О чём курс

В этом курсе вы научитесь классифицировать AI-модели по функционалу и возможностям, создавать и оптимизировать промпты для текстовых и графических систем, а также интегрировать готовые генеративные решения в архитектурные пайплайны. Узнайте, как интегрировать ИИ в архитектурную работу и минимизировать риски.

Предварительная подготовка

Архитекторы (начальный и средний уровень):
Опыт проектирования систем и работы с документацией.
Знакомство с UML, RFC, ADR приветствуется.

Для кого

Архитектор ПО Архитектор ПО
Руководитель группы\Тимлид Руководитель группы\Тимлид
Руководитель проекта Руководитель проекта

Улучшаемые навыки

Нейросети
Генеративный ИИ
Трансформеры
GAN
Промпт-инжиниринг
Индексация данных
Обработка текстов и изображений
API-дизайн
Документация
Оптимизация архитектурных решений

Программа курса

01 Введение в LLM и их роль в архитектуре
  • Что такое генеративный ИИ и LLM
  • Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст
  • Обзор моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — что выбрать архитектору?
  • Этические аспекты, ограничения, галлюцинации

    • Практика:
  • Знакомство с интерфейсами LLM
  • Первые промпты: простые запросы
  • Сравнение ответов разных моделей
  • Анализ точности и полезности ответов
    • 02 Основы промпт-инжиниринга для архитекторов
  • Анатомия эффективного промпта: инструкция, контекст, примеры
  • Zero/One/Few-shot prompting
  • Управление ролью и форматом вывода (JSON, XML, Pydantic)
  • Распространенные ошибки при составлении промптов

    • Практика:
  • Создание простых архитектурных описаний
  • Генерация краткой спецификации компонента
  • Задание роли ("архитектор", "эксперт по безопасности")
  • Тестирование влияния температуры и длины контекста
    • 03 Генерация архитектурных решений и документов
  • Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) для принятия решений
  • Автоматизация создания ADR, RFC, README
  • Поддержание актуальной документации
  • Работа с доменной лексикой и стилем компании

    • Практика:
  • Генерация ADR по шаблону
  • Создание RFC на новую фичу
  • Автоматическое обновление README
  • Сравнение и доработка результатов разных моделей
    • 04 Работа с диаграммами и UML через ИИ
  • Генерация UML/C4-диаграмм (PlantUML, Mermaid)
  • Описание архитектуры визуально и текстово
  • Согласование формата между разработчиками и заказчиками

    • Практика:
  • Генерация C4-контекстной диаграммы
  • Создание последовательности вызовов (sequence diagram)
  • Перевод текстового описания в графический вид
  • Доработка и проверка корректности диаграмм
    • 05 Анализ кода и архитектурных антипаттернов
  • Поиск проблем в существующем коде и архитектуре
  • Выявление дублирования, узких мест, антипаттернов
  • Использование ИИ для анализа соответствия стандартам

    • Практика:
  • Анализ фрагментов кода на безопасность и качество
  • Выявление антипаттернов в архитектуре
  • Проверка соответствия требованиям и гайдлайнам
  • Предложение альтернативных решений
    • 06 Интеграция ИИ в процесс архитектурной работы
  • Как внедрить ИИ в ежедневную работу архитектора
  • База промптов для типовых задач
  • Шаблоны и менеджеры промптов
  • Работа с несколькими LLM-агентами

    • Практика:
  • Разработка библиотеки промптов под свои задачи
  • Автоматизация части архитектурного ревью
  • Интеграция с внутренними системами и Git
  • Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым
    • 07 Безопасность, этика и стратегия внедрения
  • Безопасность и ответственность при использовании ИИ
  • Юридические, коммерческие и этические аспекты
  • Стратегии внедрения ИИ в архитектурные процессы
  • Обучение команды и работа с сопротивлением

    • Практика:
  • Обсуждение кейсов: безопасное использование ИИ
  • Мозговой штурм: как внедрить ИИ в свою команду
  • Создание чек-листов для применения ИИ
  • Анализ возможных рисков и способов их минимизации
    • 08 Финальная практика и закрытие курса
  • Критическое мышление при работе с ИИ
  • Возможности и ограничения современных инструментов

    • Практика:
  • Финальное задание:
  • Получить архитектурную задачу
  • Сгенерировать ADR и RFC
  • Создать диаграммы и описание решения
  • Проанализировать потенциальные проблемы
  • Обсуждение решений, обмен опытом
  • Демонстрация полученных результатов

    • 49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Чему вы научитесь

    01 Осваивать принципы работы генеративных ИИ и выбирать подходящие модели.
    02 Создавать эффективные промпты для генерации архитектурных решений и документов.
    03 Генерировать и редактировать UML-диаграммы с помощью ИИ.
    04 Анализировать существующий код на наличие антипаттернов и узких мест.
    05 Интегрировать ИИ в ежедневную работу архитектора и минимизировать риски.

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Записаться на курс

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Юр. лицо — 49 500 ₽
    Физ. лицо — 44 550 ₽
    Открытая дата
    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных

    Наши ученики работают в:

    Наши клиенты

    Mail.ru
    Альфа-Банк, банковская группа
    Лаборатория Касперского
    Магнит, розничная сеть
    Спортмастер, сеть спортивных магазинов
    ПСБ
    Сбертех
    Дзен
    IT One
    Ростелеком
    Мегафон
    Nexign
    Ozon
    Декатлон
    X5 Group
    Технониколь
    Росатом
    Газпром
    Нлмк
    ВСК
    Синимекс

    Не нашли что искали? — Просто напишите и мы поможем

    Ознакомлен с политикой обработки персональных данных
    Cоглашаюсь с условиями обработки персональных данных
    Главная
    Все курсы
    Расписание
    Еще
    Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стань тренером Блог
    Пользователь только что записался на курс ""

    Файлы куки — это как ваши любимые библиотеки и фреймворки: они помогают нам обеспечить лучший опыт для вас. Подтвердите согласие с политикой конфиденциальности, нажав «Принимаю условия», чтобы продолжить.

    Развернуть

    Спасибо!
    Форма отправлена успешно.