End-to-End AI-инженерия: Bootcamp

Освойте полную цепочку AI-инженерии: превратите прототипы в полноценные приложения на базе LLM, RAG и агентов всего за 8 недель. Создавайте настоящие AI-продукты, а не просто прототипы

End-to-End AI Engineering Bootcamp - это 8-недельный курс, созданный для того, чтобы подготовить технических специалистов к роли full-stack AI-инженеров. Вы научитесь проектировать, разрабатывать и внедрять AI-системы, готовые к работе в продакшене. Курс ведет Ауримас Грицюнас - LinkedIn Top Voice in AI, экс-CPO Neptune.ai и автор рассылки SwirlAI. Вас ждет глубокая, практическая работа с Retrieval-Augmented Generation (RAG), агентными системами, памятью, мониторингом и масштабированием AI-приложений.

Почему именно этот курс?

AI больше не экспериментальная технология. Бизнес вкладывает средства в реальные AI-продукты, и командам нужны инженеры, которые умеют пройти путь от идеи до инфраструктуры, от прототипа до продукта.

На курсе вы не просто узнаете, что такое RAG или агенты - вы поймете, когда их использовать, как их строить и почему одни архитектуры масштабируются лучше других. Вы перейдете от демо и нотбуков к полноценному, работающему решению.

Технологии курса:

• LLM API (OpenAI, Claude и др.)
• Векторные базы данных и RAG
• AI-агенты (LangChain, LangGraph, CrewAI)
• Docker, FastAPI, облачные развертывания
• Мониторинг, тестирование, оценка производительности
• Современные протоколы коммуникации (MCP, A2A)

Результаты обучения

• Работающий AI-продукт, готовый к демонстрации
• Навыки проектирования, архитектуры и внедрения AI-систем
• Уверенность в работе с RAG, агентами и инфраструктурой LLM
• Системный подход к управлению AI-проектами в командах
• Долгосрочный доступ к материалам всех будущих потоков курса

Для кого этот курс

Для дата-сайентистов, ML-инженеров, дата-инженеров и технических аналитиков, имеющих базовые знания Python и ML.

Чему вы научитесь

• Создавать RAG-системы с нуля для создания контекстно-осведомленных AI-решений
• Реализовывать AI-агентов с возможностью интеграции инструментов, рефлексии и автономного принятия решений
• Осваивать лучшие практики автоматизации prompt engineering
• Развертывать масштабируемые AI-приложения с использованием контейнеризации и облачной инфраструктуры
• Внедрять LLMOps-практики: мониторинг, оценку качества и непрерывное тестирование
• Обеспечивать безопасность и соответствие AI-решений требованиям
• Использовать передовые технологии, включая MCP и Agent-to-Agent (A2A)