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

[ALL DAR Bot]

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

Описание:
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:

• Что создает AI Developer?
  
• Первый запрос к модели
  
• Как работает LLM на уровне, необходимом разработчику
  
• Сообщения и параметры запроса
  
• Конфигурация и секреты
  
• Делаем надежный LLM Client

2. Инструкции, контекст и AI-диалоги:

• Проектирование инструкций и контекста
  
• Шаблоны и версии промптов
  
• Чат с историей: сессии и изоляция
  
• Управление размером истории
  
• Потоковая генерация
  
• Проверка промптов и диалогов

3. Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов:

• От свободного текста к контракту данных
  
• Структурированные ответы и JSON Schema
  
• Pydantic и валидация AI-ответов
  
• Практические AI-функции
  
• Вызов инструментов
  
• Реестр и выполнение инструментов
  
• Безопасность действий
  
• Большое ревью и рефакторинг проекта

4. Документы, таблицы и изображения:

• Безопасная работа с файлами
  
• Извлечение текста из документов
  
• Табличные данные
  
• Изображения и Vision LLM
  
• Большие документы без RAG
  
• Проектирование Document AI Service
  
• Итоговые сценарии и проверка

5. AI-бэкенд на FastAPI:

• От консольного приложения к FastAPI
  
• Типизированные AI эндпоинты и ошибки
  
• Chat API и сессии
  
• Потоковые ответы через SSE
  
• Загрузка и анализ файлов
  
• Тестирование AI API

6. Надежность, качество и выпуск AI Backend:

• Финальное ревью проекта
  
• Docker и воспроизводимый запуск
  
• Финальная демонстрация и защита
  
• Проверка качества и защита от регрессий
  
• Безопасность итогового приложения
  
• Надежность и ресурсные ограничения
  
• 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

Цена 2099 руб.

https://stepik.org/course/272727/promo

Материал «AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях [Stepik] [Илья Перминов]», возможно, скоро появится на All-DAR.

Пройдите регистрацию и оформите Premium подписку, чтобы первым получить доступ, и воспользуйтесь поиском — может быть, он уже опубликован.​

Качать без ограничений Купить доступ за ₽3.000,00