📘Машинное обучение. Как построить надежные модели искусственного интеллекта
🙍🏼♂️Яда Пруксачаткун, Мэтью Макатир, Субхабрата Маджумдар
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 60 р
⚠️В наличии✅
В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения - от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.
Что внутри:
методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;
выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;
разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;
важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.
Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.
«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой».
Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО
Авторы:
Яда Пруксачаткун — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.
Мэтью Макатир — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании Scube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.
Субхабрата Маджумдар — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты.
🙍🏼♂️Яда Пруксачаткун, Мэтью Макатир, Субхабрата Маджумдар
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 60 р
⚠️В наличии✅
В этом руководстве по созданию безопасных и надежных моделей машинного обучения рассматриваются все решения - от стандартных до самых современных. Издание станет незаменимой базой знаний для разработчиков, стремящихся выпускать качественные приложения в условиях непредсказуемой среды.
Что внутри:
методы объяснения моделей машинного обучения и их результатов заинтересованным сторонам;
выявление и устранение проблем с честностью и конфиденциальностью в машинном обучении;
разработка надежных систем, защищенных от вредоносных атак;
важные системные аспекты, включая управление задолженностью по трастам и выявление препятствий для машинного обучения, требующих вмешательства человека.
Книга обобщает передовой опыт и помогает превратить сложные теории в практические инструменты для создания систем машинного обучения. Вы сможете построить модель, которая будет отвечать актуальным требованиям не только цифрового, но и реального мира.
«Эта книга читается легко, потому что в ней нет надменного академизма и пустых обещаний. Все просто, честно и по делу: авторы показывают, как технологии могут быть не только мощными, но и безопасными. Благодаря приведенным примерам начинаешь внимательнее смотреть на процессы, с которыми работаешь каждый день. Книга дает ощущение уверенности, помогает не бояться ИИ, а понимать, как им управлять с головой и пользой».
Ирина Мельникова, разработчик и ведущая тренингов в области ИИ и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО
Авторы:
Яда Пруксачаткун — специалист по машинному обучению в компании Infinitus. Занималась прикладными исследованиями в Amazon, возглавляла первый NLP-проект в медицине в стартапе ASAPP. Изучала методы трансферного обучения в NLP в магистратуре Нью-Йоркского университета.
Мэтью Макатир — специалист по машинному обучению в Formic Labs. Основатель компании Scube Labs, которая ведет более 100 ML-проектов. Занимался вероятностным программированием в команде TensorFlow в Google, сотрудничал с исследовательской компанией Generally Intelligent по разработке универсального ИИ.
Субхабрата Маджумдар — специалист по машинному обучению в Twitch. Создал базу знаний об ошибках систем машинного обучения AI Vulnerability Database, основал НКО Bias Buccaneers, которая занимается аудитом предвзятости алгоритмов. Получил степень магистра статистики и кандидата наук в Университете Миннесоты.
Telegram
И 2
Reinforcement Learning
Курс от OTUS
Reinforcement Learning — ключевой инструмент для построения интеллектуальных систем, которые учатся действовать самостоятельно. Этот курс создан для специалистов, стремящихся применять RL в реальных продуктах, масштабировать модели и использовать современные алгоритмы — от классических до Deep RL.
Кому подойдет этот курс
ML-инженерам
Курс будет полезен тем, кто хочет внедрять RL в продакшн для задач оптимизации систем, алгоритмического трейдинга, управления ресурсами и масштабирования моделей.
Data Science специалистам
Подходит для тех, кто ищет решения для адаптивных систем и динамических сред, а также интересуется связкой RL с NLP, рекомендательными системами и моделированием сложных процессов.
Fullstack-разработчикам
Отличный выбор для разработчиков, стремящихся создавать интеллектуальные приложения — игровые AI, автоматизацию действий — или перейти в ML-направление.
Системным аналитикам
Поможет проектировать AI-решения для бизнеса: в логистике, финансах, автоматизации процессов, а также понимать ограничения и возможности RL.
Deep Learning инженерам
Подойдет для работы с Deep RL в сложных доменах — робототехнике, игровой индустрии, компьютерном зрении — с акцентом на research и гибридные архитектуры.
Необходимые знания перед стартом
базовые навыки Python;
понимание линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск);
опыт работы с ML-инструментами: pandas, sklearn, регрессии.
Что такое Reinforcement Learning
Reinforcement Learning — это одна из трех основных парадигм машинного обучения, в которой агент обучается через взаимодействие с окружающей средой методом проб и ошибок. RL используется в множестве сфер:
создание игровых ботов, превосходящих лучших игроков;
обучение роботов без ручного программирования;
алгоритмический трейдинг и автоматизация принятия решений;
персонализация в e-commerce;
оптимизация производственных процессов и энергопотребления.
Чему вы научитесь
Базовые и классические методы RL
понимать основы RL и применять алгоритмы Q-learning, SARSA, Monte Carlo;
создавать модели окружений и обучать агентов под задачи вашей предметной области.
Deep Reinforcement Learning
использовать нейронные сети в RL;
применять алгоритмы Deep RL: DQN, PPO и другие современные подходы;
Продвинутые методы RL
осваивать оптимальное управление;
использовать методы со скользящим горизонтом;
работать с Model-based RL для решения сложных задач.
Что вы сможете делать после курса
создавать игровых ботов и адаптивных NPC, которые подстраиваются под поведение игрока;
разрабатывать роботов, способных ориентироваться и выполнять задачи в реальных условиях;
строить алгоритмические торговые системы, принимающие решения автоматически;
создавать персонализированные рекомендательные модели на основе поведения пользователей;
оптимизировать производственные процессы и системы управления в различных сферах.
Курс от OTUS
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 300 р
⚠️В наличии✅
Reinforcement Learning — ключевой инструмент для построения интеллектуальных систем, которые учатся действовать самостоятельно. Этот курс создан для специалистов, стремящихся применять RL в реальных продуктах, масштабировать модели и использовать современные алгоритмы — от классических до Deep RL.
Кому подойдет этот курс
ML-инженерам
Курс будет полезен тем, кто хочет внедрять RL в продакшн для задач оптимизации систем, алгоритмического трейдинга, управления ресурсами и масштабирования моделей.
Data Science специалистам
Подходит для тех, кто ищет решения для адаптивных систем и динамических сред, а также интересуется связкой RL с NLP, рекомендательными системами и моделированием сложных процессов.
Fullstack-разработчикам
Отличный выбор для разработчиков, стремящихся создавать интеллектуальные приложения — игровые AI, автоматизацию действий — или перейти в ML-направление.
Системным аналитикам
Поможет проектировать AI-решения для бизнеса: в логистике, финансах, автоматизации процессов, а также понимать ограничения и возможности RL.
Deep Learning инженерам
Подойдет для работы с Deep RL в сложных доменах — робототехнике, игровой индустрии, компьютерном зрении — с акцентом на research и гибридные архитектуры.
Необходимые знания перед стартом
базовые навыки Python;
понимание линейной алгебры (матрицы, векторы, градиентный спуск);
опыт работы с ML-инструментами: pandas, sklearn, регрессии.
Что такое Reinforcement Learning
Reinforcement Learning — это одна из трех основных парадигм машинного обучения, в которой агент обучается через взаимодействие с окружающей средой методом проб и ошибок. RL используется в множестве сфер:
создание игровых ботов, превосходящих лучших игроков;
обучение роботов без ручного программирования;
алгоритмический трейдинг и автоматизация принятия решений;
персонализация в e-commerce;
оптимизация производственных процессов и энергопотребления.
Чему вы научитесь
Базовые и классические методы RL
понимать основы RL и применять алгоритмы Q-learning, SARSA, Monte Carlo;
создавать модели окружений и обучать агентов под задачи вашей предметной области.
Deep Reinforcement Learning
использовать нейронные сети в RL;
применять алгоритмы Deep RL: DQN, PPO и другие современные подходы;
Продвинутые методы RL
осваивать оптимальное управление;
использовать методы со скользящим горизонтом;
работать с Model-based RL для решения сложных задач.
Что вы сможете делать после курса
создавать игровых ботов и адаптивных NPC, которые подстраиваются под поведение игрока;
разрабатывать роботов, способных ориентироваться и выполнять задачи в реальных условиях;
строить алгоритмические торговые системы, принимающие решения автоматически;
создавать персонализированные рекомендательные модели на основе поведения пользователей;
оптимизировать производственные процессы и системы управления в различных сферах.
Telegram
И 2
Покупаем совместно. Книги, Курсы
Веб - сервера Nginx и Apache Курс от Специалист ✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS 💵Стоит у нас 300 р Почему важны знания о веб-серверах? Для работы сайта требуется веб-сервер, и его можно либо купить готовый, либо установить и настроить вручную.…
📘Визуализация данных с помощью Python и JavaScript. Анализ и преобразование данных
🙍🏼♂️Киран Дейл
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 80 р
Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере.
Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.
🙍🏼♂️Киран Дейл
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 80 р
Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и JavaScript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере.
Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.
Telegram
И 2
Факультет веб-разработки
Курс от GeekBrains
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 2500 р
Программа:
Основы программирования
HTML+CSS.
Профессиональная верстка
Базовый курс JavaScript
Продвинутый курс JavaScript
React
Linux. Рабочая станция
Базовый курс PHP
Продвинутый уровень PHP
Алгоритмы, архитектура и паттерны на PHP
Базы данных. PostgreSQL
Laravel. Глубокое погружение
Agile, Scrum. Теория
Командная разработка по методологии Agile: SCRUM
Бонусы (факультативы):
Основы баз данных
Вводный курс по Git
Безопасность серверной части веб-приложений
Английский для IT-специалистов
...и другие
Курс от GeekBrains
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 2500 р
Программа:
Основы программирования
HTML+CSS.
Профессиональная верстка
Базовый курс JavaScript
Продвинутый курс JavaScript
React
Linux. Рабочая станция
Базовый курс PHP
Продвинутый уровень PHP
Алгоритмы, архитектура и паттерны на PHP
Базы данных. PostgreSQL
Laravel. Глубокое погружение
Agile, Scrum. Теория
Командная разработка по методологии Agile: SCRUM
Бонусы (факультативы):
Основы баз данных
Вводный курс по Git
Безопасность серверной части веб-приложений
Английский для IT-специалистов
...и другие
Telegram
И 2
image_2026-04-23_23-11-43.png
31.2 KB
📘Паттерны Coding Interview. Подготовка к сложному техническому интервью
🙍🏼♂️Алекс Сюй, Шои Гунавардан
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 50 р.
Хотите успешно пройти Coding Interview в ведущую IT-компанию? Эта книга меняет правила игры в подготовке к кодинг-интервью. Алекс Сюй предлагает структурированный подход к распространенным паттернам, разбирает сложные концепции и делает реальные задачи намного доступнее. Практические примеры, детальные объяснения и реальные задачи помогут не только пережить интервью, но и отточить навыки кодинга. А практические советы помогут понять на что именно обращают внимание эксперты, проводящие собеседования. В ваших руках 464 страницы проверенного на практике знания, которое тысячи разработчиков уже использовали для карьерного взлета!
Программист микроконтроллеров
Курс от SkillBox,
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
Освойте востребованную профессию программиста микроконтроллеров и научитесь создавать электронные устройства, умные системы и IoT‑решения. Курс сочетает программирование на языке C, практическую электронику и проектирование печатных плат — всё, что нужно для старта карьеры в embedded‑разработке.
О профессии
Кто такой программист микроконтроллеров
Специалист пишет код для «мозга» электронных устройств без сложных ОС — от домашних датчиков до компонентов автомобилей и медицинского оборудования. Спрос на таких разработчиков растёт в робототехнике, промышленности, телекоммуникациях и IoT.
Программист микроконтроллеров — разработчик, создающий прошивки и управляющую логику устройств.
Инженер умного дома — следующий уровень. Специалист объединяет бытовые гаджеты, датчики и системы безопасности в единую интеллектуальную сеть.
Почему стоит начать сейчас
Понимание электроники и интегральных схем.
Уверенное программирование на языке C для микроконтроллеров и микропроцессоров.
Создание схемотехники и IoT‑устройств.
Работа в профессиональных CAD‑средах.
Прошивка и настройка микроконтроллеров.
Проектирование печатных плат.
Кому подойдёт курс
Новичкам
Программа структурирована так, чтобы даже начинающий смог быстро погрузиться в сферу и получить уверенные навыки.
Энтузиастам электроники
Курс расширит ваши знания, добавит системности и поможет перейти от хобби к профессии.
Инженерам и программистам
Полезен тем, кто хочет усилить компетенции в embedded‑разработке и работать с железом на профессиональном уровне.
Курс от SkillBox,
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
Освойте востребованную профессию программиста микроконтроллеров и научитесь создавать электронные устройства, умные системы и IoT‑решения. Курс сочетает программирование на языке C, практическую электронику и проектирование печатных плат — всё, что нужно для старта карьеры в embedded‑разработке.
О профессии
Кто такой программист микроконтроллеров
Специалист пишет код для «мозга» электронных устройств без сложных ОС — от домашних датчиков до компонентов автомобилей и медицинского оборудования. Спрос на таких разработчиков растёт в робототехнике, промышленности, телекоммуникациях и IoT.
Программист микроконтроллеров — разработчик, создающий прошивки и управляющую логику устройств.
Инженер умного дома — следующий уровень. Специалист объединяет бытовые гаджеты, датчики и системы безопасности в единую интеллектуальную сеть.
Почему стоит начать сейчас
Понимание электроники и интегральных схем.
Уверенное программирование на языке C для микроконтроллеров и микропроцессоров.
Создание схемотехники и IoT‑устройств.
Работа в профессиональных CAD‑средах.
Прошивка и настройка микроконтроллеров.
Проектирование печатных плат.
Кому подойдёт курс
Новичкам
Программа структурирована так, чтобы даже начинающий смог быстро погрузиться в сферу и получить уверенные навыки.
Энтузиастам электроники
Курс расширит ваши знания, добавит системности и поможет перейти от хобби к профессии.
Инженерам и программистам
Полезен тем, кто хочет усилить компетенции в embedded‑разработке и работать с железом на профессиональном уровне.
Telegram
И 2
Курс по автоматизации тестирования Java Advanced 2.0 для продвинутых (10 поток)
Курс от qa.guru
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 350 р
Этот продвинутый курс по автоматизации тестирования на Java создан для тех, кто хочет выйти на уровень Senior+, углубиться в backend, освоить микросервисы, мобильное тестирование и собрать мощное портфолио из реальных проектов. Программа ориентирована на практику, современные инструменты и комплексный подход к разработке автотестов.
Что включает программа обучения
6 месяцев интенсивного обучения
Более 50 занятий с домашними заданиями, 2 урока в неделю и живые вебинары
Расширенная программа по Java с глубоким погружением в backend
Создание полноценного микросервисного проекта на Spring и покрытие его всеми видами автотестов
Обновленный блок по iOS‑разработке для тестировщиков
Собственный проект на Swift и полное изучение нативного mobile‑тестирования
Новая версия продукта Niffler для практических заданий
Продуманный web‑проект с современной архитектурой для закрепления навыков
Чему вы научитесь
Вы прокачаете навыки автоматизации на Java до уровня Senior+ и значительно укрепите своё портфолио благодаря реальным кейсам, созданным с нуля.
Архитектура и дизайн тестовых проектов
Глубокое понимание JUnit extension
Применение популярных паттернов разработки: decorator, singleton, factory, IoC
Освоение нестандартных протоколов и технологий
Тестирование gRPC, GraphQL и SOAP
Работа с базами данных, Kafka
Использование docker и docker‑compose в процессе тестирования
Практика на реальных проектах
Создание кода с нуля под руководством экспертов
Изучение того, как технологии работают внутри Spring Boot
Почему профессия востребована
Средняя зарплата тестировщика — от 100 000 ₽
Одна из самых перспективных IT‑специальностей
Гибридный или полностью удалённый формат работы
Быстрый рост: от джуниора до тимлида
Постоянное развитие и работа с новыми технологиями
Возможность трудоустройства в самых разных сферах
Высокий спрос на специалистов в российских и международных IT‑компаниях
Курс от qa.guru
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 350 р
Этот продвинутый курс по автоматизации тестирования на Java создан для тех, кто хочет выйти на уровень Senior+, углубиться в backend, освоить микросервисы, мобильное тестирование и собрать мощное портфолио из реальных проектов. Программа ориентирована на практику, современные инструменты и комплексный подход к разработке автотестов.
Что включает программа обучения
6 месяцев интенсивного обучения
Более 50 занятий с домашними заданиями, 2 урока в неделю и живые вебинары
Расширенная программа по Java с глубоким погружением в backend
Создание полноценного микросервисного проекта на Spring и покрытие его всеми видами автотестов
Обновленный блок по iOS‑разработке для тестировщиков
Собственный проект на Swift и полное изучение нативного mobile‑тестирования
Новая версия продукта Niffler для практических заданий
Продуманный web‑проект с современной архитектурой для закрепления навыков
Чему вы научитесь
Вы прокачаете навыки автоматизации на Java до уровня Senior+ и значительно укрепите своё портфолио благодаря реальным кейсам, созданным с нуля.
Архитектура и дизайн тестовых проектов
Глубокое понимание JUnit extension
Применение популярных паттернов разработки: decorator, singleton, factory, IoC
Освоение нестандартных протоколов и технологий
Тестирование gRPC, GraphQL и SOAP
Работа с базами данных, Kafka
Использование docker и docker‑compose в процессе тестирования
Практика на реальных проектах
Создание кода с нуля под руководством экспертов
Изучение того, как технологии работают внутри Spring Boot
Почему профессия востребована
Средняя зарплата тестировщика — от 100 000 ₽
Одна из самых перспективных IT‑специальностей
Гибридный или полностью удалённый формат работы
Быстрый рост: от джуниора до тимлида
Постоянное развитие и работа с новыми технологиями
Возможность трудоустройства в самых разных сферах
Высокий спрос на специалистов в российских и международных IT‑компаниях
Telegram
И 2
Kubernetes: продвинутый уровень
Курс от slurm.io
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р
⚠️В наличии✅
Программа охватывает полный цикл работы с Kubernetes 1.30 и Kubespray 1.29.5, включая архитектуру, сетевые механизмы, масштабирование и устранение сложных инцидентов. Обучение построено вокруг практики и регулярно обновляется, чтобы соответствовать требованиям production‑среды 2025 года.
