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.
Обсуждение и новости курса в Телеграме: Канал "ИИ Спираль"
Другие курсы программы "Проектирование ИИ систем для production":
3 — Загрузка данных в ИИ системы
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
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
В курс входят
- 32 урока
- 96 тестов
- 32 интерактивные задачи
Наши преподаватели
Сертификат
Отзывы прошедших курс
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