Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Выбрать курс
Программирование
AI-агенты: продвинутое внедрение и использование

Скидка 10%

Доступен в рассрочку

AI-агенты: продвинутое внедрение и использование

Освойте работу с ИИ-агентами и интегрируйте их в реальные проекты

26 февраля

3 месяца

Онлайн

Вт/Чт 20:00 Мск

Для кого этот курс?

  • Team Lead и Tech Lead, которые хотят ускорить работу команды и повысить производительность разработки
  • Архитекторы, желающие быстрее проектировать решения с учетом возможностей современных LLM и AI-агентов
  • Middle/Senior Разработчики, заинтересованные использовать AI как coding-ассистента, чтобы писать меньше рутинного кода и быстрее выпускать фичи
  • DevOps-инженеры, которые стремятся автоматизировать CI/CD, повысить стабильность систем и облегчить работу с инфраструктурой через AI-агентов

Необходимые знания

  • Базовые знания разработки (фронтенд, бэкенд)
  • Базовый опыт работы с инфраструктурой и базами данных
  • Желательно навык тестирования приложений

Что даст вам этот курс?

  • Практические навыки работы с AI-агентами: создание точных промптов и контекста для нейросетей, использование AI-агентов для генерации идей, прототипов и улучшения требований
  • Навыки end-to-end разработки с AI: перенос требований в рабочий фронтенд и бэкенд, live-coding и отладка проектов вместе с AI, тестирование, поиск и исправление ошибок, интеграция Frontend и Backend
  • Навыки работы с современными инструментами и LLM: опыт работы с Cursor, Copilot, Cline и другими агентами, использование российских LLM (YandexGPT, GigaCode) и OpenSource решений (DeepSeek, Qwen), а также основы RAG, Finetuning и работы с данными из документов для AI-приложений
  • Архитектурные и стратегические навыки: проектирование систем с использованием AI как ускорителя разработки, понимание, какие AI-решения (Cloud, IDE, On-Premise) подходят для разных задач, и встраивание AI-функционала в существующие продукты
  • Автоматизация и оптимизация процессов: настройка CI/CD, логирования и мониторинга, масштабирование и развитие продукта с минимальными усилиями, автоматизация рутинных задач DevOps и разработчиков с помощью AI

Почему стоит освоить?

 
Курс позволит приобрести навыки работы с современными AI и LLM инструментами, что сделает вас востребованным специалистом. А знание того, как интегрировать AI-агенты в существующие проекты, даст преимущество на рынке труда и позволит создавать продукты быстрее и качественнее.

Процесс обучения

Занятия в OTUS — это не заранее отснятый материал. Вебинары проходят в режиме реального времени, где преподаватели-практики рассказывают об актуальных кейсах и инструментах, которые нужны им в работе сейчас. Вы сможете активно участвовать голосом, практиковаться, задавать вопросы и получать обратную связь. Такой формат дает реальный результат. 

А если вы не смогли посетить занятие в реальном времени, то сможете посмотреть его в записи и задать вопрос преподавателю в закрытом Telegram-чате.

Портфолио

Индивидуальная разработка итоговой проектной работы

Обучайтесь у экспертов


Программу ведут действующие специалисты

Перспективы

 

Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход

Партнеры

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.

  • Карьерные мероприятия в сообществе
    Публичный разбор резюме
    Публичное прохождение собеседования и воркшопы
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 онлайн-трансляции по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Практика

 

Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций

Активное комьюнити

Живое общение с преподавателями на вебинарах, переписки в Telegram чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ

Программа

Введение в AI-агенты. Экосистема AI-инжиниринга

В рамках модуля изучаются архитектурные парадигмы Cloud и IDE-агентов, методология выбора инструментов на основе требований проекта, а также ландшафт LLM, включая российские и open-source решения с учётом правовых и security-аспектов. Выбор наиболее подходящего стека агентов под конкретные задачи.

Тема 1: Что такое AI-агенты. Эволюция от ChatGPT к автономным AI-Software Engineers (Replit Agent, Lovable, Bolt)

Тема 2: Обзор инструментов: Cloud-агенты (Bolt, Lovable) vs IDE-агенты (Cursor, Copilot, Cline) - сравнение. MCP

Тема 3: Российские LLM-решения (GigaCode, YandexGPT). OpenSource для On-premise решений (DeepSeek, Qwen) // ДЗ

Основы взаимодействия. Промптинг и контекст для взаимодействия с AI-агентами

В модуле изучаются продвинутые техники промпт-инжиниринга, включая структурирование запросов (Role-Task-Context-Format), применение Chain-of-Thought и декомпозицию задач. Особое внимание уделяется управлению контекстом через системные правила (.cursorrules) и оптимизации взаимодействия для решения практических задач: от анализа рынка и формирования ТЗ до валидации требований. Формирование требований для будущего режиме в Live формате.

