Нейросети AI-инжиниринг на Go - ByteSizeGo (2025)

[Gatsby]

AI-инжиниринг на Go​

Платформа: ByteSizeGo




«AI-инжиниринг на Go» — это практический курс от ByteSizeGo для разработчиков, которые хотят использовать язык Go для создания современных AI-приложений. Программа помогает освоить работу с LLM, эмбеддингами, семантическим поиском, AI-агентами, function calling, продакшн-интеграциями, деплоем и архитектурой масштабируемых интеллектуальных систем.

Курс ориентирован на практику: вместо длинной теории участники проходят модули через реальные проекты, которые можно добавить в портфолио. Вы научитесь подключать языковые модели через Go, строить векторные хранилища, создавать AI-пайплайны, проектировать агентные системы и разворачивать приложения, готовые к использованию в реальных продуктах.

О чём этот курс:

• о создании AI-приложений на Go;
• о работе с современными LLM через API;
• об интеграции OpenAI, Claude и других моделей;
• о создании эмбеддингов и векторных баз данных;
• о семантическом поиске и интеллектуальных помощниках;
• о проектировании AI-агентов;
• о function calling и reasoning-цепочках;
• о продакшн-архитектуре, деплое, логировании и обработке ошибок.

Курс помогает соединить сильные стороны Go — производительность, конкурентность, простоту развёртывания и надёжность — с возможностями современных AI-инструментов. Такой стек особенно полезен для backend-разработчиков, которые хотят создавать быстрые, устойчивые и масштабируемые AI-сервисы.

Чему вы научитесь на курсе:

• подключать LLM API в Go-приложениях;
• формировать эффективные запросы к моделям;
• получать и обрабатывать структурированные ответы;
• оптимизировать стоимость работы с AI-моделями;
• создавать эмбеддинги;
• строить векторные хранилища;
• реализовывать семантический поиск;
• проектировать AI-агентов;
• деплоить AI-приложения в облаке.

Программа выстроена по принципу «минимум теории — максимум практики». Каждый модуль сопровождается проектом, который помогает закрепить материал и показать реальные навыки AI-инженера на Go.

Работа с современными LLM через Go:

• подключение API популярных языковых моделей;
• работа с OpenAI;
• работа с Claude;
• настройка запросов к LLM;
• получение структурированных ответов;
• обработка результатов генерации;
• оптимизация стоимости запросов.

Вы научитесь использовать языковые модели как часть Go-приложения: отправлять запросы, обрабатывать ответы, строить сценарии взаимодействия и контролировать поведение моделей в прикладных задачах.

Эффективные запросы и структурированные ответы:

• создание промптов под конкретные задачи;
• получение предсказуемых ответов от моделей;
• работа со структурированными форматами;
• валидация результатов;
• обработка ошибок и нестабильных ответов;
• подготовка LLM к интеграции в backend-сервисы.

В продакшн-разработке важно не просто получить текст от модели, а сделать результат управляемым и пригодным для дальнейшей обработки. Курс помогает понять, как формировать запросы и ответы так, чтобы AI можно было встроить в реальные приложения.

Семантический поиск и эмбеддинги:

• создание эмбеддингов;
• понимание векторного представления данных;
• формирование векторных хранилищ;
• поиск по смыслу;
• интеграция семантического поиска в приложения;
• использование поиска в чат-ботах и интеллектуальных помощниках.

Семантический поиск позволяет находить информацию не только по точному совпадению слов, но и по смыслу. Это важная технология для корпоративных баз знаний, AI-ассистентов, чат-ботов, внутренних инструментов и систем, работающих с большими объёмами текстовых данных.

Векторные базы данных:

• создание и хранение векторов;
• поиск похожих документов и фрагментов;
• подготовка данных для retrieval-сценариев;
• интеграция векторного поиска в Go-приложения;
• использование эмбеддингов для интеллектуального поиска;
• построение основы для RAG-подходов.

Векторные хранилища помогают строить AI-системы, которые умеют работать с собственными данными. На курсе вы разберёте, как использовать эмбеддинги и поиск по смыслу в реальных проектах.

Проектирование AI-агентов:

• создание базовых агентных систем;
• построение пошаговых цепочек;
• разработка автономных агентов;
• взаимодействие агентов с API;
• выполнение сложных сценариев;
• принятие решений на основе данных и контекста.

AI-агенты позволяют моделям не просто отвечать на вопросы, а выполнять действия: анализировать задачу, выбирать следующий шаг, обращаться к инструментам, использовать API и автоматизировать более сложные процессы.

Паттерны агентных систем:

• простые последовательные цепочки;
• многошаговые reasoning-пайплайны;
• автономное выполнение задач;
• подключение внешних инструментов;
• управление состоянием агента;
• контроль ошибок и неожиданных результатов.

Курс помогает понять, как проектировать агентные системы так, чтобы они были не хаотичными экспериментами, а управляемыми и полезными инструментами для реальных задач.

