Архитектура ИИ-решений: от постановки бизнес-задачи и документации до инфраструктуры, безопасности и экономики.
Архитектура ИИ-решений: от постановки бизнес-задачи и документации до инфраструктуры, безопасности и экономики. Кому адресована программа: техническим специалистам, проектирующим ИИ-системы и их внедрение.
Обучение охватывает следующие темы: Стратегический фундамент и планирование проекта; Проектирование и документирование архитектуры; Качество, интеграции и безопасность; Инфраструктура; Продвинутые архитектурные паттерны. Далее изучаются: Стратегия, лидерство и экономика; Проектная работа.
Техническим специалистам, проектирующим ИИ-системы и их внедрение.
Пресейл, контракты и работа с требованиями: закладываем фундамент проекта; Проектирование и оценка: от требований к плану, рискам и смете; Стратегия поставки ценности: от PoC до Production.
Высокоуровневое проектирование (HLD) с использованием C4 Model; Низкоуровневое проектирование (LLD): компоненты и взаимодействия ; Архитектурные паттерны: RAG и его продвинутые вариации; Архитектурные паттерны: AI-агенты и Multi-Agent Systems.
Архитектурный надзор и управление техническим долгом; Проектирование интеграций: от классики до AI-стандартов; Архитектура данных для AI-систем ; Оценка качества и тестирование GenAI-компонентов.
Расчёт ресурсов (Sizing) для приложений и данных; Расчёт ресурсов и оптимизация инференса LLM ; Инфраструктура как код (IaC) и CI/CD; Архитектура MLOps-конвейеров.
Serverless vs. Kubernetes для AI-ворклоадов; Событийно-ориентированная архитектура (EDA) для AI; Архитектура для High-Load и Low-Latency инференса; Гибридная и мультиоблачная архитектура для AI.
FinOps: архитектура, управляемая стоимостью; Технологический радар и эволюция архитектуры; Ethical AI by Design и архитектура для Governance; API как продукт: проектирование и управление.
Выбор темы и организация проектной работы // Проектная работа; Консультация по проектам и домашним заданиям; Защита проектных работ; Подведение итогов курса.
OTUS специализируется на онлайн-образовании в ИТ. Направления школы включают разработку, тестирование, инфраструктуру, информационную безопасность, управление и Data Science. Программы рассчитаны на разные уровни подготовки — от начальных до профессиональных.
ИИ в разработке ПО
Работа с Claude Code для рутины, файлов и рабочих сервисов с подключением MCP и n8n.
ИИ в разработке ПО
Комплексное применение ИИ от промптинга и контента до вайбкодинга и агентов.
ИИ в разработке ПО
Инженерия LLM-систем: RAG, агенты, развёртывание и наблюдаемость рабочего ИИ-сервиса.
ИИ в разработке ПО
Эксплуатация ИИ-агентов: трассировка, оценки качества, надёжность, управление автономностью и безопасность.
