Главная / Курсы / AI-агенты и нейроассистенты / LLM-инженер

AI-агенты и нейроассистенты Удостоверение о повышении квалификации Рассрочка 3 месяца Для экспертов Онлайн

LLM-инженер

Академия Эдюсон
онлайн-школа · 34 курса

Курс нужен разработчикам на Python, которым поручили вывести в работу сервис на основе больших языковых моделей (LLM) и сократить ручную обработку типовых обращений: вопросов поддержки, заявок, внутренних документов.

▴ 4.1оценка редакции
Стоимостьот 119 760 ₽
Рассрочкаот 4 990 ₽/мес× 24 мес
Длительность3 месяца
ФорматОнлайн
ДокументУдостоверение о повышении квалификации
ШколаАкадемия Эдюсон
НаправленияAI-агенты и нейроассистенты, Нейросети на Python / для разработчиков

Оценка редакции ▴ 4.1

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам.

✓Плюсы

  • 85% практики и 4 проекта для портфолио
  • Доступна рассрочка на оплату
  • Можно оформить налоговый вычет 13%

–Минусы

  • Цена заметно выше средней по направлению
  • Требуется уверенное владение Python
Для кого

Для разработчиков на Python, которые хотят создавать ИИ-агентов с инструментами и подключать их к внешним системам

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Бессрочный доступДоступ к материалам курса навсегда после окончания.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимуществаОплату может взять работодатель или юрлицо: полностью или частично (50/50 или 75/25); для организаций возможны индивидуальные условия. Дополнительно указаны сертификат на английском языке и диплом Академии Эдюсон.

Чему учит курс

  • Создавать ИИ-агентов, вызывающих инструменты, с лимитом на число шагов и затраты
  • Подключать свой сервер инструментов через протокол контекста модели (MCP)
  • Настраивать документный поиск на основе векторного хранилища pgvector
  • Оберегать агентов от подмены инструментов и внедрения скрытых команд
  • Развёртывать открытые модели на мощностях компании с помощью Ollama и vLLM
  • Вводить ИИ-сервис в эксплуатацию, следя за затратами, быстродействием и сбоями

Программа курса (6 модулей)

За три месяца курс охватывает весь набор навыков для создания ИИ-систем на основе больших языковых моделей: от оценки качества ответов и поиска в документах до агентов, их защиты и развёртывания моделей на собственных мощностях компании. Обучение включает шесть модулей и четыре проекта, а в завершение готовое решение выводится в рабочую среду. Курс подходит разработчикам, специалистам по машинному обучению (ML), инженерам по эксплуатации (DevOps) и автотестировщикам, уверенно владеющим Python.

  1. 1
    Модуль 1
    измерение качества того, что отвечает модель, с использованием EvalKit и GitHub Actions
  2. 2
    Модуль 2
    смысловой поиск и ответы на основе документации со ссылками на первоисточники
  3. 3
    Модуль 3
    создание ИИ-агентов, свой сервер MCP и объединение нескольких агентов с помощью LangGraph
  4. 4
    Модуль 4
    защита агентов от атак и от утечки данных
  5. 5
    Модуль 5
    развёртывание открытых моделей на мощностях компании с помощью Ollama и vLLM
  6. 6
    Модуль 6
    запуск сервиса в эксплуатацию, работа под нагрузкой и мониторинг, а также защита проектов

Навыки после курса

Интеграция языковых моделей в сервисыСтруктурированный вывод по JSON SchemaОтслеживание запросов через LangfuseОценка качества на контрольной выборкеСоздание документного поискаКомбинированный поиск с переранжированиемОтветы с указанием первоисточникаРазработка ИИ-агентов, использующих инструменты

Покрытие навыков направления Частичное покрытие

Из ключевых навыков подборки «AI-агенты и нейроассистенты» курс закрывает 6 из 14.

Закрывает

Строить RAG-пайплайн на базе знаний компанииТестировать и улучшать агентаЗащищать агента и данныеСтроить мультиагентные системыПодключать агенту инструменты через вызов функций и Model Context ProtocolНастраивать наблюдаемость и экономику агента

Не входит в программу

Различать промпт, автоматизацию, ИИ-агента и мультиагентную систему и отбирать задачи…; Проектировать агента как ТЗ; Собирать работающий сценарий агента на no-code/low-code платформах; Создавать персональных ассистентов в конструкторах с загруженной базой знаний и…; Подключать агента к внешним сервисам через API и вебхуки; Запускать агента в мессенджере или чат-канале с памятью диалога; Настраивать логику сценария и обработку ошибок; Собирать агентов под задачи конкретной функции.

Описание курса

Академия Эдюсон · 119 760 ₽ · 3 месяца · диплом · рассрочка

Курс нужен разработчикам на Python, которым поручили вывести в работу сервис на основе больших языковых моделей (LLM) и сократить ручную обработку типовых обращений: вопросов поддержки, заявок, внутренних документов. Языковая модель читает тексты, сопоставляет их с регламентами и готовит первичное решение, а сотрудники проверяют спорные случаи. Программа закрывает разрыв между демонстрацией и рабочим продуктом: от подключения модели к сервису до проверки качества ответов и контроля затрат.

Практический результат

После обучения разработчик создаёт ИИ-агента, который самостоятельно обращается к внутренним системам: получает данные из CRM, формирует ответ по базе знаний со ссылками на источники и передаёт заявку в очередь без участия сотрудника. Такой агент сокращает время обработки типового обращения в несколько раз и снимает нагрузку с первой линии поддержки. Компания получает сервис, который можно развернуть на собственных серверах и не передавать конфиденциальные документы во внешние программные интерфейсы (API), а значит, экономит на подписках и оплате труда. Четыре проекта программы формируют портфолио с законченными работающими решениями.

Онлайн-школа
Академия Эдюсон
34 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
AI-агенты и нейроассистенты15 курсов Нейросети на Python / для разработчиков10 курсов

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет. Первый отзыв можно оставить через форму ниже.

Оставить отзыв о курсе

Как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 119 760 ₽399 200 ₽
Перейти к школе