Курс по практическому применению AI для разработчиков

AI-driven разработчик

Курс для инженеров, которые хотят начать системно применять искусственный интеллект в работе и существенно повысить свою продуктивность и ценность для команды

Мы учим НЕ вайб-кодингу

Наш курс не про вайб-кодинг (хотя, ему мы тоже научим). Наш курс про системный подход к разработке с AI. А между вайб-кодингом и системным подходом — целая пропасть

Критерий
Вайб-кодинг
AI-driven разработка
Понимание AI
AI как «магия», которая «сама всё сделает»
AI как инструмент, у которого есть возможности и ограничения
Область применения
Прототипы, MVP, небольшие проекты
Подходит для продакшн-систем и крупных коммерческих проектов
Роль разработчика
Пассивный пользователь, повторяет готовые промпты
Активный управляющий, формирует архитектуру и принимает решения
Качество результата
Нестабильно: может повезти, может развалиться
Предсказуемо: результат объясним и воспроизводим
Масштабируемость
Трудно повторить и расширить
Можно масштабировать и интегрировать в продукт
Обучение
Основано на хаотичных туториалах, мемах, трендах
Системное понимание AI-инструментов и технологий, их ограничений, сильных и слабых сторон

Вайб-кодинг

Подходит для быстрых прототипов и экспериментов, но не для серьезной разработки

AI-driven разработка

Системный подход, который позволяет создавать надежные и масштабируемые решения

ИИ для разработчиков — не магия, а рабочий инструмент

ИИ для разработчиков — не магия, а рабочий инструмент

Уже сегодня ИИ — мощный инструмент, который ускоряет написание кода, автоматизирует рутину и помогает решать задачи быстрее и эффективнее. Для разработчиков это уже не опция, а необходимость. И это не про вайб-кодинг!

Через пару лет владение AI-инструментами станет таким же базовым навыком для разработчика, как Git или умение гуглить. Те, кто освоит их сейчас, получат серьезное преимущество — в скорости, качестве работы и востребованности на рынке. Кто не освоит — останется на задворках профессии. Курс даёт не «нейросети с нуля», а системное применение LLM, Cursor, RAG и агентов в ваших проектах.

Кому подойдет курс

Курс предназначен для опытных разработчиков, которые хотят системно применять AI в работе и существенно повысить свою продуктивность и ценность для команды

Мидл/Сеньор разработчикам

У вас уже существенный опыт коммерческой разработки и глубокое понимание технологий, но хочется работать быстрее и эффективнее. AI-инструменты помогут автоматизировать рутину и сфокусироваться на сложных задачах, где нужна настоящая экспертиза

Тимлидам и техлидам

Вы отвечаете за управление командой, выбор технологий и архитектурные решения. Понимание возможностей и инструментов AI позволит правильно внедрять инструменты в процессы разработки и кратно повышать продуктивность команды

Начинающим разработчикам

В курсе мы не учим основам разработки, не рассказываем про языки программирования, основы разработки, Git, CI/CD и прочую базу. AI не сможет компенсировать отсутствие знаний и опыта

