Чему вы научитесь
- 🔧 Какие бывают AI DevTools и где они применяются
- 🤖 Как создавать и использовать AI-ассистентов для написания кода
- 🔍 Как настроить автоматический Code Review с помощью AI
- ⚙️ Как работать с популярными инструментами развёртывания LLM (LLMOps/LLM deployment): Ollama и vLLM
- 🧐 Как взаимодействовать с топовыми LLM моделями, например, Qwen 2.5 Coder и Deepseek Coder v2
- 🛡️ Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных при работе с ИИ
О курсе
По окончании курса вы сможете:
🤖 Создавать собственных AI-ассистентов для написания кода на основе Continue.dev
💻 Настраивать локальный запуск LLM-моделей для разработки и не только
🔍 Внедрять AI Code Review в процесс разработки вашей команды
⚙️ Работать с популярными инструментами LLMOps: Ollama, vLLM
🛠️ Настраивать AI-ассистентов под свои задачи
🔐 Учитывать аспекты безопасности и конфиденциальности при работе с AI
🎯 Применять полученные знания для повышения продуктивности команды
А что ещё?
🛡️ В этом курсе мы используем только open-source решения - никаких платных подписок, OpenAI, GigaChat или других внешних LLM-сервисов.
🚀 Это значит, что вы сможете применить полученные знания даже в компании с самой строгой политикой безопасности и требованиями к конфиденциальности!
Почему только open-source?
Open-source LLM и другие инструменты позволяют исключить множество рисков, например: внезапное повышение цен на подписку, регуляторные ограничения и полный контроль на конфиденциальностью.
Однако, open-source инструменты не могут предоставить вам решений "в один клик" (именно для этого и нужен данный курс).
Для кого этот курс
Этот курс направлен на: 💻 Разработчиков всех уровней 👥 Team Lead'ов и Tech Lead'ов 🎓 Тех, кто хочет быть в курсе современных AI-трендов
Начальные требования
1️⃣ Ты умеешь программировать, знаешь что такое ООП и почему важно писать читаемый и задокументированный код
2️⃣ У тебя есть опыт разработки в команде и понимание того, как работают системы контроля версий (VCS)
3️⃣ Ты уже использовал хотя бы один из популярных продуктов на базе LLM (ChatGPT, GigaChat, Claude, и т.д.)
Не требуется глубоких знаний в области ИИ и машинного обучения - достаточно опыта разработки! 🌟
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Как происходит обучение в рамках одного урока:
- Смотрим мини-лекцию
- Закрепляем конспектом и полезными ссылками
- Имплементируем то, что показано в лекции самостоятельно
- Проходим тестирование для окончательного закрепления результата
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Что даёт этот курс:
- 💻 Разработчикам: понимание принципов работы и деплоя LLM, их интеграция в рабочие процессы, существенное сокращение времени на выполнение задач
- 👥 Team Lead'ам и Tech Lead'ам: всё то же, что и разработчикам + построение более эффективной и компетентной команды, ускорение процесса разработки и доставки фичей, упрощение онбординга новых разработчиков