Ключевые преимущества
Максимум практики и минимальная теория
Разбор реальных сбоев, которые встречаются в боевых кластерах
Поддержка экспертов и детальные эталонные решения
Возможность разобрать вашу задачу или инцидент
Что входит в программу обучения
Вы получите опыт решения сложных проблем, связанных с эксплуатацией Kubernetes на уровне крупных компаний.
Типовые инциденты, которые вы научитесь устранять
Просроченные или неправильно сгенерированные сертификаты
Сбои и деградация etcd‑кластера
Проблемы конфигурации и производительности kubelet
Некачественный баланс нагрузки и дисбаланс подов
Инфраструктурная нестабильность и деградация кластера
* Расширенные сценарии troubleshooting доступны в тарифе VIP.
Для кого предназначен курс
DevOps-инженеры и системные администраторы
Повысите уровень экспертизы до middle+/senior
Научитесь управлять высоконагруженными и сложными кластерами
SRE-инженеры
Освоите построение отказоустойчивых платформ
Сократите MTTR и улучшите стабильность сервисов
Архитекторы
Научитесь проектировать решения на базе Kubernetes
Сформируете целостный взгляд на экосистему инструментов
Руководители и технические лиды
Поднимете отказоустойчивость продуктов и инфраструктуры
Сделаете процессы доставки предсказуемыми и автоматизированными
Улучшите диагностику и ускорите устранение проблем
Навыки, которые вы получите
Программа обеспечивает глубокое понимание эксплуатационных и архитектурных аспектов Kubernetes.
Проектирование и инфраструктура
Оптимизация существующих кластеров
Проектирование отказоустойчивых окружений
Безопасные обновления кластеров и компонентов
Перенос продуктов и сервисов на Kubernetes
Сеть и безопасность
Настройка service mesh
Организация внешнего доступа и безопасных маршрутов
Работа с сертификатами и автоматизация их ротации
Интеграции и экосистемные решения
Интеграция с HashiCorp Vault
Встраивание Kubernetes в CI/CD-процессы
Использование managed Kubernetes для OpenStack и других платформ
Практические компетенции
Troubleshooting сложных инцидентов
Эксплуатация приложений в продакшене
Миграция с Docker Swarm на Kubernetes
Применение архитектурных решений на практике
Требования к участникам
Для комфортного обучения рекомендуется:
Базовое знание Kubernetes
Знание Linux, сетевых протоколов и Docker/контейнеризации
Курс от slurm.io
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р
⚠️В наличии✅
Программа охватывает полный цикл работы с Kubernetes 1.30 и Kubespray 1.29.5, включая архитектуру, сетевые механизмы, масштабирование и устранение сложных инцидентов. Обучение построено вокруг практики и регулярно обновляется, чтобы соответствовать требованиям production‑среды 2025 года.
Ключевые преимущества
Максимум практики и минимальная теория
Разбор реальных сбоев, которые встречаются в боевых кластерах
Поддержка экспертов и детальные эталонные решения
Возможность разобрать вашу задачу или инцидент
Что входит в программу обучения
Вы получите опыт решения сложных проблем, связанных с эксплуатацией Kubernetes на уровне крупных компаний.
Типовые инциденты, которые вы научитесь устранять
Просроченные или неправильно сгенерированные сертификаты
Сбои и деградация etcd‑кластера
Проблемы конфигурации и производительности kubelet
Некачественный баланс нагрузки и дисбаланс подов
Инфраструктурная нестабильность и деградация кластера
* Расширенные сценарии troubleshooting доступны в тарифе VIP.
Для кого предназначен курс
DevOps-инженеры и системные администраторы
Повысите уровень экспертизы до middle+/senior
Научитесь управлять высоконагруженными и сложными кластерами
SRE-инженеры
Освоите построение отказоустойчивых платформ
Сократите MTTR и улучшите стабильность сервисов
Архитекторы
Научитесь проектировать решения на базе Kubernetes
Сформируете целостный взгляд на экосистему инструментов
Руководители и технические лиды
Поднимете отказоустойчивость продуктов и инфраструктуры
Сделаете процессы доставки предсказуемыми и автоматизированными
Улучшите диагностику и ускорите устранение проблем
Навыки, которые вы получите
Программа обеспечивает глубокое понимание эксплуатационных и архитектурных аспектов Kubernetes.
Проектирование и инфраструктура
Оптимизация существующих кластеров
Проектирование отказоустойчивых окружений
Безопасные обновления кластеров и компонентов
Перенос продуктов и сервисов на Kubernetes
Сеть и безопасность
Настройка service mesh
Организация внешнего доступа и безопасных маршрутов
Работа с сертификатами и автоматизация их ротации
Интеграции и экосистемные решения
Интеграция с HashiCorp Vault
Встраивание Kubernetes в CI/CD-процессы
Использование managed Kubernetes для OpenStack и других платформ
Практические компетенции
Troubleshooting сложных инцидентов
Эксплуатация приложений в продакшене
Миграция с Docker Swarm на Kubernetes
Применение архитектурных решений на практике
Требования к участникам
Для комфортного обучения рекомендуется:
Базовое знание Kubernetes
Знание Linux, сетевых протоколов и Docker/контейнеризации
Telegram
И 2
📓Linux для администраторов, 2-е изд.
🙍🏼♂️Александру Калкатинже
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 50 р
⚠️В наличии✅
Раскройте мощь операционной системы Linux, используя ее непревзойденную универсальность для эффективного управления рабочими нагрузками как в локальных, так и в облачных средах. В книге представлены последние достижения в администрировании Linux. Устанавливайте Linux на локальные системы, освойте командную строку Linux, работу с файлами, пакетами и файловыми системами. Изучите ключевые команды и методы обеспечения безопасности вашей Linux-среды. В новом издании появилась глава по написанию сценариев командной оболочки, содержащая структурированные рекомендации для базовой автоматизации задач в Linux.
🙍🏼♂️Александру Калкатинже
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 50 р
⚠️В наличии✅
Раскройте мощь операционной системы Linux, используя ее непревзойденную универсальность для эффективного управления рабочими нагрузками как в локальных, так и в облачных средах. В книге представлены последние достижения в администрировании Linux. Устанавливайте Linux на локальные системы, освойте командную строку Linux, работу с файлами, пакетами и файловыми системами. Изучите ключевые команды и методы обеспечения безопасности вашей Linux-среды. В новом издании появилась глава по написанию сценариев командной оболочки, содержащая структурированные рекомендации для базовой автоматизации задач в Linux.
Kubernetes: базовый уровень
Курс от slurm.io
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Освойте Kubernetes с нуля и получите практические навыки управления контейнеризированными приложениями, настройкой кластеров и автоматизацией рабочих процессов. Курс длится 6 недель и подходит тем, кто хочет системно разобраться в архитектуре и инструментах k8s.
Для кого подходит курс
Системным администраторам и специалистам техподдержки
Освоите базовые принципы работы с Kubernetes.
Научитесь развертывать инфраструктуру k8s и обслуживать кластер.
Получите навыки, необходимые для работы в DevOps-командах.
Сможете поддерживать кластер, находить неисправности и решать технические проблемы.
DevOps-инженерам
Систематизируете знания и разберётесь в архитектуре Kubernetes.
Освоите управление контейнеризированными приложениями: создание, развертывание, масштабирование.
Научитесь проводить эксплуатацию кластеров без помощи коллег.
Получите навыки построения кластеров, внедрения CI/CD и настройки мониторинга.
Чему вы научитесь
Работать с основами Kubernetes: автоматизация развертывания, масштабирования и управления приложениями в контейнерах.
Использовать базовые абстракции кластера и понимать его архитектуру.
Запускать собственный кластер, разбираться в сетевых принципах и подключении компонентов.
Разворачивать приложения в кластере и управлять сетевой конфигурацией.
Настраивать CI/CD-пайплайн для приложений.
Необходимые знания
Docker и базовое понимание микросервисной архитектуры.
Курс от slurm.io
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Освойте Kubernetes с нуля и получите практические навыки управления контейнеризированными приложениями, настройкой кластеров и автоматизацией рабочих процессов. Курс длится 6 недель и подходит тем, кто хочет системно разобраться в архитектуре и инструментах k8s.
Для кого подходит курс
Системным администраторам и специалистам техподдержки
Освоите базовые принципы работы с Kubernetes.
Научитесь развертывать инфраструктуру k8s и обслуживать кластер.
Получите навыки, необходимые для работы в DevOps-командах.