Сначала наберитесь опыта и прокачайте насмотренность

Программа курса

1
Основы основ про ML, LLM
План урока:
  • Зачем нужно знать основы и архитектуру LLM?
  • ML vs LLM - разница и контекст
  • Восприятие мира нейросетью
  • Нейроны и архитектура
  • Ключевые ограничения и проблемы
2
Обзор LLM и подбор LLM под задачу
План урока:
  • Преамбула, кратко, когда используются локальные LLM
  • Категоризация и классификация LLM
  • Ключевые характеристики моделей
  • Популярные Open-Source модели
  • Коммерческие и облачные модели
  • Критерии выбора LLM для задач
3
Воркшоп: запускаем LLM локально
План урока:
  • «Пользовательское железо — что можно запустить»
  • Базовый запуск Ollama: Ollama + OpenWebUI + API
4
Основы промптинга: эффективные подходы к работе с LLM
План урока:
  • Что такое промптинг и зачем он нужен?
  • Виды промтов: системный, пользовательский, «ассистент»
  • Правильный промпт: советы, которые облегчат понимание задачи для LLM
  • Обзор популярных техник промптинга: Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought, Role Prompting, Constrained Prompting и другие
  • Популярные уязвимости в промптинге: Промпт-инъекция, Утечка системного промпта, Раскрытие конфиденциальной информации
5
Параметры генерации
План урока:
  • Основные параметры запроса к LLM
  • Категории параметров Options
  • Параметры креативности
  • Механизм выбора следующего токена
  • Управление повторениями
  • Параметры длины и контекста
  • Параметр Seed (воспроизводимость)
  • EOS токен и остановка генерации
  • Параметры производительности (обзорно)
6
Ограничения применимости LLM. Частые проблемы с LLM и решения
План урока:
  • Проблемы результата (галлюцинации)
  • Придумывание фактов
  • Зацикливание и дублирование советов
  • Вредные советы
  • Потеря фокуса внимания
  • Нарушение инструкций
  • Проблемы производительности
  • Технические ограничения
  • Отсутствие актуальных данных
  • Проблема контекстного окна
  • Проблема длинной генерации
  • Слабая преемственность LLM
1
Обзор основных ИИ-инструменты и концепций
План урока:
  • Кратко про агенты
  • Чаты (perlexity, ChatGPT, Cloude, Gemini, DeepSeek, Qwen)
  • Расширения для IDE (типа GitHub Copilot, Tabnine)
  • AI CLI (Codex, Claude Code, Qwen CLI, Gemini CLI)
  • AI IDE (Cursor, Windsurf, Qoder, GigaCode)
  • Low-code конструкторы ИИ-агентов (n8n, Make)
  • Облачные AI-платформы (Yandex AI Studio и подобные)
  • Other
2
Практикум по CLI агентам на примере Claude Code
План урока:
  • Обзор основных инструментов и более подробный обзор типовых возможностей
  • Установка и настройка Claude Code
  • Обзор доступных команд CLI
  • Примеры решения задач на основе существующей кодовой базы
  • Продвинутые кейсы применения
3
Практикум по Cursor
План урока:
  • Установки и настройка, биллинг
  • Обзор интерфейса и основных механизмов (с важной ремаркой о том, что сделано на основе VS Code)
  • Режимы работы чата
  • Окно редактора и ИИ-возможности в нем
  • Работа с моделями
  • Cursor Rules — концепция, суть и тонкости настройки
  • Учимся читать и понимать происходящее в агент-чате
4
Вайб-кодинг и AI-driven разработка
План урока:
  • Описание подхода
  • Ограничения применения
  • Сравнение вайб-подхода и AI-driven подхода
  • Основные принципы AI-driven подхода к разработке
  • Ограничения по применению любых AI-driven рецептов и фреймворков
5
Практикум по разработке продукта с нуля
План урока:
  • Генерация базовой документации по проекту и задание базовых ограничений агентам для работы
  • AGENTS.md
  • Промптинг и итеративный подход к новому функционалу
  • Актуализация архитектуры и документации
  • Пример разработки микро-сервисного продукта без AI функций
6
Практикум по работе с существующей кодовой базой
План урока:
  • Онбординг в проект
  • Анализ конкретных модулей
  • Рефакторинг legacy кода
  • Генерация документации
  • Работа на проектах с большой кодовой базой и проблема ограниченности контекста
7
Spec-Driven Development
План урока:
  • Что такое Spec-Driven Development
  • Критерии качественной спецификации
  • Генерация и валидация кода на основе спецификаций и итеративное его улучшение
1
RAG - Retrieval Augmented Generation, база
План урока:
  • Концепция
  • Проблемы и решения
  • RAG Pipeline: Document Processing, Chunking Strategies, Embedding Models, Retrieval Methods
  • Обзор доступных и популярных решений
  • Практикум: cборка RAG на основе LlamaIndex
2
RAG - Retrieval Augmented Generation, практикум
План урока:
  • Практикум по разработке своего RAGa, зачем это делать
  • Практикум: RAG-система для ответов по корпоративной базе знаний
3
MCP и разработка своего MCP-сервера
План урока:
  • Введение в MCP и проблематика
  • Архитектура MCP: MCP Server, MCP Client, Resources, Tools
  • Погружение в MCP Protocol
  • Применение
  • Практикум: создание MCP сервера
4
Облачные ИИ-экосистемы + Подробнее про железо и запуски LLM локально
План урока:
  • Обзор основных вендоров AI-платформ
  • Пример решения типовой бизнес-задачи на базе платформы
  • Смотрим на использование ресурсов и время выполнения одной и той же задачи разными LLM на GPU
1
ИИ-агенты: что это, какие бывают, как их делать и как они нам помогают, подсистемы памяти агентов
План урока:
  • Определение ИИ-агента
  • Архитектура ИИ-агента: Основные компоненты
  • Классификация ИИ-агентов
  • Мультиагентные системы
  • Подсистемы памяти агентов, проблемы, решения
  • Популярные фреймворки для разработки агентов: LangChain / LangGraph, LlamaIndex
2
Обзор инструмента LangChain
План урока:
  • Область применения LangChain и сравнение с альтернативами
  • Архитектурные основы LangChain
  • Компонентная модель LangChain
  • LLMs и Chat Models
  • Prompts и Templates
  • Chains: От простых к сложным
  • Мульти-агентные системы на LangChain
3
Практикум: разработка агента на LangChain
План урока:
  • Поднятие локальное
  • Практикум по разработке базового агента
  • Практикум по разработке продвинутого агента с памятью
  • Создание сервиса на основе агента
4
Обзор инструмента n8n
План урока:
  • Общее описание инструмента
  • Node-based архитектура: входы, выходы, трансформации
  • Типы узлов: Trigger, Regular, Output
  • Поток данных: как данные передаются между узлами
  • Контекст выполнения: переменные, экспрессии, функции
  • Паттерны агентов: Reactive, Proactive, Interactive
  • Экосистема n8n
  • Практикум: разработка агентов с n8n

