Чему вы научитесь
- Отличать AI-ассистента от полноценного AI-агента и понимать ключевые компоненты их архитектуры.
- Получать доступ к облачным LLM через прокси-сервер и разворачивать локальные модели через Ollama.
- Создавать Python-проект с нуля с помощью пакетного менеджера uv и настраивать изолированное окружение.
- Настраивать Git и вести AI-проект в репозитории на GitHub.
- Описывать конфигурацию AI-проекта в YAML и парсить ее с помощью pydantic.
- Подключаться к LLM из кода и собирать своего первого AI-ассистента по API
О курсе
Это бесплатная демоверсия сюжетного симулятора «Разработка и проектирование AI-агентов на базе LLM»: предисловие и первая миссия тренажера.
Вы работаете в продуктовой ИТ-команде на позиции разработчика давно. Но ваш лид Артем «продал» заказчику идею ИИ-тьютора для школьников. Заказчик доволен, но есть нюанс: вы вообще не понимаете, с чего начать работу, так как никогда не разрабатывали AI-агентов. Вы даже не знаете, с чего начать — с локальной модели или использовать готовые API.
А что такое сюжетный симулятор?
Каждый шаг в тренажере — это новая вводная от Артема или правка от заказчика. В демо вы пройдете первую миссию: разберетесь, чем ассистент отличается от агента, получите доступ к облачным LLM, развернете локальную модель через Ollama, создадите Python-проект с uv, настроите Git и GitHub, опишете конфигурацию в YAML и соберете своего первого AI-ассистента. Все задания выполняются на реальных задачах прямо в нашей IDE.
В полной версии курса вас ждут еще 4 миссии — образовательный AI-агент, база знаний и векторный поиск (RAG), оценка качества и экономика ИИ-агента — а также практическая AI-лаборатория: задачник на LangChain и LangGraph с 10+ задачами и поддержкой ИИ-тьютора. Итог полного курса — рабочий интеллектуальный ассистент по школьной программе, от нуля до продукта. Ссылку на полный курс в профиле.
Для кого этот курс
Начальные требования
— Основы Python: переменные, функции, работа с пакетами.
— Базовые навыки работы в терминале.
— Компьютер, на который можно установить Ollama для запуска локальной модели.
— Опыт работы с LLM и AI-фреймворками не требуется — начинаем с нуля.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс построен как сюжетный симулятор: вы — разработчик в продуктовой ИТ-команде, и каждый шаг — это новая вводная от лида Артема или правка от заказчика.
Теорию сразу закрепляете практикой: задания выполняются в облачной IDE прямо в браузере, с мгновенной автопроверкой — ничего устанавливать для заданий не нужно. Демо проходите бесплатно и в своем темпе.
Программа курса
Что вы получаете
- — Ключ с балансом $0.5 на API GPT — хватит, чтобы пройти все задания демо с реальной облачной LLM.
- — 10 уроков и 8 практических заданий первой миссии
- — Рабочий прототип AI-ассистента: проект на uv, конфигурация в YAML, подключение к облачным и локальным LLM.
- — Практические навыки: Ollama, Git и GitHub, pydantic, работа с LLM из кода.
- — Полное представление о формате тренажера, чтобы решить, идти ли на полный курс.