Сможете поддерживать кластер, находить неисправности и решать технические проблемы.
DevOps-инженерам
Систематизируете знания и разберётесь в архитектуре Kubernetes.
Освоите управление контейнеризированными приложениями: создание, развертывание, масштабирование.
Научитесь проводить эксплуатацию кластеров без помощи коллег.
Получите навыки построения кластеров, внедрения CI/CD и настройки мониторинга.
Чему вы научитесь
Работать с основами Kubernetes: автоматизация развертывания, масштабирования и управления приложениями в контейнерах.
Использовать базовые абстракции кластера и понимать его архитектуру.
Запускать собственный кластер, разбираться в сетевых принципах и подключении компонентов.
Разворачивать приложения в кластере и управлять сетевой конфигурацией.
Настраивать CI/CD-пайплайн для приложений.
Необходимые знания
Docker и базовое понимание микросервисной архитектуры.
Telegram
И 2
📓Базы данных на Python и ИИ: статистика, аналитика, большие данные и машинное обучение
🙍🏼♂️Константин Измайлов
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 60 р.
❗️В наличии✅
Эта книга – практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный жизненный цикл данных: от хранения в базах и написания запросов до анализа, оптимизации и осмысленной интерпретации результатов.
Главный акцент сделан на практике, здесь нет перегруженной теории и абстрактных рассуждений – только то, что действительно нужно в реальности. Почти все примеры можно сразу копировать, запускать и видеть результат, благодаря чему обучение становится наглядным и максимально прикладным уже с первых глав, а практические проекты и кейсы из реального опыта покажут, как отдельные инструменты складываются в полноценные аналитические пайплайны и как принимать инженерные решения в условиях больших таблиц, ограниченных ресурсов и бизнес-задач.
Примерно 70% каждой главы – это код с подробными комментариями и пояснениями. Читатель не просто узнаёт, что такое SQL, SQLite, PostgreSQL, MongoDB или pandas, а поймет, как и зачем эти инструменты используются в реальных проектах. Благодаря системному подходу, обучение начинается с простых и доступных решений (SQLite и базовый SQL), затем постепенно переходит к промышленным СУБД (PostgreSQL и MySQL), NoSQL-подходу на примере MongoDB и современным Python-инструментам — SQLAlchemy и pandas. Такой маршрут помогает увидеть экосистему данных целиком, а не как набор разрозненных технологий.
🙍🏼♂️Константин Измайлов
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 60 р.
❗️В наличии✅
Эта книга – практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный жизненный цикл данных: от хранения в базах и написания запросов до анализа, оптимизации и осмысленной интерпретации результатов.
Главный акцент сделан на практике, здесь нет перегруженной теории и абстрактных рассуждений – только то, что действительно нужно в реальности. Почти все примеры можно сразу копировать, запускать и видеть результат, благодаря чему обучение становится наглядным и максимально прикладным уже с первых глав, а практические проекты и кейсы из реального опыта покажут, как отдельные инструменты складываются в полноценные аналитические пайплайны и как принимать инженерные решения в условиях больших таблиц, ограниченных ресурсов и бизнес-задач.
Примерно 70% каждой главы – это код с подробными комментариями и пояснениями. Читатель не просто узнаёт, что такое SQL, SQLite, PostgreSQL, MongoDB или pandas, а поймет, как и зачем эти инструменты используются в реальных проектах. Благодаря системному подходу, обучение начинается с простых и доступных решений (SQLite и базовый SQL), затем постепенно переходит к промышленным СУБД (PostgreSQL и MySQL), NoSQL-подходу на примере MongoDB и современным Python-инструментам — SQLAlchemy и pandas. Такой маршрут помогает увидеть экосистему данных целиком, а не как набор разрозненных технологий.
Telegram
И 2
Машинное обучение для финансового анализа.
Курс от Otus
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 500 р.
❗️В наличии✅
Курс по машинному обучению для финансового анализа поможет вам освоить практические методы работы с данными, автоматизации торговых стратегий и создания собственных интеллектуальных торговых систем на базе современных ML‑подходов.
Для кого этот курс?
Специалисты по Data Science и ML‑инженеры, желающие углубить компетенции в анализе финансовых временных рядов, построении торговых моделей и разработке алгоритмических стратегий.
Программисты и разработчики, работающие или планирующие работать в финтехе и стремящиеся улучшить навыки анализа, визуализации и обработки финансовых данных.
Аналитики данных, которым важно освоить продвинутые методы ML, использование нейронных сетей и инструменты прогнозирования для задач финансового сектора.
Что даст вам этот курс
Вы научитесь применять методы машинного обучения для анализа финансовых рынков, автоматизировать процессы торговли, строить алгоритмические стратегии и тестировать их на реальных данных.
Программа включает полный цикл разработки торгового агента — от подготовки данных и построения модели до развертывания в продакшне и сопровождения.
По итогам курса вы:
Овладеете основами финансового анализа и разберётесь в принципах биржевой торговли.
Научитесь оценивать риски, анализировать инструменты, формировать инвестиционные портфели и использовать специальные финансовые метрики.
Создадите собственного торгового робота, способного автоматически совершать операции с учётом заданных критериев риска.
Поймёте, как развернуть торгового бота на облачной платформе и интегрировать его с реальными биржевыми площадками.
Настроите процесс мониторинга, логирования и регулярного переобучения модели на актуальных данных
Курс от Otus
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 500 р.
❗️В наличии✅
Курс по машинному обучению для финансового анализа поможет вам освоить практические методы работы с данными, автоматизации торговых стратегий и создания собственных интеллектуальных торговых систем на базе современных ML‑подходов.
Для кого этот курс?
Специалисты по Data Science и ML‑инженеры, желающие углубить компетенции в анализе финансовых временных рядов, построении торговых моделей и разработке алгоритмических стратегий.
Программисты и разработчики, работающие или планирующие работать в финтехе и стремящиеся улучшить навыки анализа, визуализации и обработки финансовых данных.
Аналитики данных, которым важно освоить продвинутые методы ML, использование нейронных сетей и инструменты прогнозирования для задач финансового сектора.
Что даст вам этот курс
Вы научитесь применять методы машинного обучения для анализа финансовых рынков, автоматизировать процессы торговли, строить алгоритмические стратегии и тестировать их на реальных данных.
Программа включает полный цикл разработки торгового агента — от подготовки данных и построения модели до развертывания в продакшне и сопровождения.
По итогам курса вы:
Овладеете основами финансового анализа и разберётесь в принципах биржевой торговли.
Научитесь оценивать риски, анализировать инструменты, формировать инвестиционные портфели и использовать специальные финансовые метрики.
Создадите собственного торгового робота, способного автоматически совершать операции с учётом заданных критериев риска.
Поймёте, как развернуть торгового бота на облачной платформе и интегрировать его с реальными биржевыми площадками.
Настроите процесс мониторинга, логирования и регулярного переобучения модели на актуальных данных
Telegram
И 2
Fullstack ai architect
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 120 р.
❗️В наличии✅
Программа:
Каждый проект включает видеоуроки, исходный код, тесты и документацию
HighLoad URL Shortener (~5 часов)
Проектирование архитектуры сервиса
Аналитика и авторизация
Frontend: панель управления и графики
Микросервисы: создание ссылок, обработка переходов
Redis кэширование для высокой нагрузки
Нагрузочное тестирование с Gatling
Маркетплейс цифровых услуг (~6 часов)
Микросервисная архитектура с API Gateway
Транзакционная логика заказов
Frontend: каталог и личный кабинет
Роли пользователей: продавец, покупатель, админ
Система отзывов и рейтингов
Интеграционные тесты
Финансовый менеджер (~4 часа)
Сложные SQL-запросы и агрегации
Категоризация транзакций
Экспорт данных в Excel/PDF
Оптимизация индексов PostgreSQL
Frontend: дашборд с графиками Recharts
Юнит-тесты бизнес-логики
Планировщик дел (~5 часов)
Канбан-доска с drag-and-drop
WebSocket уведомления в реальном времени
Frontend: интерактивная канбан-доска
Приоритеты и дедлайны задач
Совместная работа над задачами
Интеграционные тесты
ETL + BI платформа (~5 часов)
Загрузка данных из внешних API
Scheduled задачи с Quartz
Frontend: аналитический дашборд
Обработка лимитов и retry-логика
Трансформация и агрегация данных
Экспорт отчётов
Система бронирования (~4 часа)
Защита от двойных броней
Транзакции и изоляция
Frontend: форма бронирования
Оптимистическая и пессимистическая блокировка
Календарь доступности
Тестирование race conditions
AI Document Processing (~5 часов)
Интеграция с Claude API
Обработка PDF и изображений
Frontend: загрузка и просмотр результатов
Извлечение структурированных данных
Асинхронная обработка документов
Prompt engineering
Telegram-бот Бизнес-Ассистент
Telegram Bot API
Уведомления и напоминания
Интеграция бота и веб-приложения
Управление задачами и KPI
Веб-кабинет с аналитикой
Деплой бота в Docker
E-Learning Platform
Система ролей: студент, преподаватель, админ
Система тестирования с проверкой
Видеоплеер и материалы
Прогресс прохождения курсов
Каталог курсов и уроков
Геймификация: достижения и баллы
CRM + автоматизация продаж
Канбан-доска сделок
Воронка продаж и конверсия
Отчёты и аналитика продаж
Управление контактами и компаниями
Автоматизация задач и напоминаний
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 120 р.
