развертывание и масштабирование
11 — Финальный проект
Для кого этот курс
Начальные требования
- Опыт разработки на Python
- Базовое знание FastAPI или другого web-фреймворка
- Понимание async/await в Python
- Базовое знакомство с Docker и контейнерами
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Каждый урок: история инцидента → архитектура → реализация
Реальные production-инциденты как основа обучения
Практические примеры на Python и FastAPI в репозитории GitHub
Failure-first подход к проектированию систем
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- 🏗️ Скелет production API (enterprise-ai-assistant) — репозиторий, который строится урок за уроком
- 📐 Библиотеку архитектурных паттернов для AI-систем с разбором failure modes
- 🔧 32 практических задания на Python — каждое реализует конкретный production-паттерн
- ⚡ Навык мышления в категориях надёжности, задержки и масштабируемости