Все тарифы включают в себя доступ ко всем новым материалам курса на протяжении года

Формат обучения и нагрузка

Курс сделан так, чтобы вписаться в ваш напряженный график

9 недель
Общая длительность
5-10
Часов в неделю — общая нагрузка

Видео-уроки

Предоставляем доступ к онлайн-платформе, где участники по расписанию получают качественные видеозаписи уроков от преподавателей. Вы сможете смотреть уроки в удобное время, возвращаться к материалам и изучать темы в комфортном темпе

Домашние задания и практика

По мере прохождения курса вы выполняете практические задания, которые закрепляют изученный материал. Главная особенность — на протяжении всего курса вы разрабатываете один проект, шаг за шагом развивая его и доводя его до рабочего прототипа

Групповые встречи раз в неделю

Каждую неделю проходят онлайн-встречи с преподавателями и другими участниками, где разбираются вопросы по материалу и практические кейсы. Это помогает не только глубже понять темы, но и обменяться опытом с другими участниками.

* Доступно не на всех тарифах

Кто за этим стоит?

Команда Spectr

Курс разработан и развивается командой Spectr.

Мы более 10 лет занимаемся разработкой сложных цифровых продуктов, «собаку на этом съели», получили признание.

Ведущий разработчик решений на базе ИИ для фудтеха
ТОП-1 в разработке решений для IoT (Internet of Things)

А еще мы делаем известную конференцию Ural Digital Weekend, митапы #DevTalks и записываем Подкаст-Подкаст.

В технологиях ИИ мы видим «game changer», который уже начал менять индустрию разработки и видим, как растет спрос на эти компетенции в рынке.

Над программой курса мы работали буквально всей командой. Спросили каждого разработчика и делали как для себя.

Преподаватели курса

Практики и фанаты своего дела с сильной экспертизой в AI — делятся проверенными подходами и реальным опытом

Олег Казаков

Олег Казаков

Технический директор Spectr

12+ лет в разработке

Проектирование и ИТ-архитектураBackendDevOpsCI/CD
Алексей Цыкарев

Алексей Цыкарев

CEO Spectr

15+ лет в разработке

Разработка продуктовУправление командамиFrontentdИнтеграции
Павел Хозяшев

Павел Хозяшев

Старший системный аналитик

10+ лет в разработке

Системный анализИнтеграция ИИАрхитектура

Развиваем IT-сообщество

Курс про AI-кодинг — далеко не первое, что мы делаем для комьюнити. Смотрите сами

Конференция Ural Digital Weekend

Большая ежегодная конференция про разработку, управление разработкой и управление бизнесом веб-разработки. Одна из крупнейших ИТ-конференций Урала

Сайт конференции

«Подкаст-Подкаст»

Говорим с предпринимателями, ИТ-профессионалами и управленцами про индустрию, личное, принципы, практику и инсайты

Смотреть подкаст

Курсы Spectr Academy

С 2019 до 2024 года учили людей основам веб-разработки: бэкенд на PHP, бэкенд на Python, тестирование и фронтенд. За это время курсы трансформировались из камерного доковидного оффлайна в уже привычный онлайн. Обучили 100+ студентов

Читать отзывы

Много-много контента

Мы старательно конспектируем все выступления на наших ивентах, и собираем их на нашем YouTube-канале. Посмотрите, это очень интересно и полезно!

