ИИ для Python-разработчика: FastAPI, Django и агенты с нуля до продакшна

Name: ИИ для Python-разработчика: FastAPI, Django и агенты с нуля до продакшна
Brand: Учебный центр IBS
SKU: 147533
Price: 1099 RUB

Курс посвящён использованию генеративного ИИ в повседневной работе Python-разработчика (бэкенд и анализ данных). Вы освоите техники промптинга (Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct), построение RAG-систем (от простого поиска до GraphRAG) для работы с документацией и legacy-кодом, а также создание автономных агентов по протоколу MCP с разделением на навыки и субагенты. Практика включает генерацию бойлерплейта FastAPI / Django, Pydantic-моделей из JSON-схем, написание асинхронного кода без ошибок в цикле событий и анализ данных (Pandas / Polars). Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций и утечек данных.

Обучение 16 часов

сертификат

98%

Стоимость курса

1 099 ₽ 49 500 ₽

Рассрочка ₽/мес

Перейти на сайт

Программа курса
Чему вы научитесь
Мой рейтинг
Подробная информация о курсе
Отзывы

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «ИИ для Python-разработчика: FastAPI, Django и агенты с нуля до продакшна» от Учебный центр IBS - ibs-training.ru

Фундамент и промптинг. Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.
Инструментарий разработчика. IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code. CLI и терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode). Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown/OpenAPI), затем генериру…
Архитектура и Retrieval Augmented Generation (RAG). Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG. Использование ИИ для рефакторинга и объяснения lega…
Агенты и воркфлоу. Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол MCP (Model Context Protocol). Навыки (Skills). Субагенты. Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.
Безопасность и этика. Prompt Injection в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.
Python (бэкенд / data). Генерация FastAPI / Django бойлерплейта. Pydantic-модели из JSON-схем. Использование ИИ для анализа данных в Pandas / Polars. Написание асинхронного кода без ошибок, связанных с циклом событий. Вайб-кодинг (vibe coding).
Итого на курс 16 ак. ч.: теория — 9 ак. ч. (56%), практика — 7 ак. ч. (44%).

Ознакомиться со всей программой

Чему вы научитесь

Научитесь уверенно работать с темой: python (бэкенд / data). генерация fastapi / django бойлерплейта. pydantic модели из json схем. использование ии для анализа данных в pandas / polars. написание асинхронного кода бе…
Освоите и сможете применять: фундамент и промптинг. как работают большие языковые модели (llm) токены, контекстное окно, температура. системные и пользовательские промпты. техники few shot, chain of thought, react. бо…
Освоите и сможете применять: агенты и воркфлоу. автономные агенты и их режимы plan code ask debug. протокол mcp (model context protocol). навыки (skills). субагенты. тестирование генерация unit тестов, интеграционных…
Освоите и сможете применять: безопасность и этика. prompt injection в коде и приложениях. утечка данных как не отправить секреты компании в openai. лицензионная чистота сгенерированного кода.
Инструментарий разработчика. IDE и расширения Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code. CLI и терминал использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode). Spec driven development сначала пишем специ…