Этот курс создан для людей, которые хотят разобраться в современном AI без математической или программистской подготовки. Никакой магии, никакого хайпа — только то, как всё работает на самом деле, и как применять эти знания на практике.
Мы пройдём путь от базовых концепций до архитектуры реальных AI-продуктов. Каждый модуль строится на предыдущем — поэтому рекомендуется проходить по порядку.
Для кого этот курс
- Для тех, кто слышит про AI каждый день, но не понимает, что за этим стоит
- Для менеджеров и предпринимателей, которые хотят понимать возможности и ограничения технологии
- Для начинающих разработчиков, которые хотят войти в AI-разработку
- Для всех, кто хочет отделять реальность от хайпа
Модули курса
1
Введение в AI: что это и как работает
Базовые концепции: что такое искусственный интеллект, чем ANI отличается от AGI, как устроены нейронные сети, что значит «обучить модель», основы LLM.
- AI vs AGI vs ASI
- Нейронные сети
- Обучение модели
- LLM и токены
- Контекстное окно
Открыть модуль
2
LLM, промпты, RAG и эмбеддинги
Продвинутые техники: промпт-инжиниринг, работа с эмбеддингами, архитектура RAG-систем, векторные базы данных, best practices интеграции.
- Промпт-инжиниринг
- Эмбеддинги
- RAG
- Векторные БД
- Семантический поиск
Открыть модуль
3
Инструменты, функции и MCP
Как LLM выходит за пределы текста: Function Calling, Model Context Protocol (MCP), интеграция с внешними сервисами, архитектура AI-приложений.
- Function Calling
- MCP протокол
- API интеграции
- Безопасность
- Архитектура приложений
Открыть модуль
4
Агенты, мультиагентность и архитектурные паттерны
Финальный уровень: AI-агенты, цикл ReAct, паттерн Map-Reduce для больших задач, мультиагентные системы, дерево архитектурных решений.
- AI-агенты
- Agentic Loop / ReAct
- Map-Reduce
- Мультиагентность
- Архитектурные решения
Открыть модуль
Часто задаваемые вопросы
- Нужно ли уметь программировать?
- Нет. Курс объясняет концепции и архитектуру. Примеры кода минимальны и объяснены. Но если вы разработчик — вы сможете сразу применить эти знания на практике.
- Насколько курс актуален?
- Версия — июль 2026 года. AI развивается быстро, но фундаментальные концепции (Transformer, RAG, агенты, MCP) меняются медленно. Конкретные продукты будут обновляться, архитектурные принципы — останутся.
- Что делать после курса?
- Практиковаться. Создайте простого чат-бота с одной функцией. Добавьте RAG. Превратите в агента. Лучший способ понять AI — попробовать его в действии.