Курс «AI-разработчик будущего»
Онлайн-курс по искусственному интеллекту для разработчиков, которые хотят освоить AI и научиться работать с нейросетями и LLM-моделями (ChatGPT, Claude, DeepSeek). Вас ждут индивидуальные занятия с экспертом, практические проекты для портфолио и навыки, востребованные в 2025 году.
Что вы получите:
Windsurf, Cursor, MCP, Ollama, RAG-системы и топовые AI-модели GPT-5, Claude, Gemini
AI берет на себя рутину, вы работаете над архитектурой и развитием продукта с нуля
Спрос на AI-разработчиков растет +119% в год, открывая путь к новым проектам и возможностям для специалистов востребованной профессии
Программа подстраивается под ваш уровень и цели. Поддержка эксперта на протяжении всего обучения на онлайн-курсе
Обучение на курсе по искусственному интеллекту для программистов
Профессия AI-разработчик — самая востребованная в 2025 году
Профессия AI-разработчик будущего — одна из самых перспективных и востребованных в 2025 году. Спрос на специалистов с AI-навыками растет стремительными темпами, а количество вакансий уже превышает предложение.
Онлайн-обучение AI-разработке построено на практике: вы освоите современные инструменты — Windsurf, Cursor, Ollama, Model Context Protocol (MCP), векторные базы данных и RAG-системы. Во второй части программы вы примените эти навыки в Vibe Coding: создадите frontend на React, backend на Node.js и MongoDB, интегрируете AI и развернете свой проект через Docker. В результате вы получите готовое портфолио и навыки, которые высоко оценивают ведущие IT-компании.
Чему вы научитесь на авторском курсе «AI-разработчик будущего»?
Работа с AI и LLM: На онлайн-курсе «AI-разработчик будущего» вы освоите современные инструменты: Windsurf, Cursor, Ollama и Model Context Protocol (MCP). Научитесь управлять параметрами генерации, подключать локальные модели и строить RAG-системы с нуля для поиска и анализа данных.
Vibe Coding и практика: Освоите авторскую методику вайб-кодинга. Сможете быстро собирать frontend на React, backend на Node.js и MongoDB, а также интегрировать AI в свои проекты. На практике создадите полноценное веб-приложение используя искусственный интеллект и современные технологии.
Карьера в AI-разработке: Вы получите практические навыки, востребованные в 2025 году, и готовый проект в портфолио. Это станет сильным стартом для работы в крупных IT-компаниях и на фрилансе.
Современные AI-технологии для разработки
Windsurf, Cursor, MCP, Ollama, RAG-системы, React, Node.js, MongoDB и Docker. Работа с топовыми AI-моделями: GPT-5, Claude, Gemini, Mistral и Qwen.
Ключевые области AI-разработки
На авторском онлайн-курсе вы разберете современные LLM-модели (GPT-5, Claude, Gemini, Mistral, Qwen) и инструменты интеграции ИИ в веб-разработку. Эти навыки станут фундаментом профессии AI-разработчика и позволят вам создавать реальные проекты для портфолио
LLM и современные AI-инструменты
Уровень: СреднийПрактика работы с большими языковыми моделями и экосистемой AI. Вы освоите MCP, Ollama, RAG-системы и интеграцию GPT-5, Claude, Gemini, Mistral и Qwen в реальные проекты.
Full-stack разработка с AI
Уровень: ПродвинутыйСоздание приложений с AI-функциональностью: frontend на React.js и TypeScript, backend на Node.js и MongoDB, интеграция AI и развертывание через Docker.
Что вы освоите на курсе AI-разработчик будущего
На курсе вы освоите современные инструменты AI-разработки: ChatGPT, OpenAI API, Claude, DeepSeek, Gemini и другие LLM-модели. Научитесь интегрировать искусственный интеллект в веб-приложения, автоматизировать рутинные задачи и создавать умные сервисы. Практика на реальных кейсах поможет собрать портфолио проектов и уверенно применять ИИ в работе разработчика.
Индивидуальная программа обучения AI
Премиальная индивидуальная программа обучения AI, адаптированная под ваш уровень знаний и профессиональные цели. Вы будете заниматься 1-на-1 с ментором, разбирать реальные задачи и двигаться в удобном темпе. Такой подход позволяет быстрее осваивать искусственный интеллект и сразу применять его в собственных проектах.
