Капстоун

AI11

AI Product Factory: от гипотезы до промышленного масштаба

Длительность обучения: 5 дней

Записаться на курс

Описание
курса

Материал данного курса представляет собой комплексный продуктовый интенсив по созданию AI‑продукта от формулировки гипотезы до запуска работающего MVP: архитектурное проектирование, организация данных и оценки качества, реализация агентной логики, обеспечение безопасности и пользовательского интерфейса, развёртывание и нагрузочное тестирование.

Аудитория курса

Продуктовые менеджеры с техническим бэкграундом, технические лидеры, AI‑архитекторы, fullstack‑инженеры и команды, запускающие AI‑продукты в коммерческую эксплуатацию.

Предварительные требования

Как устроено
обучение

Онлайн-курс

Онлайн-курс предполагает групповые занятия с инструктором через систему видеоконференцсвязи, кроме того, домашние задания и экзамен. Слушателям предоставляются учебные пособия и дополнительные материалы

Для корпоративных клиентов

Обучение для корпоративных клиенов включает в себя онлайн-курсы и курсы самообучения, а также дополнительные сервисы,необходимые корпоративным клиентам: организация планов обучения для подразделений клиента, проведение оценки эффективности обучения и т.д.

программа
курса

• Формулировка гипотезы AI‑first продукта и обоснование необходимости использования моделей.
• Выбор «движка»: тяжёлая SOTA‑модель против ансамбля локальных SLM, экономика и компромиссы.
• Проектирование графа состояний (LangGraph, PydanticAI) и определение точек human‑in‑the‑loop.
• Подбор стека и подключение MCP‑серверов к корпоративным источникам данных.
• Сбор данных из разнородных источников (PDF, веб, API) и создание гибридного хранилища или GraphRAG.
• Синтетическая генерация данных моделями‑учителями при дефиците разметки.
• Подготовка evaluation‑пайплайна (RAGAS, DeepEval) до начала основной разработки и фиксация критериев успеха продукта.
• Оркестрация мультиагентного взаимодействия и петли самоисправления.
• Подключение внешних API через structured outputs и Model Context Protocol.
• PromptOps и автоматическая оптимизация промптов под выбранную модель.
• Архитектура памяти, обеспечивающая узнавание пользователя и обучение на прошлых сессиях.
• Агентный пользовательский интерфейс с отображением промежуточных рассуждений (Streamlit, Vercel AI SDK).
• Развёртывание guardrails для защиты от инъекций и утечек персональных данных.
• Обработка ошибок и стратегии fallback при недоступности модели или внешних сервисов.
• Промышленное развёртывание через NIM, BentoML или LangServe.
• Стресс‑тестирование под реальной нагрузкой, оценка достаточности KV‑кэша и поведения системы при пиковых сессиях.
• Презентация работающего MVP с демонстрацией бизнес‑эффекта и экономики одного запроса.

Варианты
покупки курса

индивидуальное

Стоимость курса — 127 042,00 ₽

Групповые онлайн-занятия

Бессрочный доступ ко всем материалам

Живые вебинары с преподавателем

Домашние задания

Экзаменация с выдачей сертификата

Для уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.

Оставить заявку

*Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с публичной офертой и политикой конфиденциальности

корпоративное

Стоимость курса от 127 042,00 ₽

Для получения данных о конечной стоимости и уточнения даты проведения курса, пожалуйста, заполните форму.

Оставить заявку

*Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с публичной офертой и политикой конфиденциальности