Скачать Траектория роста по AI-first, AI-driven разработке и ИИ-агентам [LLM Start] [Сергей Смирнов]

[Dozhd]

Складчина: Траектория роста по AI-first, AI-driven разработке и ИИ-агентам [LLM Start] [Сергей Смирнов]



Система - Стек - Портфолио

Система вместо хаоса: чтобы быстрее делать AI-продукты, расти в карьере и доводить решения до результата.

AI-кодинг

Cистемная работа с AI-агентами. Предсказуемый результат каждый раз — не когда повезёт

Понимание принципов работы кодовых агентов (возможности и ограничения)
Рабочий процесс с Cursor (который легко переносится на другие инструменты)
Rules / skills / subagents / hooks — управляемая работа и максимальная эффективность
Подстраиваете процесс под любую задачу и проект
Обычно это даёт x3–5 к скорости и меньше “переделок”
Зачем: Вы становитесь человеком, который стабильно выдаёт результат и быстрее закрывает задачи — это напрямую влияет на ценность на работе и вашу эффективность в своих проектах.

Арсенал навыков

Стек, за который рынок платит и который позволяет запускать свои AI-проекты. Это не "обзор всего подряд", а ядро того, что реально требуется.

Python + работа с LLM API
Промпт- и контекст-инжиниринг
RAG-системы и векторный поиск
ИИ-агенты и мультиагентные системы (LangChain / LangGraph / MCP)
Evals и LLM-as-a-Judge (потому что "вроде работает" — не критерий)
Вывод в production (от прототипа до эксплуатации)
Зачем: Это стек, который открывает вакансии/проекты "не про поиграться", а про реальные задачи — и даёт базу, чтобы делать свой продукт/автоматизацию без дыр.

Портфолио

Реальные AI-проекты — не "прослушанные курсы". Каждая тема заканчивается разработанным решением, а не конспектом.

AI-ассистенты
Мультимодальный AI-продукт
Веб-приложение (облако или свой сервер)
RAG-системы разной сложности
Агентная система
MCP-инструменты
Мультиагентная система
Зачем: У вас появляется портфолио, которое можно показать работодателю/клиенту — и база, которую реально развивать дальше, а не "оставить в тетрадке".

Четыре пути роста и развития. Один из них — ваш.

Быстрый старт

Хочу быстро войти в AI-разработку

Пробовали AI-инструменты или слышали про Cursor/агентов, но всё разрозненно и непонятно, что реально работает. Нужен быстрый, практичный вход — с результатом, а не с теорией.

Что получишь:

Cursor: базовый workflow, чтобы "получалось каждый раз"
LLM API в практике (как подключать и использовать)
3 AI-продукта: ассистент → мультимодальный AI-продукт → агент
Деплой первого решения в облако
Работа с локальными и облачными LLM
Шаблоны/чеклисты, чтобы повторять на новых задачах
Xочу делать AI-продукты end-to-end

Xочу самостоятельно закрывать весь цикл: backend + frontend + DevOps + DocOps — с AI. Цель — делать продукт быстро, качественно и до запуска, а не останавливаться на прототипе или искать команду разработки.

Что получишь:

Системный анализ и планирование
Архитектура AI-продукта: backend + frontend + данные
Telegram/веб интерфейс + API + БД (реальная связка)
Деплой: Docker + CI/CD + базовая наблюдаемость
DevOps: от настройки окружения до деплоя в облако
Паттерны интеграции
Хочу специализироваться на агентах и RAG

Хочу делать серьёзные агентные системы, которые можно улучшать и поддерживать.

Что получишь:

RAG-практика: от базового pipeline до advanced техник
Агенты: tool calling + LangGraph (и переход к multi-agent)
Инструменты/интеграции: MCP (как "tool-layer")
Качество: evals + LLM-as-a-Judge (чтобы не "вроде работает")
Production-контур: минимальные guardrails/observability как привычка
Карьерный переход

Переход в AI-инженерию (меняю специализацию)
Хочу структурно войти в AI-инженерию: понять базовый стек, собрать портфолио и выбрать фокус. Нужен маршрут, который экономит месяцы хаотичного самообучения.

