[Яндекс.Практикум] Нейросети для разработки. Тариф Расширенный (Сергей Бережной, Евгений Ахметзянов)

​

Внедрите ИИ в разработку — от подготовки технической документации до автоматизации рабочих процессов

• Автоматизируете тестирование, рефакторинг кода и подготовку документации с помощью ИИ
• Соберёте ИИ-агента и освободите время для стратегических задач
• Выполните до 5 проектов с обратной связью от экспертов
• Освоите принципы работы с Claude Code, Cursor и SourceCraft
• Соавтор курса — Сергей Бережной, директор по взаимодействию с разработчиками Яндекса и СТО Практикума

Чему научитесь за 3 месяца

• Автоматизировать частые задачи и рутинные процессы
• Использовать ИИ-агентов для решения инженерных задач
• Оценивать ограничения ИИ, безопасно работать с данными
• Добавлять функциональность, рефакторить и отлаживать код
• Планировать изменения, писать тесты и документацию
• Использовать LLM и получать надёжный результат

Кому подойдёт курс

Бэкэнд-разработчикам

Научитесь использовать ИИ для исследования кодовой базы и внесения в неё изменений, поиска и исправления ошибок, подготовки PR и автоматизации частых задач

Фронтенд-разработчикам

Освоите разработку интерфейсов с помощью нейросетей: анализ задачи, написание кода, его рефакторинг, тестирование и проверку

Мобильным разработчикам

Внедрите ИИ в ежедневную работу, чтобы быстрее разбираться в новых технологиях, исправлять ошибки и автоматизировать рутинные процессы

Рынок поменяется ещё не раз, а ИИ‑навыки останутся

Программа

Базовый тариф

Всё необходимое, чтобы активно применять ИИ в разработке

1 спринт

• Устройство LLM: типы, токены, принцип работы
• Ограничения и галлюцинации модели
• Риски: промпт-инъекции, утечки данных, нарушение NDA
• Законодательство и ответственность
• Инструменты разработчика: чат, агенты, CLI, облачные среды

Сможете безопасно использовать ИИ в разработке, учитывая его возможности и ограничения

2 спринт

• Поиск технической информации
• Проверка системы по документации и журналу изменений
• Исследование внешних зависимостей по схеме C → T → F → C (Context, Task, Format, Constraints)
• Подготовка изменений в проекте: декомпозиция, риски, зависимости, критерии приёмки
• Разработка теста
• Описание технического решения

Проект: создадите набор артефактов перед изменением кода

3 спринт

• Реализация функциональности и доведение патча до рабочего состояния
• Отладка ошибок по логам, сообщениям и фрагментам кода
• Разбор унаследованного модуля
• Приоритизация техдолга и выбор безопасных правок

Проект: с помощью ИИ подготовите Pull Request

4 спринт

• Правила для агента: AGENTS.md, разрешения, критерии готовности
• Агентный цикл: планирование, остановка, верификация результата
• Диагностика неудачной сессии и восстановление контроля
• Автоматизация инженерных задач

Проект: разработаете ИИ‑агента для автоматизации частой задачи

Расширенный тариф

5 спринт

• Инженерное ревью плана или PR
• Отладка сложных и нестабильных ошибок через агентный цикл
• Планирование миграции зависимостей или фреймворков
• Подготовка ADR с альтернативами и анализом рисков

Проект: решите сложные инженерные задачи с помощью ИИ

6 спринт

• Бриф: оценка частоты, стоимости, рисков, зрелости процесса
• Автоматизация через агента в репозитории
• Повторные проверки PR и задач через CI и фоновые процессы
• Командная утилита, API или внутренний сервис на базе LLM

Проект: автоматизируете рабочий процесс с помощью ИИ


Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...