Внедряем AI Ассистентов в разработку | AI DevTools
Платный курс на Stepik: 4 модуля, 18 уроков — научись внедрять AI-ассистентов в разработку, используя только open-source решения.
Если вы разработчик, тимлид или техлид, который хочет быть в курсе современных AI-трендов и повысить продуктивность команды, этот курс для вас. Мы покажем, как создавать и внедрять AI-инструменты для написания кода и Code Review, используя только open-source решения. Это значит, что вы сможете применять полученные знания даже в компаниях с самой строгой политикой безопасности.
01Для кого этот курс
Курс универсальный, но точнее всего попадает в четыре аудитории. Если узнали себя — значит, программа собрана под вас.
02Что вы получите после курса
Конкретные навыки и артефакты, которые останутся у вас после прохождения — а не абстрактное «будете уверенно работать».
- Собственный AI Code АссистентВы создадите и настроите персонального AI-ассистента для написания кода, используя Continue.dev, который будет интегрирован в вашу IDE.
- AI-ассистент для Code ReviewВы разработаете и внедрите AI-ассистента для автоматического Code Review, применимого в вашей работе с GitHub или GitLab.
- Настройка локальных LLM-моделейВы освоите развертывание и работу с локальными LLM-моделями, используя инструменты Ollama и vLLM.
- Взаимодействие с передовыми LLMВы научитесь эффективно взаимодействовать с топовыми LLM-моделями, такими как Qwen 2.5 Coder и Deepseek Coder v2.
- Понимание AI DevToolsВы получите глубокое понимание различных AI DevTools, их применения и нефункциональных аспектов, включая Vibe Coding подход.
- Сертификат StepikПосле успешного завершения курса вы получите официальный сертификат от образовательной платформы Stepik, подтверждающий ваши новые навыки.
03Программа курса
4 модулей · 18 уроков · 6 ч. Программа линейная — каждый модуль строится на предыдущем.
О чём этот курс и для кого он? · Структура курса · Что вы будете уметь по окончании курса · Ландшафт AI-powered Developer Tools · Введение в языковые модели: от n-gram до LLM
- О чём этот курс и для кого он?
- Структура курса
- Что вы будете уметь по окончании курса
- Ландшафт AI-powered Developer Tools
- Введение в языковые модели: от n-gram до LLM
AI Code Ассистент | Способ 1: Деплоим LLM используя Ollama · AI Code Ассистент | Способ 2: Деплоим LLM на сервере через vLLM · Продвинутая настройка AI Code Ассистента | Continue.dev · Сценарии использования AI ассистента в IDE · Паттерны разработки с AI: SDD и TDD · Model Context Protocol (MCP) в деталях
- AI Code Ассистент | Способ 1: Деплоим LLM используя Ollama
- AI Code Ассистент | Способ 2: Деплоим LLM на сервере через vLLM
- Продвинутая настройка AI Code Ассистента | Continue.dev
- Сценарии использования AI ассистента в IDE
- Паттерны разработки с AI: SDD и TDD
- Model Context Protocol (MCP) в деталях
Настраиваем AI Code Review на Github · Настраиваем AI Code Review на Gitlab · Примеры использования AI Code Review
- Настраиваем AI Code Review на Github
- Настраиваем AI Code Review на Gitlab
- Примеры использования AI Code Review
Этические аспекты и барьеры внедрения ИИ · Стратегия внедрения AI DevTools в компании · Обеспечение конфиденциальности кода · Итоговый урок
- Этические аспекты и барьеры внедрения ИИ
- Стратегия внедрения AI DevTools в компании
- Обеспечение конфиденциальности кода
- Итоговый урок
05Об авторе
Курс ведёт практикующий специалист, не «гуру». Все материалы — из живых проектов с реальными клиентами.
06Отзывы студентов
4 отзыва, средний рейтинг 5,0.
Курс понравился, вдохновляет сразу начать использовать рассмотренные технологии. Хотелось бы чуть больше примеров практического применений с проектом похожим на реальный.
Курс заинтересовал именно из-за использования опер сорс решений, потому что безопасники не допускали работу с коммерческими моделями. Уже более 3 месяцев пользуюсь наработками с курса – производительность команды выросла примерно на 20%. Используем чаще всего для написать кода и тестов.Курс небольшой, но в нем много практики. Советую к покупке.