Что получишь:

Базовый стек: Python + LLM API + RAG + агенты
Портфолио проектов: ассистент/агент + (по треку) продукт/система
Понимание "что учить дальше": ветка Fullstack или Agents/RAG
Практики системной разработки с AI (чтобы расти быстро, но без хаоса)
Программа:

От системного AI-кодинга к AI-driven разработке, AI-продуктам и агентным системам.

Ступень 1: Интенсив AI-кодинг ИИ-агентов в Cursor

Флагманский интенсив для быстрого старта в AI-driven разработке. Освоите системный AI-driven подход с Cursor и создадите портфолио из LLM-проектов.

Теория:

AI-driven методология: от идеи до деплоя
Работа с Cursor: правила, контекст, workflow
Архитектура LLM-ассистентов и паттерн ReAct
Мультимодальность и локальные LLM
Практика:

Настройка окружения и AI-driven разработка в Cursor
Telegram-бот с LLM, голосом и изображениями
Автономный агент с инструментами (ReAct)
Деплой проекта в облако (Railway)
Результат:

Навык AI-driven разработки и деплоя
Портфолио из LLM-проектов
Работающий Telegram-бот
Мультимодальный AI-продукт
Агент с инструментами
Ступень 2: Курс "AI-driven Fullstack разработка"

Full Cycle Development с ИИ-агентами. Самостоятельное прохождение всех этапов от идеи до production-ready приложения.

Теория:

LLM и AI-кодинг экосистема
Системный анализ и проектирование fullstack-архитектуры
Backend/API, БД и frontend-интеграция
DevOps, CI/CD и production observability
Практика:

Разработка fullstack-приложения с AI-ассистентом
Реализация backend, PostgreSQL и frontend
Контейнеризация, CI/CD и деплой в production
Результат:

Production-ready fullstack-проект
REST API, React/Next.js, PostgreSQL
Docker, CI/CD и деплой в облако
Ступень 3: Курс "AI-driven разработка ИИ-агентов"

Комплексное освоение современных технологий создания ИИ-агентов: RAG, интеграции, оценка качества и безопасность.

Теория:

Основы LLM, AI-driven подход и работа с API
RAG и Advanced RAG, мониторинг и evals
LangChain/LangGraph, tool calling и MCP
Безопасность и оценка качества агентных систем
Практика:

Создание RAG-агента с векторной базой знаний
Разработка автономного агента с инструментами
Внедрение мониторинга, security и evaluation
Результат:

Production-ready агентная система
RAG, tool calling, MCP и LangGraph-паттерны
Навыки evals, observability и security
Ступень 4: Курс "Deep Agents: продвинутая разработка ИИ-агентов"

Создание production-ready агентных систем. GraphRAG, мультимодальный RAG, context engineering и мультиагентное масштабирование.

Теория:

GraphRAG, мультимодальный RAG и векторные/графовые БД
Продвинутый context engineering и Deep Agents
Evaluation, red teaming и prompt management
Мультиагентные паттерны и протоколы A2A/A2UI
Практика:

Построение production-ready агентной системы
Реализация мультиагентной архитектуры
Масштабирование через A2A и A2UI
Результат:

Production-ready мультиагентная система
GraphRAG, observability, evaluation, red teaming
Навыки промышленного масштабирования агентов
Эксперт Сергей Смирнов

AI-эксперт и методолог, к.т.н.
Мастер системных и научно-практических подходов к построению AI-разработки, руководитель RnD лаборатории
23 года в Software Engineering, 15 лет в Computer Science, 4 года в GenAI
Автор корпоративных тренингов по AI-driven разработке для ИТ-команд
Победитель и призер международных AI-хакатонов
Призер LLM-coding challenge 2025
23 года в разработке ПО, 15 лет в Computer Science, 4 года в GenAI
Руководитель лаборатории AIRnD.ru и автор канала @AI.Dialogs
Спикер на митапах и AI-мероприятиях, создатель @devclubspb
5 AI-кейсов для РЖД, RUTUBE, MediaWise
Успешные тренинги для Сбер, Системные Технологии, СИЛАРТ, ITone
Цена 59990 руб.




СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться