Главная / Курсы / Для рабочих задач / ИИ в работе DevOps-инженера

Нейросети для рабочих задач Рассрочка 5 мес Для специалистов с опытом Онлайн

ИИ в работе DevOps-инженера

Slurm
онлайн-школа · 2 курса

Курс для DevOps-инженеров по применению искусственного интеллекта в работе: внедрение LLM, автоматизация задач с помощью n8n и создание AI-воркфлоу для реальных DevOps-задач.

▴ 4.2оценка редакции
Стоимостьот 20 000 ₽
Рассрочкаот 5 000 ₽/мес× 4 мес
Длительность5 мес
ФорматОнлайн
ШколаSlurm
НаправленияНейросети для рабочих задач

Оценка редакции ▴ 4.2

Считается по программе, практике, преподавателям и отзывам — не по рекламным бюджетам школы.

✓Плюсы

  • Доступна рассрочка на оплату
  • Даёт практические инструменты встраивания ИИ в DevOps-процессы: n8n, Claude Code, локальные LLM и кастомный RAG — позволяет специалистам по нейросетям перейти от экспериментов к production-ready автоматизации
  • 49 часов практики из 55 часов с готовой инфраструктурой: на выходе 3+ рабочих AI-workflow, e2e-пайплайн и отчёт по затратам — даёт навык обоснования инвестиций в ИИ перед руководством

–Минусы

  • Сертификат вместо диплома о профпереподготовке — не подтверждает квалификацию на уровне гос. образца
  • Требует опыта: базовый Linux, Docker, YAML, bash, Python/JS — не подходит для новичков без технического бэкграунда
Для кого

Для DevOps/SRE-инженеров и техлидов, которые хотят автоматизировать рутину и обосновать инвестиции в ИИ через безопасные production-ready пилоты.

Бонусы и преимущества

Налоговый вычет 13%Можно вернуть до 13% стоимости через налоговый вычет.
Поддержка наставникаКуратор или ментор на протяжении всего обучения.
Дополнительные преимуществаДоступ к записям синхронных встреч прошлого потока (20.04.2026), Доступ к дополнительным материалам, Практические задания, Готовая инфраструктура для выполнения практик

Чему учит курс

  • Подключите LLM локально (on-prem/VPC) или в облаке
  • Внедрите автоматизации на n8n
  • Соберёте приватного AI-бота с кастомным RAG для вашей документации
  • Создадите 3+ рабочих AI-воркфлоу для реальных DevOps-задач
  • Соберёте готовые инструменты под ключ
  • Настроите AI-воркфлоу для автоматизации CI/CD, обработки алертов и ведения документации

Программа курса (8 модулей)

Практический курс для DevOps/SRE инженеров, авторов CI/CD, разработчиков и QA, направленный на безопасное внедрение ИИ в пайплайны и эксплуатацию. Курс состоит из 8 модулей и фокусируется на создании реальных AI-инструментов и workflow для автоматизации рутины, снижения MTTR и оптимизации процессов.

  1. 1
    Основы работы LLM и промпт-инжиниринг
    Как работают LLM, техники промптинга, внешние AI-провайдеры
  2. 2
    LLM и безопасность
    Уязвимости LLM, типовые угрозы, защитные меры
  3. 3
    Low-Code Automation (n8n)
    Архитектура n8n, создание AI-workflow, интеграция AI-моделей
  4. 4
    Claude Code/OpenCode
    старт — Настройка Claude Code, создание CLAUDE.md
  5. 5
    МСР в действии
    Принципы работы MCP, готовые MCP серверы, создание своего MCP сервера
  6. 6
    RAG: базовые принципы сборки
    Архитектура RAG, кейсы применения, построение RAG-пайплайна
  7. 7
    Агенты и Скиллы
    Task tool, создание кастомных агентов, Skills, настройка Hooks
  8. 8
    Demo-Day: AI DevOps Pipeline
    Создание своего агента с интеграцией Claude Code/OpenCode, MCP, кастомного агента

Навыки после курса

Подключение LLM локально (on-prem/VPC) или в облакеВнедрение автоматизаций на n8nСборка приватного AI-бота с кастомным RAGСоздание рабочих AI-воркфлоу для DevOps-задачИнтеграция AI в пайплайны, алерты и деплоиРабота с локальными LLM, AI-ботами с кастомным RAG и политикой данныхСоздание 3+ рабочих AI-workflowСоздание e2e-пайплайна

Покрытие навыков направления Частичное покрытие

Какие темы подборки «Нейросети для рабочих задач» курс закрывает, а какие остаются за его рамками.

Закрывает

  • Составление и итеративная доработка промптов (prompt engineering): роль, контекст, формат ответа, примеры
  • Подбор нейросети под рабочую задачу и сравнение универсальных ассистентов (ChatGPT, Claude, GigaChat, DeepSeek) по возможностям, лимитам и доступности в РФ
  • Создание персональных ИИ-ассистентов на базе своих документов и баз знаний (кастомные GPT, проекты, RAG-сервисы)
  • Автоматизация рутинных процессов в no-code сценариях с ИИ-шагами (Make, n8n, Albato, Zapier): рассылки, обработка заявок, наполнение таблиц
  • Проверка результатов ИИ: выявление галлюцинаций, фактчекинг, соблюдение политики работы с персональными и коммерческими данными
  • Оценка эффекта внедрения ИИ: расчёт экономии времени и денег, выбор процессов для автоматизации, регламенты использования ИИ в команде

Не входит в программу

  • Генерация и редактирование рабочих текстов: письма, инструкции, регламенты, посты, отчёты — с адаптацией под стиль и целевую аудиторию
  • Обработка больших объёмов информации: суммаризация документов, расшифровка встреч, извлечение фактов и составление выжимок с задачами
  • Анализ данных с помощью ИИ: загрузка таблиц и выгрузок, очистка «грязных» данных, поиск закономерностей, сводные отчёты и выводы
  • Генерация формул, запросов и скриптов для таблиц (Excel, Google Таблицы, SQL) по описанию задачи на естественном языке
  • Подготовка презентаций и визуализаций: структура, тексты слайдов, диаграммы в ИИ-сервисах для презентаций (Gamma, Tome, «Яндекс 360»)
  • Генерация и доработка изображений под рабочие материалы (Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky, Шедеврум)
  • Создание простых рабочих инструментов «вайбкодингом»: боты, дашборды, формы и мини-сервисы с помощью ИИ-редакторов кода (Cursor, GitHub Copilot, Replit)
  • Генерация видео и аудио для рабочих коммуникаций: озвучка, аватары, короткие ролики (Runway, HeyGen, ElevenLabs)

Описание курса

Slurm · 20 000 ₽ · 5 мес · рассрочка

Курс для DevOps-инженеров по применению искусственного интеллекта в работе: внедрение LLM, автоматизация задач с помощью n8n и создание AI-воркфлоу для реальных DevOps-задач.

Онлайн-школа
Slurm
2 курса в каталоге Все курсы школы →
Подборки этого направления
Нейросети для рабочих задач15 курсов

Отзывы о курсе

Что рассказывают студенты, прошедшие курс.

Отзывов пока нет — будьте первым, кто поделится опытом обучения.

Оставить отзыв о курсе

Расскажите, как прошло обучение

Отзыв поможет тем, кто выбирает программу.

от 20 000 ₽
Перейти к школе