Модуль 1. Основы AI и настройка окружения
Базовый уровень1 неделяВведение в Large Language Models (LLM). Токенизация и экономика использования AI. Ограничения и особенности AI-моделей. Этика и безопасность при работе с AI. Создание рабочего окружения. Установка и интеграция AI через расширение в VS Code. Первый опыт генерации кода через AI-чат.Модуль 2. AI как ассистент программиста
Базовый уровень1 неделяОсновы составления эффективных запросов. Best Practices взаимодействия с AI-ассистентами. Ограничения и риски AI в программировании. Возможности AI для генерации кода. Отладка и анализ кода. Рефакторинг и оптимизация. Генерация документации и тестов.Модуль 3. Продвинутые AI-инструменты
Базовый уровень1 неделяAgent Mode. Perplexity для исследований и поиска. Использование Perplexity для поиска и исследования информации. Генерация базового кода в режиме Agent. Документирование в режиме Agent. Добавление тестов в режиме Agent.Модуль 4. Тонкая настройка параметров LLM
Продвинутый уровень1 неделяМастерство работы с параметрами генерации LLM (Temperature, Top-p, Top-k). Развернывание OpenWebUI. Настройка параметров моделей. Сравнительный анализ моделей.Модуль 5. Экосистема Ollama и локальные LLM
Продвинутый уровень1 неделяПараметры локальных моделей и их оптимизация. Популярные модели для разработки (mistral, qwen, gemma). Base vs Instruct модели. Квантизация моделей. Установка и настройка Ollama. Интеграция локальных моделей с IDE VS Code.Модуль 6. Векторные базы данных и RAG-системы
Продвинутый уровень1 неделяПринципы работы векторных баз данных. Embedding модели и семантический поиск. Архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation). Создание простой RAG-системы. Настройка индексирования документации прямо в IDE VS Code. Практическое применение Deep Research.Модуль 7. Model Context Protocol (MCP)
Продвинутый уровень1 неделяModel Context Protocol (MCP) - принципы работы. Function calling и tool selection в LLM. Архитектура MCP: клиент ↔ сервер ↔ ресурсы. MCP-серверы для разработки (PostgreSQL, Fetch, Perplexity и другие). Настройка готовых MCP-серверов. Создание собственного MCP-сервера.Модуль 8. AI-редакторы и подготовка к практике
Продвинутый уровень1 неделяAI-редакторы нового поколения (Windsurf vs Cursor AI). Интеграция MCP в современные IDE. Работа с Windsurf. Демонстрация key features редактора. Переключение между различными AI-моделями. Подготовка к практическому применению AI в реальных проектах.Модуль 9. Введение в вайб-кодинг. Мышление разработчика будущего
Базовый уровень1 неделяНастройка среды разработки для AI-ассистированной разработки. Установка Docker, Node.js и настройка MCP серверов. Описание структуры проекта и технологического стека. Создание базового "Hello World" сервера на Node.js. Понимание философии вайб-кодинга и интуитивной разработки.Модуль 10. Искусство промптинга для эффективного вайб-кодинга
Базовый уровень1 неделяТехники промптинга: 4C, Chain of Thought и Few-Shot. Генерация структуры API-маршрутов для пользователей и постов. Chat mode и Agent mode в Windsurf. Разделение больших задач на подзадачи. Создание персонального "промпт-пака" для типовых задач разработки.Модуль 11. Создание Frontend приложения с помощью AI Cascade
Практика вайб-кодинга1 неделяГенерация каркаса пользовательского интерфейса на React с помощью AI. Подключение shadcn/ui и Tailwind CSS. Создание компонентов для отображения пользователей и постов. Настройка состояния приложения (Context/Zustand). Применение UX-принципов для улучшения интерфейса.Модуль 12. Создание бэкенда с помощью AI Cascade
Практика вайб-кодинга1 неделяГенерация каркаса бэкенда на Node.js и Express.js. Подключение к MongoDB Atlas и создание схем данных. Генерация API-маршрутов для пользователей и постов. Реализация аутентификации пользователей. Создание защищенных маршрутов и middleware для безопасности.Модуль 13. Диагностика и рефакторинг кода с помощью AI
Продвинутый уровень1 неделяКод-ревью с использованием AI-инструментов. Отладка и оптимизация кода. Использование промптов для тестирования и валидации. Различение корректного и "правдоподобного, но неверного" кода. Security-проверки: санитизация, auth-guard, rate limiting. Рефакторинг под современные стандарты разработки.Модуль 14. Тестирование и безопасность кода с помощью AI
Продвинутый уровень1 неделяСтратегии тестирования AI-генерированного кода. Написание юнит-тестов с Jest для ключевых API. Позитивные, негативные и edge-кейсы. Настройка локального CI-скрипта и метрик покрытия. Создание "сетки безопасности" для критичных эндпойнтов.Модуль 15. Интеграция фронтенда и бэкенда
Продвинутый уровень1 неделяСоединение React.js фронтенда с Node.js бэкендом. Клиентские вызовы API (fetch/axios). Реализация optimistic UI и индикаторов загрузки. Полноценная CRUD-функциональность через интерфейс. Сравнение Windsurf и Cursor IDE для разработки. Обработка ошибок и состояний загрузки.Модуль 16. Docker-образ и публикация веб-приложения
DevOps1 неделяГенерация и оптимизация Dockerfile с помощью AI. Создание docker-compose.yaml для полного стека. Публикация образа в Docker Hub или GitHub Container Registry. Автоматическая генерация документации (README). Деплой контейнера в продакшен и проверка доступности приложения.
Стоимость обучения на курсе AI-разработчик
Полная программа по современным AI-технологиям с индивидуальным сопровождением, пошаговой методикой и упором на результат, достигаемый в разы быстрее классического обучения
Индивидуальное обучение AI-разработке с нуля
Полная программа по современным AI-технологиям с индивидуальным сопровождением
Рассрочка
без переплат
Одним платежом
максимальная выгода
Что включено в обучение:
Станьте востребованным AI-разработчиком
Овладейте навыками, которые станут золотым стандартом разработки в ближайшие годы