❗️В наличии✅
Программа:
Каждый проект включает видеоуроки, исходный код, тесты и документацию
HighLoad URL Shortener (~5 часов)
Проектирование архитектуры сервиса
Аналитика и авторизация
Frontend: панель управления и графики
Микросервисы: создание ссылок, обработка переходов
Redis кэширование для высокой нагрузки
Нагрузочное тестирование с Gatling
Маркетплейс цифровых услуг (~6 часов)
Микросервисная архитектура с API Gateway
Транзакционная логика заказов
Frontend: каталог и личный кабинет
Роли пользователей: продавец, покупатель, админ
Система отзывов и рейтингов
Интеграционные тесты
Финансовый менеджер (~4 часа)
Сложные SQL-запросы и агрегации
Категоризация транзакций
Экспорт данных в Excel/PDF
Оптимизация индексов PostgreSQL
Frontend: дашборд с графиками Recharts
Юнит-тесты бизнес-логики
Планировщик дел (~5 часов)
Канбан-доска с drag-and-drop
WebSocket уведомления в реальном времени
Frontend: интерактивная канбан-доска
Приоритеты и дедлайны задач
Совместная работа над задачами
Интеграционные тесты
ETL + BI платформа (~5 часов)
Загрузка данных из внешних API
Scheduled задачи с Quartz
Frontend: аналитический дашборд
Обработка лимитов и retry-логика
Трансформация и агрегация данных
Экспорт отчётов
Система бронирования (~4 часа)
Защита от двойных броней
Транзакции и изоляция
Frontend: форма бронирования
Оптимистическая и пессимистическая блокировка
Календарь доступности
Тестирование race conditions
AI Document Processing (~5 часов)
Интеграция с Claude API
Обработка PDF и изображений
Frontend: загрузка и просмотр результатов
Извлечение структурированных данных
Асинхронная обработка документов
Prompt engineering
Telegram-бот Бизнес-Ассистент
Telegram Bot API
Уведомления и напоминания
Интеграция бота и веб-приложения
Управление задачами и KPI
Веб-кабинет с аналитикой
Деплой бота в Docker
E-Learning Platform
Система ролей: студент, преподаватель, админ
Система тестирования с проверкой
Видеоплеер и материалы
Прогресс прохождения курсов
Каталог курсов и уроков
Геймификация: достижения и баллы
CRM + автоматизация продаж
Канбан-доска сделок
Воронка продаж и конверсия
Отчёты и аналитика продаж
Управление контактами и компаниями
Автоматизация задач и напоминаний
Telegram
И 2
Инженерия AI-агентов: с нуля до запуска в prod
Курс от balun.courses
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Прокачайте инженерные навыки в AI и разберитесь, как создавать надёжных, управляемых и масштабируемых AI-агентов, которые действительно работают в продакшене, а не только в демо. Курс помогает быстро перейти от экспериментов к системной разработке — с архитектурой, контролем поведения и продуманной инженерией.
Что делает этот курс уникальным
Вместо типичных «игрушечных» примеров вы шаг за шагом создадите реальную мультиагентную систему, разберёте её архитектуру, улучшите надёжность и внедрите механизмы контроля. Такой подход помогает понять, как строить AI‑решения, которые можно безопасно и предсказуемо использовать в продуктах и бизнес‑процессах.
Почему это важно
Большинство материалов про агентов объясняют только концепции — без инженерии.
Многие разработчики сталкиваются с хаотичным поведением моделей и отсутствием контроля.
Компании требуют надёжных и наблюдаемых AI‑систем, а не очередных экспериментальных ботов.
Кому подойдёт курс
Разработчикам
Если вы хотите внедрять AI‑агентов в инфраструктуру компании или создавать собственные решения, курс поможет закрыть ключевые пробелы:
минимизация галлюцинаций и ошибок
устранение зацикливания агентов
контроль расходов на API
создание структурированной архитектуры
Tech / Team‑лидам
Вы получите системное понимание того, как проектировать архитектуру AI‑агентных систем и контролировать качество их работы в команде.
AI‑продактам
Курс раскрывает, как устроена разработка агентов изнутри: какие есть ограничения, какие риски, какие паттерны работают. Это позволит эффективнее взаимодействовать с инженерами и лучше проектировать AI‑функциональность в продуктах.
Чему вы научитесь
Полный цикл создания AI‑агента
Вы пройдёте путь от идеи до продакшена и разберёте инженерные практики, которые делают систему надёжной:
Архитектура и проектирование
выбор архитектурных паттернов
построение пайплайнов и рабочих процессов
структурирование взаимодействия агентов
Предсказуемость и структурированность ответов
сокращение хаотичной генерации
получение детерминированных результатов
снижение ошибок модели
Работа с памятью и контекстом
многошаговая логика выполнения
отслеживание истории действий
постоянство поведения и целей
Observability и мониторинг
логирование действий агента
оценка качества ответов
контроль стоимости и метрик
Контроль и безопасность
ограничение полномочий и действий агента
защита от некорректных запросов
механизмы остановки и аварийного контроля
Создание мультиагентных систем
взаимодействие нескольких агентов
координация сложных процессов
распределение задач и ролей
Практика на реальном проекте
Каждый модуль курса сопровождается практикой на примере production‑ready мультиагентной системы. Вы увидите, как применяется теория, и получите шаблоны, которые сможете адаптировать под свои проекты.
Что вы создадите
рабочую архитектуру мультиагентной системы
наблюдаемого и контролируемого агента
базу для собственных AI‑инструментов или продуктов
Курс от balun.courses
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Прокачайте инженерные навыки в AI и разберитесь, как создавать надёжных, управляемых и масштабируемых AI-агентов, которые действительно работают в продакшене, а не только в демо. Курс помогает быстро перейти от экспериментов к системной разработке — с архитектурой, контролем поведения и продуманной инженерией.
Что делает этот курс уникальным
Вместо типичных «игрушечных» примеров вы шаг за шагом создадите реальную мультиагентную систему, разберёте её архитектуру, улучшите надёжность и внедрите механизмы контроля. Такой подход помогает понять, как строить AI‑решения, которые можно безопасно и предсказуемо использовать в продуктах и бизнес‑процессах.
Почему это важно
Большинство материалов про агентов объясняют только концепции — без инженерии.
Многие разработчики сталкиваются с хаотичным поведением моделей и отсутствием контроля.
Компании требуют надёжных и наблюдаемых AI‑систем, а не очередных экспериментальных ботов.
Кому подойдёт курс
Разработчикам
Если вы хотите внедрять AI‑агентов в инфраструктуру компании или создавать собственные решения, курс поможет закрыть ключевые пробелы:
минимизация галлюцинаций и ошибок
устранение зацикливания агентов
контроль расходов на API
создание структурированной архитектуры
Tech / Team‑лидам
Вы получите системное понимание того, как проектировать архитектуру AI‑агентных систем и контролировать качество их работы в команде.
AI‑продактам
Курс раскрывает, как устроена разработка агентов изнутри: какие есть ограничения, какие риски, какие паттерны работают. Это позволит эффективнее взаимодействовать с инженерами и лучше проектировать AI‑функциональность в продуктах.
Чему вы научитесь
Полный цикл создания AI‑агента
Вы пройдёте путь от идеи до продакшена и разберёте инженерные практики, которые делают систему надёжной:
Архитектура и проектирование
выбор архитектурных паттернов
построение пайплайнов и рабочих процессов
структурирование взаимодействия агентов
Предсказуемость и структурированность ответов
сокращение хаотичной генерации
получение детерминированных результатов
снижение ошибок модели
Работа с памятью и контекстом
многошаговая логика выполнения
отслеживание истории действий
постоянство поведения и целей
Observability и мониторинг
логирование действий агента
оценка качества ответов
контроль стоимости и метрик
Контроль и безопасность
ограничение полномочий и действий агента
защита от некорректных запросов
механизмы остановки и аварийного контроля
Создание мультиагентных систем
взаимодействие нескольких агентов
координация сложных процессов
распределение задач и ролей
Практика на реальном проекте
Каждый модуль курса сопровождается практикой на примере production‑ready мультиагентной системы. Вы увидите, как применяется теория, и получите шаблоны, которые сможете адаптировать под свои проекты.
Что вы создадите
рабочую архитектуру мультиагентной системы
наблюдаемого и контролируемого агента
базу для собственных AI‑инструментов или продуктов
Telegram
И 2
Claude Code Basics: мультиагентные системы за 8 ступеней
Курс от Automatica
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Проект курса
На протяжении всех 8 занятий мы собираем один проект — автоматический AI-дайджест. Это блог-сайт на Vercel, который каждый день сам ищет новости через Tavily, пишет краткие обзоры и публикует новую страницу. Без ручного участия.