Function calling:

• использование функций для точного взаимодействия с моделями;
• вызов внешних инструментов;
• передача структурированных данных;
• управление действиями AI-системы;
• связь LLM с backend-логикой;
• создание более предсказуемых AI-пайплайнов.

Function calling помогает превратить языковую модель в часть полноценного приложения. Модель может не только генерировать текст, но и выбирать нужную функцию, передавать параметры и взаимодействовать с логикой сервиса.

AI-пайплайны и автоматизация:

• создание цепочек reasoning;
• автоматизация обработки данных;
• последовательная работа нескольких AI-шагов;
• объединение LLM, функций и внешних API;
• построение сложных сценариев обработки информации;
• создание гибких интеллектуальных процессов.

AI-пайплайны позволяют автоматизировать задачи, где нужно не одно действие, а целая последовательность: анализ, извлечение данных, принятие решения, вызов инструментов, генерация результата и проверка качества.

Интеграция и деплой AI-приложений:

• продакшн-подходы к разработке AI-сервисов;
• архитектура приложений;
• работа с конфигурациями;
• обработка ошибок;
• логирование;
• оптимизация запросов;
• развёртывание приложений в облаке.

Отдельный блок курса посвящён тому, как довести AI-приложение до состояния, пригодного для реального использования. Это включает надёжную структуру проекта, обработку сбоев, контроль расходов, логирование и грамотный деплой.

Продакшн-подход к AI на Go:

• проектирование устойчивых сервисов;
• контроль ошибок API;
• управление конфигурациями и секретами;
• логирование запросов и ответов;
• оптимизация задержек;
• снижение стоимости работы с моделями;
• подготовка приложения к масштабированию.

AI-приложение в продакшне требует больше внимания, чем простой прототип. Нужно учитывать стоимость вызовов, нестабильность ответов, лимиты API, обработку ошибок, безопасность данных и удобство сопровождения.

Практические результаты обучения:

• несколько законченных AI-проектов;
• проекты, готовые к демонстрации в портфолио;
• опыт работы с LLM API;
• навык построения векторных баз данных;
• реализация семантического поиска;
• использование function calling;
• разработка сложных AI-пайплайнов;
• деплой приложений с продуманной архитектурой.

К концу курса у вас будет набор проектов, которые демонстрируют реальные навыки AI-инженера на Go: от интеграции моделей до создания поисковых систем, агентов и облачного развёртывания.

Для кого этот курс:

• для Go-разработчиков;
• для backend-разработчиков;
• для инженеров, которые хотят освоить AI-разработку;
• для тимлидов;
• для выпускников CS-программ;
• для специалистов, которые хотят выйти за рамки классического backend;
• для разработчиков, желающих создавать реальные AI-продукты.

Курс особенно полезен тем, кто уже работает с Go и хочет использовать этот язык не только для API, микросервисов и backend-инфраструктуры, но и для современных AI-приложений с LLM, агентами, поиском и интеллектуальной автоматизацией.

Почему Go подходит для AI-продуктов:

• высокая производительность;
• удобная конкурентность;
• простота развёртывания;
• надёжность в backend-разработке;
• хорошая основа для API и сервисов;
• удобство создания масштабируемых приложений;
• подходящий стек для интеграции LLM в реальные продукты.

Go хорошо подходит для сервисов, которые должны быть быстрыми, стабильными и простыми в сопровождении. В связке с LLM и современными AI-инструментами он позволяет создавать производительные интеллектуальные системы для бизнеса, автоматизации и внутренних продуктов.

Курс будет полезен, если вы хотите:

• создавать AI-приложения на Go;
• подключать LLM к backend-сервисам;
• работать с OpenAI, Claude и другими моделями;
• строить семантический поиск;
• использовать эмбеддинги и векторные базы;
• проектировать AI-агентов;
• разворачивать AI-приложения в облаке;
• получить проекты для портфолио.

Что вы получите в результате:

• практические навыки AI-инжиниринга на Go;
• понимание работы с LLM API;
• опыт создания AI-сервисов;
• навык работы с эмбеддингами;
• умение строить векторный поиск;
• понимание agentic-подходов;
• опыт function calling;
• навык деплоя и продакшн-интеграции AI-приложений.

Итог обучения:

• вы сможете создавать AI-приложения на Go;
• научитесь интегрировать LLM в реальные сервисы;
• разберётесь с эмбеддингами и семантическим поиском;
• освоите проектирование AI-агентов;
• получите опыт построения AI-пайплайнов;
• сможете разворачивать и оптимизировать AI-приложения;
• получите практическую базу для развития в AI-инжиниринге.

«AI-инжиниринг на Go» — это курс для разработчиков, которые хотят применять искусственный интеллект в реальных продуктах и использовать Go как надёжную основу для AI-сервисов. Программа помогает освоить LLM, эмбеддинги, агентов, function calling, семантический поиск и продакшн-подходы, чтобы создавать быстрые, устойчивые и масштабируемые AI-приложения.

Язык: Английский

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.