Скачать [Stepik] AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Илья Перминов]

[Kail]

Ссылка на картинку

Практический курс по созданию AI-приложений на Python. Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.

Чему вы научитесь:

• Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
• Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
• Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
• Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
• Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
• Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
• Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
• Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
• Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
• Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
• Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
• Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
• Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.

AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.

Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning. Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.

На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client, научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем потоковую передачу ответов и API.

Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций, логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.

Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.

Для кого этот курс:

• Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
• Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
• Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
• Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
• Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP

Начальные требования:

• Уверенно владеть основами Python
• Понимать основы HTTP и REST API

Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не требуется.

Как проходит обучение:

Каждый модуль включает:

• Короткие теоретические уроки без лишней математики
• Практические примеры на Python
• Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
• Развитие сквозного AI Backend
• Практические задания для закрепления материала

Программа:

1. Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент:

1. Что создает AI Developer?
2. Первый запрос к модели
3. Как работает LLM на уровне, необходимом разработчику
4. Сообщения и параметры запроса
5. Конфигурация и секреты
6. Делаем надежный LLM Client

2. Инструкции, контекст и AI-диалоги:

1. Проектирование инструкций и контекста
2. Шаблоны и версии промптов
3. Чат с историей: сессии и изоляция
4. Управление размером истории
5. Потоковая генерация
6. Проверка промптов и диалогов

3. Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов:

1. От свободного текста к контракту данных
2. Структурированные ответы и JSON Schema
3. Pydantic и валидация AI-ответов
4. Практические AI-функции
5. Вызов инструментов
6. Реестр и выполнение инструментов
7. Безопасность действий
8. Большое ревью и рефакторинг проекта

4. Документы, таблицы и изображения:

1. Безопасная работа с файлами
2. Извлечение текста из документов
3. Табличные данные
4. Изображения и Vision LLM
5. Большие документы без RAG
6. Проектирование Document AI Service
7. Итоговые сценарии и проверка

5. AI-бэкенд на FastAPI:

1. От консольного приложения к FastAPI
2. Типизированные AI эндпоинты и ошибки
3. Chat API и сессии
4. Потоковые ответы через SSE
5. Загрузка и анализ файлов
6. Тестирование AI API

6. Надежность, качество и выпуск AI Backend:

1. Финальное ревью проекта
2. Docker и воспроизводимый запуск
3. Финальная демонстрация и защита
4. Проверка качества и защита от регрессий
5. Безопасность итогового приложения
6. Надежность и ресурсные ограничения
7. Логи и метрики AI-приложения

Автор Илья Перминов

• Занимается веб-разработкой с 2006 года
• Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
• Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала

Показать больше