К концу курса у вас будет работающая система: Claude Code ищет новости по заданной теме, отбирает интересное, пишет статью, генерирует обложку через Replicate, коммитит в репозиторий — и Vercel автоматически обновляет сайт.
Каждая ступень добавляет к проекту новый слой: на первой — шаблон сайта и Claude.md с редполитикой, на пятой — подключение Tavily, Replicate и GitHub, на седьмой — три агента работают параллельно, на восьмой — /loop запускает весь цикл автоматически.
Что будет на курсе?
Ступень 1. База. Ставим Claude Code, настраиваем окружение. Claude.md — файл, который задаёт правила поведения агента. Пять режимов доступа. На практике: создаём репозиторий дайджеста, деплоим шаблон блога на Vercel, пишем Claude.md с редполитикой.
Ступень 2. Промптинг. Промпт для агента устроен иначе, чем для чатбота: сначала контекст и ограничения, потом задача. Git как страховка. На практике: пишем промпты для поиска новостей и написания статей, экспериментируем со стилем в отдельных ветках.
Ступень 3. Планирование. Plan Mode — режим анализа без изменений в коде. Claude исследует проект, задаёт вопросы и предлагает план. Интеграции с VS Code и JetBrains. Удалённый доступ к сессии с телефона. На практике: Plan Mode проектирует архитектуру блога и пайплайн публикации.
Ступень 4. Управление контекстом. Контекстное окно — рабочая память агента. При активной работе заполняется за час-два, и тогда агент теряет фокус. На практике: обрабатываем 10–15 новостей за сессию, не засоряя контекст. Редполитику выносим в MEMORY.md.
Ступень 5. MCP и внешние системы. MCP — протокол для подключения Claude к внешним сервисам. На практике: подключаем Tavily (поиск новостей), Replicate (генерация обложек) и GitHub (коммиты и деплой). Первый автоматический выпуск дайджеста.
Ступень 6. Навыки и автоматизация. Навыки — файлы с инструкциями, которые Claude подгружает по команде. Хуки — автоматические действия на события. Тесты — способ Claude проверить себя. На практике: навык /digest собирает выпуск за одну команду. Навык /cover генерирует обложку. Хук проверяет, что у каждой статьи есть заголовок, описание, обложка и ссылка на источник.
Ступень 7. Агенты и оркестрация. Субагенты для параллельных задач. Agent Teams — команда агентов с общим списком задач и обменом сообщениями. На практике: четыре агента работают параллельно — один ищет новости, другой пишет статьи, третий генерирует обложки, четвёртый верстает страницы.
Ступень 8. Agent Harness. Собираем всё вместе: Claude.md + права доступа + навыки + хуки + MCP + агенты = агентная обвязка. На практике: /loop запускает полный цикл автоматически. Дайджест обновляется каждый день без участия человека.
Курс от Automatica
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 400 р.
❗️В наличии✅
Проект курса
На протяжении всех 8 занятий мы собираем один проект — автоматический AI-дайджест. Это блог-сайт на Vercel, который каждый день сам ищет новости через Tavily, пишет краткие обзоры и публикует новую страницу. Без ручного участия.
К концу курса у вас будет работающая система: Claude Code ищет новости по заданной теме, отбирает интересное, пишет статью, генерирует обложку через Replicate, коммитит в репозиторий — и Vercel автоматически обновляет сайт.
Каждая ступень добавляет к проекту новый слой: на первой — шаблон сайта и Claude.md с редполитикой, на пятой — подключение Tavily, Replicate и GitHub, на седьмой — три агента работают параллельно, на восьмой — /loop запускает весь цикл автоматически.
Что будет на курсе?
Ступень 1. База. Ставим Claude Code, настраиваем окружение. Claude.md — файл, который задаёт правила поведения агента. Пять режимов доступа. На практике: создаём репозиторий дайджеста, деплоим шаблон блога на Vercel, пишем Claude.md с редполитикой.
Ступень 2. Промптинг. Промпт для агента устроен иначе, чем для чатбота: сначала контекст и ограничения, потом задача. Git как страховка. На практике: пишем промпты для поиска новостей и написания статей, экспериментируем со стилем в отдельных ветках.
Ступень 3. Планирование. Plan Mode — режим анализа без изменений в коде. Claude исследует проект, задаёт вопросы и предлагает план. Интеграции с VS Code и JetBrains. Удалённый доступ к сессии с телефона. На практике: Plan Mode проектирует архитектуру блога и пайплайн публикации.
Ступень 4. Управление контекстом. Контекстное окно — рабочая память агента. При активной работе заполняется за час-два, и тогда агент теряет фокус. На практике: обрабатываем 10–15 новостей за сессию, не засоряя контекст. Редполитику выносим в MEMORY.md.
Ступень 5. MCP и внешние системы. MCP — протокол для подключения Claude к внешним сервисам. На практике: подключаем Tavily (поиск новостей), Replicate (генерация обложек) и GitHub (коммиты и деплой). Первый автоматический выпуск дайджеста.
Ступень 6. Навыки и автоматизация. Навыки — файлы с инструкциями, которые Claude подгружает по команде. Хуки — автоматические действия на события. Тесты — способ Claude проверить себя. На практике: навык /digest собирает выпуск за одну команду. Навык /cover генерирует обложку. Хук проверяет, что у каждой статьи есть заголовок, описание, обложка и ссылка на источник.
Ступень 7. Агенты и оркестрация. Субагенты для параллельных задач. Agent Teams — команда агентов с общим списком задач и обменом сообщениями. На практике: четыре агента работают параллельно — один ищет новости, другой пишет статьи, третий генерирует обложки, четвёртый верстает страницы.
Ступень 8. Agent Harness. Собираем всё вместе: Claude.md + права доступа + навыки + хуки + MCP + агенты = агентная обвязка. На практике: /loop запускает полный цикл автоматически. Дайджест обновляется каждый день без участия человека.
Telegram
И 2
📘Object Oriented Design. Подготовка к сложному интервью
🙍🏼♂️Чжоу Д., Бокхари Ф., Сюй Алекс
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит нас 50 р.
❗️В наличии✅
Практическое руководство по подготовке к OOD-собеседованиям в ведущих IT-компаниях. Книга предлагает четкую 4-этапную схему проектирования, глубокий разбор основ ООП и SOLID, а также 14 готовых к реализации систем (парковка, кинотеатр, банкомат, ресторан, лифты и др.). Каждый кейс сопровождается сбором требований, UML-диаграммами, рабочим кодом и проработкой граничных случаев. Дополнительно — паттерны проектирования и советы по коммуникации. Идеальный инструмент, чтобы перейти от теории к уверенной практике.Что внутри? Инсайдерская информация о том, на что и почему обращают внимание эксперты, проводящие собеседование • Четырехступенчатая схема для решения любого вопроса на ООD-собеседовании • 11 реальных задач с OOD-собеседований с детальным разбором решений • 133 подробные диаграммы, поясняющие системные архитектуры и рабочие процессы.
🙍🏼♂️Чжоу Д., Бокхари Ф., Сюй Алекс
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит нас 50 р.
❗️В наличии✅
Практическое руководство по подготовке к OOD-собеседованиям в ведущих IT-компаниях. Книга предлагает четкую 4-этапную схему проектирования, глубокий разбор основ ООП и SOLID, а также 14 готовых к реализации систем (парковка, кинотеатр, банкомат, ресторан, лифты и др.). Каждый кейс сопровождается сбором требований, UML-диаграммами, рабочим кодом и проработкой граничных случаев. Дополнительно — паттерны проектирования и советы по коммуникации. Идеальный инструмент, чтобы перейти от теории к уверенной практике.Что внутри? Инсайдерская информация о том, на что и почему обращают внимание эксперты, проводящие собеседование • Четырехступенчатая схема для решения любого вопроса на ООD-собеседовании • 11 реальных задач с OOD-собеседований с детальным разбором решений • 133 подробные диаграммы, поясняющие системные архитектуры и рабочие процессы.
Telegram
И 2
📘System Design. Проектирование мобильных систем. Подготовка к сложному интервью
🙍🏼♂️Мануэль Висенте Виво
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит нас 50 р.
❗️В наличии✅
Что вас ждет на интервью по проектированию мобильных систем (MSD)? Что делать, если вас попросят разработать новый YouTube или телеграм? Практическое руководство MSD превращает сложные собеседования в предсказуемый процесс. Вы получаете 5-шаговую схему эффективного прохождения интервью и разбор 7 реальных кейсов (лента новостей, мессенджер, YouTube, Google Drive, трейдинговая платформа и др.), позволяющих проектировать архитектуру клиента, API, офлайн-режим, кэширование и масштабируемость. Здесь вы найдете готовые шаблоны, trade-off’ы и шпаргалки — всё, чтобы уверенно проходить интервью в топ-компаниях и расти от мидла до стафф+.