Тема 1: Идеальный запрос для нейросети. Структура идеальной задачи

Тема 2: Контекст. Правила для модели (Cursor Rules)

Тема 3: Практика промптинга. Проработка требований к приложению. Ресерч конкурентов // ДЗ

Идея, системные требования и дизайн

В модуле изучаются методы генерации и вариации UI-концептов с помощью AI (Text-to-UI), проектирование пользовательских сценариев через User Story Mapping и формализация требований в виде структурированного технического задания (PRD). Проектирование красивого и удобного UI\UX при помощи ИИ агентов в Live режиме.

Тема 1: Генерация идеи, вариация и улучшение с помощью AI (GalileoAI, v0.dev)

Тема 2: Дизайн. User Story Mapping. UX и обработка ошибок

Тема 3: Практика проработка требований с помощью AI-агента // ДЗ

Frontend с AI-агентом

В модуле изучается инициализация проектов и трансформация требований в работающий код, методики тестирования и отладки с использованием мультимодальных моделей, а также техники live-кодинга и рефакторинга в реальном времени. Особое внимание уделяется построению адаптивных интерфейсов, тестированию и отладке в режиме Live.

Тема 1: Перенос требований в работающий функционал. Инициализация проекта

Тема 2: Основы тестирования. Поиск и локализация дефектов

Тема 3: LiveCoding Frontend

Тема 4: Live отладка Frontend'а // ДЗ

Реализация инфраструктуры и Backend

Темы модуля охватывают проектирование и развертывание серверной части приложения с использованием AI-ассистентов. Рассмтаривается архитектура данных на Supabase, контейнеризация сервисов через Docker и работа с облачными хранилищами. В модуле изучаются практики удаленного деплоя, настройка клиент-серверного взаимодействия, а также методы оперативной диагностики и отладки бэкенд-инфраструктуры.

Тема 1: Supabase оптимальный минимум и роскошный максимум в одном лице. Docker. S3 хранилище

Тема 2: Деплой БД на сервер. Практика LiveDeploy

Тема 3: Связываем Backend с Frontend

Тема 4: Live отладка Backend'а // ДЗ

Деплой. Тестирование. Поддержка

В рамках модуля изучаются принципы настройки CI/CD-пайплайнов, автоматизации аудита безопасности и внедрения мониторинга на основе логов. Отдельное внимание уделяется интеграции ключевых сервисов для роста проекта (OAuth2, платежные системы, аналитика), а также стратегиям масштабирования инфраструктуры под увеличивающуюся нагрузку. Интеграция с различными сервисами на практике.

Тема 1: Непрерывная интеграция. Безопасность. Livecheck/логи и анализ

Тема 2: Масштабирование и развитие проекта. Необходимые интеграции (Я.Метрика, Oauth2 Яндекс\Google, сервисы оплаты)

Внедрение AI-функционала в свои проекты (дополнительный модуль)

В модуле рассматривается архитектура подключения внешних LLM-провайдеров (OpenRouter, YandexGPT) и настройка кастомизированных AI-ассистентов. Рассмотрим что требуется для RAG дообучения модели.

Тема 1: Как встроить AI-агента в свой продукт (Openrouter, YandexGPT)

Тема 2: Основы RAG\Finetuning. Учим приложение отвечать по данным с документов // ДЗ

Проектная работа

Заключительный месяц курса посвящён проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе.

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проект

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект

 
Тема проектной работы: "Разработка веб-приложения с поддержкой AI-агента для автоматизации бизнес-процессов".
 
Подготовка проекта состоит из следующих этапов:
  • Формулировка требований и сценариев использования AI
  • Генерация прототипа и архитектуры с помощью AI-агента
  • Разработка фронтенда и бэкенда с интеграцией базы данных
  • Тестирование и деплой проекта

Преподаватели

Руководитель курса

Павел Петров

Руководитель направления разработки

ГК Иннотех

Андрей Сорокин

Ведущий разработчик C# ASP.NET | Архитектор программного обеспечения

FinTech компания

Сергей Ветров

Руководитель программы проектов

Ашан

Игорь Стурейко

(к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер

FinTech

Анастасия Третьякова

ML-инженер

Банк ДОМ.РФ

Артём Рева

Lead software engineer

Epam

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Прошедшие
мероприятия

Игорь Стурейко
Открытый вебинар
Основы RAG и Fine-Tuning. Учим приложение отвечать на вопросы в контексте ваших документов
Андрей Сорокин
Открытый вебинар
AI-Driven архитектура приложений

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50
  • Подробно расскажем об интересующем вас курсе
  • Объясним, как договориться с работодателем
  • Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
  • Ответим на вопросы
  • Предоставим шаблон договора и счёт на оплату

Подтверждение знаний и навыков

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.

Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.

После обучения вы:

  • Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
  • Создадите свой проект, который поможет в повышении вашей квалификации
  • Повысите свою ценность и конкурентоспособность
  • Получите сертификат об окончании курса

Частые вопросы

Почему OTUS?
Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания — не чаще 1 раза в неделю.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Я могу вернуть деньги?
Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.