AI-инженерия: Практический Буткемп

AI Engineering Bootcamp - это интенсивная 10-недельная программа, цель которой – подготовить участников к роли AI-инженера (инженера по искусственному интеллекту) с упором на практическую работу. Курс сфокусирован на создании и развёртывании приложений на основе больших языковых моделей (LLM) в продакшене. Участники учатся строить, запускать и внедрять AI-приложения, следуя девизу Build, Ship, Share («Создавай, Внедряй, Делись»), что отражает ориентацию на быстрое прототипирование и обмен результатами с сообществом.

Структура курса

Курс длится 10 недель, и содержание разбито на еженедельные модули, каждый из которых посвящён ключевой теме AI Engineering. Программа постепенно переходит от основ к продвинутым темам:

• Введение и RAG: Неделя 1 знакомит участников с курсом (Introduction & Vibe Check), после чего изучаются встраивания (embeddings) и методика Retrieval-Augmented Generation (RAG) - поиск и использование внешних знаний для улучшения ответов LLM.
• Применение RAG и LangGraph: Неделя 2 посвящена промышленным кейсам применения RAG и созданию сквозных (end-to-end) LLM-пайплайнов. Студенты осваивают фреймворк LangGraph для построения продакшн-систем с использованием RAG.
• LLM-агенты и мульти-агентные системы: На 3-й неделе вводится концепция агентных систем на базе LLM. Участники учатся создавать LLM-агентов с помощью LangGraph и разрабатывать мульти-агентные приложения, где несколько агентных модулей взаимодействуют друг с другом.
• Генерация данных и оценивание моделей: 4-я неделя фокусируется на генерации синтетических данных для тестирования и методах оценки качества LLM-решений. Студенты узнают, как генерировать наборы данных для проверки модели и как оценивать работу RAG-пайплайнов и LLM-агентов.
• Продвинутые техники: 5-я неделя охватывает стратегии поиска и извлечения информации для RAG-приложений, а также техники «рассуждения» для LLM-агентов.
• Новые инструменты и сертификация: На 6–7 неделях участники сдают Certification Challenge и знакомятся с инструментами AI-инженера, такими как OpenAI Agents SDK и фреймворк Smol Agents.
• Развёртывание и LLM Ops: 8-я неделя посвящена выпуску приложений в продакшн. Участники учатся развертывать LLM-сервисы через API и знакомятся с основами LLM Ops.
• Enterprise-практики: 9-я неделя рассматривает корпоративные аспекты внедрения ИИ, включая развёртывание LLM-моделей и механизмы кеширования и версионирования.

Практические навыки

За время Bootcamp участники приобретут целый ряд практических навыков AI Engineering:

• Проектирование LLM-приложений: разработка архитектуры программ с использованием LLM, понимание компонентов AI-приложения.
• Работа с векторными эмбеддингами и RAG: использование методов представления данных и подхода Retrieval-Augmented Generation.
• Создание и управление LLM-агентами: разработка автономных AI-агентов и мульти-агентных систем с использованием фреймворков.
• Оценка и отладка AI-систем: методики тестирования LLM, включая генерацию тестовых данных и применение метрик оценки.
• Продакшн и поддержка решений с ИИ: умения по развертыванию AI-проектов и поддержке их работоспособности через MLOps/LLMOps.
• Овладение современными инструментами AI-разработки: изучение популярных библиотек и платформ, включая OpenAI API и экосистему Hugging Face.

Целевая аудитория

AI Engineering Bootcamp ориентирован на специалистов технического профиля, желающих углубиться в практическое применение ИИ:

• Инженеры-программисты и разработчики ПО - для изучения построения и развёртывания приложений с LLM-моделями.
• Специалисты по данным и ML-инженеры - для освоения продакшн-разработки приложений на основе машинного обучения.

Для успешного прохождения курса у участников должны быть уверенные навыки программирования на Python и понимание основ Data Science и prompt engineering.

Результаты курса

Успешно завершив AI Engineering Bootcamp, выпускник достигает следующих результатов:

• Переход на новый уровень как разработчик ИИ: становитесь квалифицированным AI Engineer, умеющим эффективно применять современные инструменты ИИ.
• Способность создавать и внедрять AI-приложения: самостоятельное создание и запуск полнофункциональных приложений на базе больших языковых моделей.