🙍🏼♂️Мануэль Висенте Виво
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит нас 50 р.
❗️В наличии✅
Что вас ждет на интервью по проектированию мобильных систем (MSD)? Что делать, если вас попросят разработать новый YouTube или телеграм? Практическое руководство MSD превращает сложные собеседования в предсказуемый процесс. Вы получаете 5-шаговую схему эффективного прохождения интервью и разбор 7 реальных кейсов (лента новостей, мессенджер, YouTube, Google Drive, трейдинговая платформа и др.), позволяющих проектировать архитектуру клиента, API, офлайн-режим, кэширование и масштабируемость. Здесь вы найдете готовые шаблоны, trade-off’ы и шпаргалки — всё, чтобы уверенно проходить интервью в топ-компаниях и расти от мидла до стафф+.
Telegram
И 2
ИИ-агент на базе Claude Code на твоём сервере за 2 дня
Игнат Шевченко
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 600 р.
❗️В ожидании⚠️
Кому подойдёт это обучение
Экспертам и маркетологам
Передашь агенту рутину, усилишь свой продукт, сделаешь себе крутой сайт, начнёшь продавать SEO и запускать контент-заводы.
Предпринимателям, владельцам агентств и команд
У тебя появится цифровой сотрудник с феноменальной памятью и техническими навыками. Таблицы, CRM, отчёты, контроль сотрудников, чаты и вся рутина — всё ляжет на плечи робота.
Тем, кто хочет создать продукт на базе ИИ
Для тебя открывается весь мир — в прямом смысле, без географических ограничений. У тебя появится команда программистов за 20 долларов в месяц, которая легко соберёт Telegram-бота, мобильное приложение и даже социальную сеть.
Кому не подойдёт
Тем, у кого Claude Code уже установлен на сервере и кто уверенно в нём работает — скорее всего, ты сам во всём разберёшься.
Тем, у кого проблемы с компьютерной грамотностью. Нужен скоростной интернет и готовность погрузиться в цифровую среду.
Какие задачи ты сможешь решать после обучения
Создание сайтов, лендингов и SEO сразу на коде — без Тильды. А если захочешь, то и с Тильдой, дело твоё.
Контент-завод для социальных сетей с автопостингом.
Автоматизация клиентских отчётов и запуск новых продуктов: CRM, SEO, полноценные сайты под ключ.
Программирование, вайб-кодинг, Telegram-боты.
Дизайн и упаковка под ключ — просто через переписку в чате.
И многое другое.
Представь: у тебя появился очень умный помощник, который не спит, не болеет и ест всего 20 долларов в месяц.
Программа обучения
Аренда и настройка сервера
Выбираем хостинг, поднимаем VPS с нуля. Пошаговая видеоинструкция.
Установка Claude Code
Терминал, регистрация, подписка.
Настройка и системный промт
Авторизация, лимиты, разрешения, безопасность. Создаём персонального помощника с характером и правилами работы.
Связка с Telegram
Бот, через который ты управляешь агентом: пишешь задачу — он выполняет её на сервере и отвечает.
API, браузер и внешние сервисы
Подключаем прокси, браузер, внешние API. Агент начинает видеть интернет и может заходить в любые сервисы.
Дашборд, автоматизация и cron-задачи
Собираем аналитический дашборд и настраиваем автоматические задачи по расписанию. Твой личный командный центр.
Реальные задачи
Создание посадочных страниц (дизайн + вёрстка), контент-завод с автопостингом, работа с amoCRM.
Игнат Шевченко — маркетолог, стратег, создатель ИИ-агентов
Игнат Шевченко
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 600 р.
❗️В ожидании⚠️
Кому подойдёт это обучение
Экспертам и маркетологам
Передашь агенту рутину, усилишь свой продукт, сделаешь себе крутой сайт, начнёшь продавать SEO и запускать контент-заводы.
Предпринимателям, владельцам агентств и команд
У тебя появится цифровой сотрудник с феноменальной памятью и техническими навыками. Таблицы, CRM, отчёты, контроль сотрудников, чаты и вся рутина — всё ляжет на плечи робота.
Тем, кто хочет создать продукт на базе ИИ
Для тебя открывается весь мир — в прямом смысле, без географических ограничений. У тебя появится команда программистов за 20 долларов в месяц, которая легко соберёт Telegram-бота, мобильное приложение и даже социальную сеть.
Кому не подойдёт
Тем, у кого Claude Code уже установлен на сервере и кто уверенно в нём работает — скорее всего, ты сам во всём разберёшься.
Тем, у кого проблемы с компьютерной грамотностью. Нужен скоростной интернет и готовность погрузиться в цифровую среду.
Какие задачи ты сможешь решать после обучения
Создание сайтов, лендингов и SEO сразу на коде — без Тильды. А если захочешь, то и с Тильдой, дело твоё.
Контент-завод для социальных сетей с автопостингом.
Автоматизация клиентских отчётов и запуск новых продуктов: CRM, SEO, полноценные сайты под ключ.
Программирование, вайб-кодинг, Telegram-боты.
Дизайн и упаковка под ключ — просто через переписку в чате.
И многое другое.
Представь: у тебя появился очень умный помощник, который не спит, не болеет и ест всего 20 долларов в месяц.
Программа обучения
Аренда и настройка сервера
Выбираем хостинг, поднимаем VPS с нуля. Пошаговая видеоинструкция.
Установка Claude Code
Терминал, регистрация, подписка.
Настройка и системный промт
Авторизация, лимиты, разрешения, безопасность. Создаём персонального помощника с характером и правилами работы.
Связка с Telegram
Бот, через который ты управляешь агентом: пишешь задачу — он выполняет её на сервере и отвечает.
API, браузер и внешние сервисы
Подключаем прокси, браузер, внешние API. Агент начинает видеть интернет и может заходить в любые сервисы.
Дашборд, автоматизация и cron-задачи
Собираем аналитический дашборд и настраиваем автоматические задачи по расписанию. Твой личный командный центр.
Реальные задачи
Создание посадочных страниц (дизайн + вёрстка), контент-завод с автопостингом, работа с amoCRM.
Игнат Шевченко — маркетолог, стратег, создатель ИИ-агентов
Telegram
И 2
Микросервисы на GO 3.0
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 600 р.
В наличии✅
Прокачайся в разработке микросервисов на Go и выйди на уровень BigTech. Этот курс поможет тебе уверенно работать с высоконагруженными системами, применять современные продакшен‑подходы и создавать архитектуры, которые используют в VK, Ozon, Яндексе, Тинькофф и Сбере. Все модули основаны на реальных задачах backend‑разработчиков.
Кому подойдёт курс
Если переходишь на Go
Быстро освоишь новый стек и перестанешь думать в парадигмах прошлого языка. Поймёшь idiomatic Go и продакшен-практики.
Если уже пишешь на Go, но хочешь роста
Сможешь решать сложные инженерные задачи, проектировать архитектуру и писать качественный backend на уровне компаний первого эшелона.
Если готовишься к собеседованиям
Получишь системное понимание микросервисов, освоишь ключевые инструменты и будешь уверенно отвечать на вопросы уровня Middle+/Senior.
Что ты изучишь на курсе
Курс фокусируется на навыках, которые реально применяются в продакшене:
HTTP, OpenAPI, gRPC — проектирование API
Kafka и асинхронное взаимодействие сервисов
Redis — кеширование и ускорение запросов
PostgreSQL — работа с БД в боевых условиях
Observability (Prometheus, Grafana, Jaeger, OpenTelemetry)
Elasticsearch и Kibana для логирования
Envoy Gateway — современный API‑шлюз
Ты приобретёшь компетенции, необходимые чтобы перейти на Go без потери дохода и работать с большими распределёнными системами.
Практика: создаёшь настоящую микросервисную систему
На протяжении курса ты шаг за шагом разработаешь полноценный проект из 6 микросервисов, повторяющий реальные BigTech‑архитектуры.
Шаг 1: Архитектура и коммуникация сервисов
Создашь 6 микросервисов, настроишь gRPC и Kafka, поднимешь Envoy в качестве API Gateway.
Шаг 2: Observability
Добавишь метрики, логи и трейсинг через OpenTelemetry. Покроешь проект интеграционными и e2e‑тестами.
Шаг 3: Производительность
Реализуешь кеширование с помощью Redis и асинхронные обработчики событий.
Шаг 4: Работа с данными
Настроишь PostgreSQL и создашь собственную платформенную библиотеку для унификации сервисов.
Шаг 5: Безопасность и взаимодействие
Добавишь аутентификацию, авторизацию и безопасное межсервисное общение.
Шаг 6: Архитектурные паттерны
Применишь подходы и решения, используемые в высоконагруженных системах BigTech‑компаний.
Что будет в итоге
Будешь уверенно писать продакшен‑код на Go
Поймёшь, как устроены микросервисы в крупных компаниях
Соберёшь сильный проект для портфолио
Станешь готов к собеседованиям и повышению грейда
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 600 р.
