Архитектура систем искусственного интеллекта 2026 - 2030

Фундаментальный курс по архитектуре современных ИИ-систем — от данных и моделей до RAG, агентов, инфраструктуры, оценки и безопасности.

Не про отдельные модели и инструменты — про то, как проектировать полноценные, надёжные и управляемые ИИ-системы с учётом требований российской юрисдикции.
Средний уровень
5 часов в неделю

Чему вы научитесь

  • После курса вы сможете спроектировать ИИ-систему целиком — и обосновать каждое ключевое архитектурное решение.
  • переводить бизнес-задачи в архитектурные требования и измеримые критерии;
  • выбирать модели, RAG, память, агентов и способы адаптации без привязки к конкретному вендору;
  • проектировать данные, знания, инференс и вычислительную инфраструктуру;
  • рассчитывать и управлять качеством, задержкой и стоимостью;
  • строить оценку, наблюдаемость, безопасность и отказоустойчивость;
  • доводить систему от PoC до промышленной эксплуатации;
  • учитывать правовые и регуляторные требования России, включая 243-ФЗ;
  • принимать архитектурные решения, которые можно проверить, измерить и защитить.

О курсе

 

  • Цель курса: научиться проектировать полноценные современные ИИ-системы — от данных и моделей до RAG, памяти, ИИ-агентов, инфраструктуры, оценки и безопасности.

  • Почему стоит выбрать: фундаментальный системный подход к архитектуре ИИ. Курс учит не просто разбираться в технологиях, а принимать и обосновывать архитектурные решения с учётом качества, стоимости, производительности, надёжности и рисков.

  • Что получите после обучения: системное понимание устройства ИИ-систем и практический инструментарий архитектора — от выбора моделей и проектирования RAG и агентных систем до оценки, наблюдаемости, безопасности и промышленной эксплуатации.

  • Особенности курса: 14 модулей, 117 уроков, 276 схем, тесты и единый сквозной кейс «Регламент», который последовательно развивается на протяжении всего курса.

  • Что нужно делать: изучать материалы, разбирать архитектурные решения и выполнять практические задания, последовательно развивая сквозной проект.

  • Разделы и задания: инженерный фундамент, архитектура ИИ, право и 243-ФЗ, данные и знания, модели, адаптация, RAG и память, агенты и MCP, инференс и инфраструктура, оценка и наблюдаемость, безопасность, жизненный цикл и архитектурная практика.

Для кого этот курс

Курс для тех, кто уже имеет базовые знания в программировании и ИИ и хочет перейти от работы с отдельными моделями к проектированию полноценных ИИ-систем. Он подойдёт: AI/ML-инженерам и разработчикам, которые хотят системно проектировать RAG, агентные системы и ИИ-инфраструктуру; архитекторам и техническим руководителям, принимающим решения о внедрении ИИ в продукты и организации; инженерам и специалистам, участвующим в создании ИИ-систем, которым важно понимать не только модели, но и данные, стоимость, производительность, безопасность, оценку и эксплуатацию. Важно: курс не начинается с нуля и не заменяет базовое обучение Python, программированию или машинному обучению. От слушателя ожидается знакомство с основами разработки и современного ИИ. Инженерный фундамент в начале курса помогает выровнять необходимые знания и подготовиться к архитектурной части. Если вы уже умеете работать с ИИ-инструментами, но хотите научиться проектировать систему целиком, видеть её слабые места и обосновывать архитектурные решения — этот курс для вас.

Начальные требования

Курс не для начинающих. Перед началом желательно уверенно ориентироваться в базовых технологиях разработки и ИИ.

Вам потребуется:

  • уверенно читать и писать код на Python, работать с основными структурами данных;
  • понимать базовые принципы машинного обучения, нейросетей и LLM;
  • иметь представление о базах данных, SQL и API;
  • понимать основные принципы работы современных программных систем.

Глубокие знания ML, математики или разработки нейросетей не требуются. Курс посвящён прежде всего архитектуре: тому, как соединять модели, данные, знания, инструменты и инфраструктуру в полноценную ИИ-систему.

Если какие-то темы из базовой подготовки забылись — первый модуль курса помогает быстро восстановить необходимый инженерный фундамент.

Наши преподаватели

Аватар пользователя

Как проходит обучение

Обучение проходит в формате самостоятельного изучения материалов, схем и практических заданий. Курс построен последовательно: от инженерной базы и принципов архитектуры — к данным, моделям, RAG, агентам, инфраструктуре, оценке, безопасности и промышленной эксплуатации.

Главная особенность — единый сквозной кейс. По мере прохождения курса вы не просто изучаете отдельные технологии, а последовательно принимаете архитектурные решения и развиваете одну ИИ-систему от постановки задачи до итоговой архитектуры.

Каждый урок связывает теорию с практикой: постановка → архитектурный разбор → решение для сквозного кейса → переносимый вывод → задание.

Программа курса

загружаем...

Отзывы прошедших курс

5
из 5
из 4 отзывов
4 отзыва
загружаем...

Что вы получаете

  • После курса вы сможете:
  • видеть ИИ-систему целиком — понимать взаимосвязь данных, моделей, знаний, агентов, инфраструктуры и контура доверия;
  • проектировать RAG и агентные системы, включая поиск, память, инструменты, MCP, оркестрацию и человек в контуре;
  • выбирать модели и архитектурные решения на основе требований к качеству, задержке, стоимости и ограничениям;
  • проектировать эксплуатационный контур — инференс, масштабирование, отказоустойчивость, наблюдаемость и FinOps;
  • строить систему оценки и измерять качество, производительность и деградацию ИИ-систем;
  • закладывать безопасность, приватность и надёжность в архитектуру, а не добавлять их после разработки;
  • учитывать правовые требования России, включая 243-ФЗ, при проектировании ИИ-систем;
  • пройти полный архитектурный цикл на сквозном кейсе — от постановки задачи до итоговой архитектуры.
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно