AI Developer на Python: LLM в реальных приложениях

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.