В наличии✅
Прокачайся в разработке микросервисов на Go и выйди на уровень BigTech. Этот курс поможет тебе уверенно работать с высоконагруженными системами, применять современные продакшен‑подходы и создавать архитектуры, которые используют в VK, Ozon, Яндексе, Тинькофф и Сбере. Все модули основаны на реальных задачах backend‑разработчиков.
Кому подойдёт курс
Если переходишь на Go
Быстро освоишь новый стек и перестанешь думать в парадигмах прошлого языка. Поймёшь idiomatic Go и продакшен-практики.
Если уже пишешь на Go, но хочешь роста
Сможешь решать сложные инженерные задачи, проектировать архитектуру и писать качественный backend на уровне компаний первого эшелона.
Если готовишься к собеседованиям
Получишь системное понимание микросервисов, освоишь ключевые инструменты и будешь уверенно отвечать на вопросы уровня Middle+/Senior.
Что ты изучишь на курсе
Курс фокусируется на навыках, которые реально применяются в продакшене:
HTTP, OpenAPI, gRPC — проектирование API
Kafka и асинхронное взаимодействие сервисов
Redis — кеширование и ускорение запросов
PostgreSQL — работа с БД в боевых условиях
Observability (Prometheus, Grafana, Jaeger, OpenTelemetry)
Elasticsearch и Kibana для логирования
Envoy Gateway — современный API‑шлюз
Ты приобретёшь компетенции, необходимые чтобы перейти на Go без потери дохода и работать с большими распределёнными системами.
Практика: создаёшь настоящую микросервисную систему
На протяжении курса ты шаг за шагом разработаешь полноценный проект из 6 микросервисов, повторяющий реальные BigTech‑архитектуры.
Шаг 1: Архитектура и коммуникация сервисов
Создашь 6 микросервисов, настроишь gRPC и Kafka, поднимешь Envoy в качестве API Gateway.
Шаг 2: Observability
Добавишь метрики, логи и трейсинг через OpenTelemetry. Покроешь проект интеграционными и e2e‑тестами.
Шаг 3: Производительность
Реализуешь кеширование с помощью Redis и асинхронные обработчики событий.
Шаг 4: Работа с данными
Настроишь PostgreSQL и создашь собственную платформенную библиотеку для унификации сервисов.
Шаг 5: Безопасность и взаимодействие
Добавишь аутентификацию, авторизацию и безопасное межсервисное общение.
Шаг 6: Архитектурные паттерны
Применишь подходы и решения, используемые в высоконагруженных системах BigTech‑компаний.
Что будет в итоге
Будешь уверенно писать продакшен‑код на Go
Поймёшь, как устроены микросервисы в крупных компаниях
Соберёшь сильный проект для портфолио
Станешь готов к собеседованиям и повышению грейда
Telegram
И 2
ИИ для разработчиков
Курс от OTUS
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 500 р.
❗️В наличии✅
Этот курс поможет разработчикам и инженерам любого уровня освоить современные AI‑инструменты, научиться автоматизировать рутинные задачи, ускорять разработку и повышать качество кода. Материал построен практично и ориентирован на применение в реальных проектах.
Для кого этот курс?
Разработчиков, которые хотят повысить эффективность работы с помощью AI-инструментов и ускорить процесс разработки.
DevOps‑инженеров и архитекторов, стремящихся интегрировать AI в CI/CD, мониторинг и управление инфраструктурой.
Тимлидов и руководителей проектов, заинтересованных во внедрении современных технологий для оптимизации процессов и командной продуктивности.
Необходимые знания
Знание одного или нескольких языков программирования.
Опыт работы в Visual Studio Code или других современных редакторах.
Что даст вам этот курс?
Навык интеграции AI-инструментов (Copilot, Cody и др.) в рабочий процесс.
Умение генерировать код, выполнять рефакторинг и создавать автотесты с помощью AI.
Повышение эффективности благодаря автоматической генерации документации и пояснений.
Ускоренный онбординг и поиск ошибок с использованием AI.
Навык генерации boilerplate, проектирования API и архитектуры с помощью AI.
Опыт работы с локальными моделями и агентными фреймворками.
Знания по безопасной интеграции AI в процессы разработки.
Программа
Основы ИИ в разработке
Вы освоите современные AI-инструменты, научитесь настраивать среду разработки под AI-ассистентов и формулировать эффективные промпты. В модуле уделено внимание автоматизации рефакторинга, тестирования и документирования кода.
Темы модуля
Тема 1: Введение в AI-разработку
Тема 2: Настройка рабочих сред
Тема 3: Промпт-инжиниринг и работа с кодом // ДЗ
Тема 4: Рефакторинг и тестирование, изучение кода
Тема 5: Q&A-сессия
ИИ в сопровождении и архитектуре
Этот модуль раскрывает продвинутые сценарии использования AI: от анализа больших проектов до автоматизации DevOps‑задач. Вы научитесь проводить ревью кода, искать ошибки, генерировать scaffolds и API, документировать архитектуру.
Темы модуля
Тема 1: Онбординг, работа с большим кодом и ревью // ДЗ
Тема 2: Расследование инцидентов, анализ багов и логов
Тема 3: Автоматизация DevOps-задач
Тема 4: Генерация scaffold, boilerplate, API
Тема 5: Архитектурные дискуссии, документирование и кодогенерация // ДЗ
Тема 6: Q&A-сессия
Расширенные техники и кастомизация
Вы изучите работу с агентными фреймворками, локальными моделями, MCP и техниками кастомизации AI под конкретные задачи разработки. Модуль включает практику выбора инструментов под стек и разбор подходов к безопасному использованию ИИ.
Темы модуля
Тема 1: Агентные фреймворки // ДЗ
Тема 2: Локальные модели и интеграция IDE
Тема 3: MCP (Model Context Protocol) // ДЗ
Тема 4: Подбор инструментов под стек и паттерны внедрения
Тема 5: Code governance и безопасность
Тема 6: Q&A-сессия
Курс от OTUS
✅Запись на покупку https://t.me/boockCURS
💵Стоит у нас 500 р.
❗️В наличии✅
Этот курс поможет разработчикам и инженерам любого уровня освоить современные AI‑инструменты, научиться автоматизировать рутинные задачи, ускорять разработку и повышать качество кода. Материал построен практично и ориентирован на применение в реальных проектах.
Для кого этот курс?
Разработчиков, которые хотят повысить эффективность работы с помощью AI-инструментов и ускорить процесс разработки.
DevOps‑инженеров и архитекторов, стремящихся интегрировать AI в CI/CD, мониторинг и управление инфраструктурой.
Тимлидов и руководителей проектов, заинтересованных во внедрении современных технологий для оптимизации процессов и командной продуктивности.
Необходимые знания
Знание одного или нескольких языков программирования.
Опыт работы в Visual Studio Code или других современных редакторах.
Что даст вам этот курс?
Навык интеграции AI-инструментов (Copilot, Cody и др.) в рабочий процесс.
Умение генерировать код, выполнять рефакторинг и создавать автотесты с помощью AI.
Повышение эффективности благодаря автоматической генерации документации и пояснений.
Ускоренный онбординг и поиск ошибок с использованием AI.
Навык генерации boilerplate, проектирования API и архитектуры с помощью AI.
Опыт работы с локальными моделями и агентными фреймворками.
Знания по безопасной интеграции AI в процессы разработки.
Программа
Основы ИИ в разработке
Вы освоите современные AI-инструменты, научитесь настраивать среду разработки под AI-ассистентов и формулировать эффективные промпты. В модуле уделено внимание автоматизации рефакторинга, тестирования и документирования кода.
Темы модуля
Тема 1: Введение в AI-разработку
Тема 2: Настройка рабочих сред
Тема 3: Промпт-инжиниринг и работа с кодом // ДЗ
Тема 4: Рефакторинг и тестирование, изучение кода
Тема 5: Q&A-сессия
ИИ в сопровождении и архитектуре
Этот модуль раскрывает продвинутые сценарии использования AI: от анализа больших проектов до автоматизации DevOps‑задач. Вы научитесь проводить ревью кода, искать ошибки, генерировать scaffolds и API, документировать архитектуру.
Темы модуля
Тема 1: Онбординг, работа с большим кодом и ревью // ДЗ
Тема 2: Расследование инцидентов, анализ багов и логов
Тема 3: Автоматизация DevOps-задач
Тема 4: Генерация scaffold, boilerplate, API
Тема 5: Архитектурные дискуссии, документирование и кодогенерация // ДЗ
Тема 6: Q&A-сессия
Расширенные техники и кастомизация
Вы изучите работу с агентными фреймворками, локальными моделями, MCP и техниками кастомизации AI под конкретные задачи разработки. Модуль включает практику выбора инструментов под стек и разбор подходов к безопасному использованию ИИ.
Темы модуля
Тема 1: Агентные фреймворки // ДЗ
Тема 2: Локальные модели и интеграция IDE
Тема 3: MCP (Model Context Protocol) // ДЗ
Тема 4: Подбор инструментов под стек и паттерны внедрения
Тема 5: Code governance и безопасность
Тема 6: Q&A-сессия
Telegram
И 2