💻 Программирование [maven] AI-инженерия: Практический Буткемп (2025)

[Gatsby]

Автор: maven
Название: AI-инженерия: Практический Буткемп (2025)

[maven] The AI Engineering Bootcamp (2025)



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.
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 (современная реализация идей LangChain) 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, в которых 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 автоматически генерировать наборы данных для проверки ответов модели и как оценивать работу RAG-пайплайнов и LLM-агентов на основе метрик.
• Продвинутые техники: 5-я неделя охватывает углубленные стратегии поиска и извлечения информации для RAG-приложений, а также продвинутые техники «рассуждения» для LLM-агентов (для повышения их способности планировать и выполнять сложные цепочки действий).
• Новые инструменты и сертификация: На 6–7 неделях участники сдают специальный Certification Challenge (практическое испытание для проверки усвоенных навыков) и знакомятся с новейшими инструментами AI-инженера. В программе появляются свежие фреймворки и возможности, например OpenAI Agents SDK, библиотеки для создания «кодовых агентов» (такие как Smol Agents) и другие актуальные технологии работы с LLM.
• Развёртывание и LLM Ops: 8-я неделя посвящена выпуску приложений в продакшн. Участники учатся развертывать LLM-сервисы через API, создавать продакшн-эндпоинты для своих моделей и знакомятся с основами LLM Ops - поддержания и мониторинга LLM-систем (например, логирование запросов, мониторинг качества, управление версиями моделей).
• Enterprise-практики: 9-я неделя рассматривает корпоративные аспекты внедрения ИИ. Темы включают развёртывание LLM-моделей во внутренней инфраструктуре компании (on-premises решения), а также реализацию таких механизмов как кеширование, версионирование, ограничения и guardrails (защитные меры) для обеспечения надежной работы AI-приложений в масштабе предприятия.

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

• Проектирование LLM-приложений: способность разрабатывать архитектуру программ с использованием больших языковых моделей – от чат-ботов и поисковых систем по документам до сложных мульти-агентных сервисов. Курс учит понимать, какие компоненты нужны для построения надежного AI-приложения, и как они интегрируются.
• Работа с векторными эмбеддингами и RAG: умение использовать методы представления данных в векторном виде (embeddings) и реализовывать подход Retrieval-Augmented Generation. Выпускники смогут настроить поиск по внешней базе знаний и подключить его к LLM, чтобы та выдавала актуальные ответы с опорой на данные.
• Создание и управление LLM-агентами: навык разработки автономных AI-агентов, которые могут выполнять задачи, запрашивая LLM модель для принятия решений. Студенты научатся использовать фреймворки типа LangChain/LangGraph для построения агентов и даже целых мульти-агентных систем, где несколько моделей/агентов взаимодействуют друг с другом.
• Оценка и отладка AI-систем: опыт применения методик тестирования LLM. В частности, генерация синтетических тестовых данных, автоматизированное сравнение ответов модели с эталонами, метрики для оценки точности и согласованности модели. Эти навыки помогают улучшать качество LLM-моделей и пайплайнов на основе обратной связи и экспериментирования.
• Продакшн и поддержка решений с ИИ: практические умения по развёртыванию AI-проектов в реальных условиях. Выпускники смогут деплоить свои модели и сервисы на облачную инфраструктуру, настраивать API-эндпоинты для доступа к ним, внедрять приложения на стороне клиента. Кроме того, они узнают, как поддерживать работоспособность таких систем: реализовывать кеширование запросов, мониторинг, ограничение нежелательных запросов и другие элементы MLOps/LLMOps для надёжной эксплуатации моделей.
• Овладение современными инструментами AI-разработки: по ходу курса участники осваивают популярные библиотеки и платформы, применяемые в индустрии. В их арсенале окажутся навыки работы с API крупных моделей (например, OpenAI API), секторы экосистемы Hugging Face, фреймворки вроде LangChain/LangGraph для построения цепочек запросов, а также инструменты быстрого прототипирования и деплоя (например, Vercel для веб-интерфейсов). Программа постоянно обновляется и включает самые новые технологии: в последней версии курса добавлены, к примеру, OpenAI Agents SDK и фреймворк Smol Agents для создания кодовых агентов.

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

• Инженеры-программисты и разработчики ПО, которые хотят научиться строить, развертывать и улучшать приложения с LLM-моделями в продакшн-среде. Курс будет полезен как отдельным инженерам, так и тимлидам, чтобы понять современные возможности ИИ для своих продуктов.
• Специалисты по данным и ML-инженеры (Data Scientists, Machine Learning/AI Specialists), стремящиеся освоить навыки продакшн-разработки приложений на основе машинного обучения и больших языковых моделей. Программа помогает объединить опыт анализа данных с инженерными практиками для создания полноценных AI-систем.

Для успешного прохождения курса у участников должны быть уверенные навыки программирования на Python и понимание основ Data Science и prompt engineering. Обучение подразумевает регулярный кодинг и активное решение технических задач - новичкам в программировании или тем, кто не готов уделять время написанию кода каждый день, будет сложно рекомендовать этот интенсив.
Успешно завершив AI Engineering Bootcamp, выпускник достигает следующих результатов:

• Переход на новый уровень как разработчик ИИ: Вы становитесь квалифицированным AI Engineer - специалистом, умеющим эффективно применять современные инструменты ИИ в разработке. Курс учит быть AI-assisted разработчиком, который усиливает свою работу с помощью LLM и сопутствующих сервисов. Освоение передовых практик (те самых lego blocks создания AI-приложений) придаёт уверенность, что вы готовы креативно решать задачи с помощью ИИ на работе или в собственных проектах.
• Способность создавать и внедрять AI-приложения: После Bootcamp вы будете способны самостоятельно построить полнофункциональное приложение на базе больших языковых моделей - начиная от прототипирования идеи и заканчивая запуском сервиса в продакшене (в облаке или на серверах компании).

Материал на английском языке

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.