Генеральний шляхПрограма у розробці

Експерт 1.0

Усі курси програми ще пишемо. Купити можна вже зараз — отримаєш повний доступ, коли матеріали вийдуть.

Інженерія AI на масштабі: DevOps, QA, MLOps, Computer Vision, Reinforcement Learning.

$2,999
Експерт 1.0 — обкладинка програми
5
курсів у програмі
74
уроки відео + текст
~126
днів
Орієнтовний термін
Експертний
Складність

Що всередині.

01

DevOps для AI-інфраструктури

У розробці
Будь-який рівень·~12 днів·18 уроків·5 модулів

Docker, CI/CD, Prometheus для AI-інфраструктури. Hetzner VPS, GitHub Actions, безпека та масштабування.

  1. M01

    Инфраструктура AI-агенции

    • 01Вибір хостинга: VPS, облака, Hetzner
    • 02Архитектура серверов для n8n и AI
    • 03Terraform и автоматизація инфраструктури
  2. M02

    Docker и контейнеризация

    • 01Docker Compose для AI-стека
    • 02Multi-service setups и зависимости
    • 03Docker-образи: сборка и оптимізація
    • 04Debugging Docker: логи, exec и диагностика
  3. M03

    CI/CD для AI-проєктов

    • 01GitHub Actions: основі
    • 02Staging, rollback и стратегії деплоя
    • 03Secrets management и безпека CI/CD
    • 04Тестування AI-сервісов в CI/CD
  4. M04

    Мониторинг и логирование

    • 01Prometheus и Grafana: основі моніторинга
    • 02Alerting и сповіщення
    • 03Cost tracking и моніторинг API-витрат
    • 04Логирование и debugging AI-систем
  5. M05

    Безопасность и масштабування

    • 01SSL, firewall и hardening
    • 02Secrets management в production
    • 03Масштабирование AI-инфраструктури
02

QA для AI-систем

У розробці
Будь-який рівень·~7 днів·16 уроків·6 модулів

Тестування AI-систем: prompt injection, оцінка якості LLM, A/B тести промптів, моніторинг у продакшені.

  1. M01

    Основі тестування AI

    • 01Чем тестування AI відрізняється от зазвичайго QA
    • 02Недетерминизм и як с ним жить
    • 03Evaluation: метрики якості AI
    • 04Тестовая документация для AI-проєктов
  2. M02

    Тестирование промптов и LLM-відповідьов

    • 01Prompt Testing: методология
    • 02A/B тестування промптов
    • 03Обнарвжение галлюцинаций
  3. M03

    Безопасность AI-систем

    • 01Security testing и prompt injection
  4. M04

    Тестирование автоматизаций и агентів

    • 01Тестування n8n workflows
    • 02Error handling и recovery
    • 03Integration testing AI-агентів
  5. M05

    Мониторинг и якість в продакшене

    • 01Логирование и observability AI-систем
    • 02Alerting и моніторинг в реальном времени
    • 03Regression testing и cost monitoring
    • 04QA-процес и релізній цикл AI-продукта
  6. M06

    Фінальній екзамен

    • 01Фінальній екзамен: QA для AI-систем
03

MLOps як дисципліна

У розробці
Експертний·~56 днів·40 уроків·8 модулів

MLflow 3.0, ZenML, Evidently AI, Weights & Biases — версіонування моделей, CI/CD для ML, моніторинг drift у продакшені.

  1. M01

    MLOps Foundations та Architecture Patterns

    • 01MLOps Definition, Principles, та Evolution
    • 02ML System Architecture Patterns
    • 03MLOps Tooling Landscape 2025-2026
    • 04Industry Best Practices та Standards
    • 05Case Study: Netflix Metaflow, Uber Michelangelo, Google TFX
  2. M02

    Data Management, Feature Engineering, та Feature Stores

    • 01Data Pipeline Architecture та DVC (Data Version Control)
    • 02Feature Engineering Best Practices
    • 03Feast Feature Store Deep Dive
    • 04Tecton vs Feast vs Hopsworks: Comparison та Use Cases
    • 05Feature Quality Monitoring та Drift Detection
  3. M03

    Experiment Tracking, MLflow, та Hyperparameter Optimization

    • 01MLflow 3.0: Components та Architecture
    • 02MLflow at Scale: Enterprise Considerations
    • 03Weights & Biases Alternative: When to Use W&B vs MLflow
    • 04Hyperparameter Optimization (HPO) Techniques
    • 05Reproducibility та Experiment Management Best Practices
  4. M04

    Model Training Pipelines та Orchestration

    • 01Training Pipeline Architecture та Design Patterns
    • 02Kubeflow Pipelines: Components, DAGs, та Automation
    • 03Metaflow Alternative: When to Use Metaflow vs Kubeflow
    • 04Airflow та Alternative Orchestrators (Prefect, Dagster)
    • 05Continuous Training (CT) Implementation
  5. M05

    Model Deployment, Serving, та Production Patterns

    • 01Model Serving Architectures: Batch, Real-Time, Stream
    • 02KServe: Kubernetes Native Model Serving
    • 03Model Deployment Patterns: Blue-Green, Canary, Shadow
    • 04Container-Based Serving: Docker, Docker Compose
    • 05Alternative Serving Platforms: SageMaker, Vertex AI, Modal
  6. M06

    Model Monitoring, Drift Detection, та Observability

    • 01Evidently AI Deep Dive
    • 02Arize AI та Enterprise AI Observability
    • 03WhyLabs: Privacy-First AI Monitoring
    • 04Custom Monitoring Solutions та Best Practices
    • 05Automated Retraining та Mitigation
  7. M07

    Governance, Reproducibility, та Compliance in MLOps

    • 01ML Model Governance Framework
    • 02EU AI Act Compliance in MLOps
    • 03Reproducibility та Scientific Rigor
    • 04Testing Strategy for ML
    • 05Security in MLOps
  8. M08

    Advanced MLOps: LLMOps, Distributed Training, та Edge Deployment

    • 01LLMOps: Unique Challenges of Large Language Models
    • 02Distributed Training at Scale
    • 03Edge Deployment та Model Optimization
    • 04Real-Time Feature Computation
    • 05lesson-4
04

Computer Vision у проді

У розробці
Будь-який рівень·~23 дні

YOLO, Florence-2, GPT-4o vision, Claude vision. Розпізнавання об'єктів, OCR, segmentation у задачах виробництва та логістики. Курс закінчуєш із власним детектором, що працює на твоїх даних.

05

Мульти-агентні системи з RL

У розробці
Будь-який рівень·~28 днів

AutoGen, CrewAI, оркестрація мульти-агентних систем. RL для агентів, які приймають рішення самостійно і працюють у production. Вершина експертного шляху.

Інші рівні шляху.

Базова 1.0
$299
Базова 2.0
$499
Продвинута 1.0
$999

Експерт 1.0 $2,999

← Усі програмиНе визначився? Пройди квіз →