AI Context Engineering [INDUSTRY PROFESSIONAL PLAN]
Инженерия AI-контекста: профессиональная программа — это практический курс по Context Engineering, LLM и созданию AI-агентов для специалистов, которые хотят уверенно применять большие языковые модели в разработке программного обеспечения, автоматизации процессов и построении интеллектуальных приложений.
Программа AI Context Engineering [Industry Professional Plan] помогает системно разобраться в том, как современные AI-системы работают с контекстом, запросами, памятью, инструментами и внешними данными. Курс охватывает путь от классического программирования и нейронных сетей до больших языковых моделей и современных подходов к проектированию приложений на базе искусственного интеллекта.
Основной акцент сделан на практическом применении: вы изучите принципы инженерии контекста, научитесь проектировать AI-пайплайны, работать с LLM и создавать решения, которые можно адаптировать под реальные продуктовые и исследовательские задачи.
Курс будет полезен тем, кто хочет перейти от базового использования AI-инструментов к профессиональной разработке интеллектуальных систем.
Вы разберете, как развивалась разработка программного обеспечения: от классических алгоритмов и нейронных сетей до больших языковых моделей. Этот блок помогает сформировать базовое понимание того, почему LLM стали основой современных AI-продуктов и как они меняют подход к созданию программных систем.
В этом разделе рассматриваются принципы Context Engineering: как структурировать информацию, управлять входными данными, проектировать промпты и выстраивать взаимодействие модели с внешними источниками знаний. Вы узнаете, почему качество контекста напрямую влияет на точность, стабильность и полезность AI-приложений.
Курс показывает, как создавать персональных AI-агентов, которые помогают автоматизировать задачи, работать с информацией и поддерживать пользователя в повседневных сценариях. Особое внимание уделяется архитектуре агента, работе с инструментами и организации контекста.
Отдельный блок посвящен разработке экономичных голосовых агентов. Вы изучите подходы к построению голосовых AI-систем, которые могут использоваться в клиентской поддержке, внутренних сервисах, автоматизации коммуникаций и других прикладных задачах.
В течение двух месяцев участники получают исследовательское наставничество от команды Vizuara. Этот формат помогает закрепить материал, углубить понимание современных AI-технологий и применить полученные знания в прикладных проектах.
После завершения программы вы сможете увереннее проектировать и разрабатывать интеллектуальные приложения на базе LLM, понимать ограничения моделей и подбирать подходящие методы работы с контекстом.
Обучение сочетает видеолекции, практические материалы, код, схемы, тесты и коммуникацию в сообществе. Такой формат подходит для самостоятельного прохождения и постепенного погружения в тему.
Большие языковые модели становятся важной частью разработки, аналитики, автоматизации и цифровых продуктов. Однако эффективная работа с LLM требует не только умения писать запросы, но и понимания того, как проектировать контекст, управлять данными, строить цепочки взаимодействий и создавать надежные AI-системы.
Инженерия AI-контекста помогает перейти от разрозненного использования искусственного интеллекта к профессиональному подходу, где модель становится частью продуманной архитектуры приложения.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Dr. Sreedath Panat — инженер-исследователь и предприниматель, известный своими разработками в области AI и устойчивых технологий:Он имеет PhD (докторскую степень) от Massachusetts Institute of Technology (MIT), где изучал прикладные методы механики, машинного обучения и искусственного интеллекта.Окончил IIT Madras (двойная степень BTech) до поступления в MIT.Cоосновал Vizuara AI Labs, где выступает как инженер и стратег по продуктам AI.Известен к
Vizuara — международная образовательная школа в сфере искусственного интеллекта, основанная выпускниками IIT Madras, MIT и Purdue University. Компания развивается при поддержке экосистемы MIT и стремится сделать качественное AI-образование доступным для студентов и специалистов по всему миру.Обучение в Vizuara построено по принципу «учись, создавая»: вместо изучения одной теории студенты работают над реальными проектами в области искусственного и