Смотреть YouTube-канал

Отзывы

Отзывов с курса по AI-driven разработке у нас пока нет, ведь это первый поток

Meme

Зато собралось целое сообщество людей, которые учились в Spectr Academy и приезжали на наши конференции. Делимся!

Академия — это лучший ускоритель в обучении технологиям. Дедлайны не позволяли расслабиться и давали толчок на углубленное изучение CSS и Javascript. В Академии были интересные проекты по верстке и чистому JS, что дало свои плоды и возможность продлить обучение на стажировке.

Игорь. Прошел обучение по направлению «Основы фронтенд-разработки (HTML/CSS/JS)»

Обучение в Академии для меня не было простым – даже часы изученных видео иногда не помогали решить задачу – тогда наводящий вопрос/совет куратора подталкивал к решению. Сейчас, на стажировке, опыт и знания, которыми делятся коллеги, помогают мне быстрее решать задачи и повышать свою квалификацию.

Данил. Прошел обучение по направлению «Разработка бэкенда на PHP»

Очень большим плюсом было активное взаимодействие с куратором направления, он отвечал на все вопросы, ставил интересные с дидактической и практической точки зрения задачи, внимательно проверял домашние задания, делал замечания и давал советы.

Ксения. Прошла обучение по направлению «Разработка бэкенда на PHP»

Интересные доклады, основательный подход к технической поддержке спикеров (рядом с мааленькой сценой сидела большая команда ребят, что-то настраивающих и почти ничего не сбоило. Это класс. И даже то что сбоило - на последнем докладе отключались слайды - тут же чинилось). В этот раз перерывов как будто было больше, не устаёшь сидеть, можно спокойно походить по площадке в перерывах между докладами. Классные доклады, интересные темы, хорошее наполнение по еде и напиткам, хороший уровень организации.

Спикер. Ural Digital Weekend

Стоимость

Выберите тариф, который лучше всего подходит вашим целям обучения и расписанию. Все тарифы включают пожизненный доступ к материалам курса

Всё сам

25 000 ₽

Долями по 6 250 ₽

Что входит:

  • Доступ на платформу с записями уроков и воркшопов
  • Промежуточные тесты и практические задания без обратной связи

Индивидуальный

69 000 ₽

Долями по 17 250 ₽

Что входит:

  • Доступ на платформу с записями уроков и воркшопов
  • Промежуточные тесты и практические задания
  • Общий чат учеников с преподавателями
  • Еженедельные общие созвоны с преподавателями с групповыми разборами и консультациями
  • Еженедельные индивидуальные часовые консультации с преподавателями с индивидуальными разборами кейсов

Учиться за счет компании

Многие работодатели готовы оплачивать обучение, повышающее эффективность команды. Напишите на academy@spectr.dev — поможем подготовить обоснование для руководства и пройти формальности документооборота

Можем организовать корпоративный тренинг по AI для вашей компании

Адаптируем программу под ваши задачи и процессы, обеспечим индивидуальный подход

Часто задаваемые вопросы

Если не нашли ответ — пишите на academy@spectr.dev или менеджеру в Telegram

Начни обучение

Заполняй форму, мы напишем в телеграм, ответим на все вопросы и проконсультируем о способах оплаты

Телеграм-канал «AI и разработка» — @ai_in_dev

Telegram менеджера — @elena_vlasova_spectr

Email — academy@spectr.dev

Время ответа: Мы всегда стараемся ответить как можно скорее. Обычно время ответа не превышает 2 часа

Если у вас есть промокод на скидку — сообщите его менеджеру

Оставляя заявку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.

Будем на связи?

Подпишитесь на наш комьюнити-канал AI и разработка и будьте в курсе всех новостей

Подписаться