Нейросети [Result University, Владилен Минин] AI×Code - прикладная ИИ разработка (2026)

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Result University, Владилен Минин​

Название: AI×Code - прикладная ИИ разработка (2026)​

Первый урок онлайн.

Продолжительность7 ч 42 мин Количество уроков41 Видео ЯзыкРусский

AI×Code — курс по прикладной ИИ-разработке и работе с Claude Code для разработчиков, инженеров, DevOps, тимлидов и IT-специалистов, которые хотят не просто использовать нейросети, а проектировать рабочие AI-процессы, писать код быстрее и внедрять LLM в реальные задачи разработки.

О курсе

Курс помогает перейти от хаотичного использования нейросетей к системной работе с искусственным интеллектом в разработке. Вы разберёте, как формулировать задачи для LLM, проектировать пайплайны «человек × ИИ», применять Claude Code, использовать RAG, MCP, субагентов и другие инструменты для ускорения программирования, анализа и проектирования.

Обучение ориентировано на практику: вы не просто узнаете термины, а научитесь превращать идеи, требования и бизнес-задачи в управляемые процессы с участием ИИ.

Для кого этот курс

• Для разработчиков, которые хотят применять AI-инструменты в написании, рефакторинге, тестировании и проектировании кода.
• Для инженеров, которым важно понимать ограничения LLM и использовать ИИ как надёжного помощника в технических задачах.
• Для DevOps-специалистов, которые хотят автоматизировать рутинные процессы, работать с инфраструктурными сценариями и ускорять анализ систем.
• Для тимлидов, которым нужно внедрять ИИ в командную разработку, выстраивать процессы и контролировать качество результата.
• Для IT-специалистов, которые хотят не догонять будущее, а проектировать его с помощью AI-first подхода.

Чему вы научитесь

• Формулировать задачи для ИИ. Вы научитесь превращать размытые идеи в чёткие требования, промпты и спецификации, с которыми LLM действительно может работать.
• Понимать ограничения LLM. Вы будете знать, где модель надёжна, где может ошибаться и на каких этапах необходимо участие человека.
• Строить пайплайны «человек × ИИ». Вы сможете создавать не демонстрационные, а применимые в продуктах, бизнес-процессах и разработке AI-сценарии.
• Использовать ИИ как инструмент мышления. Вы ускорите анализ, принятие решений, проектирование архитектуры и реализацию идей.
• Работать с Claude Code. Вы разберёте установку, настройку, использование MCP, субагентов, Skills и локальных моделей.
• Применять AI Coding на практике. Вы поймёте разницу между Vibe Coding и контролируемым программированием, научитесь управлять качеством кода и результата.

Программа курса

Вводный блок: о курсе

• Для кого предназначено обучение
• Главный результат курса
• Базовый словарь терминов: LLM, токены, промпты, агенты, контекст, RAG, MCP

Модуль 1. Начало разговора с ИИ

• Как работают большие языковые модели
• Что такое токены и контекстное окно
• Основы prompt engineering
• Метанавыки для эффективной работы с ИИ
• Как ставить задачи модели так, чтобы получать применимый результат

Модуль 2. Обучение в симбиозе с ИИ

• ИИ как наставник и партнёр в обучении
• Режимы обучения с использованием LLM
• Построение личного контура развития
• Как использовать нейросети для изучения технологий, языков программирования и архитектурных подходов

Модуль 3. Индивидуальный AI-контур

• Персонализация LLM под собственные задачи
• Создание библиотеки промптов
• Выбор режимов работы моделей
• Настройка повторяемых сценариев для разработки, анализа и проектирования

Модуль 4. Контролируемое программирование

• Vibe Coding и его ограничения
• Deep Coding и управляемая разработка с ИИ
• Использование спецификаций для контроля результата
• RAG-подходы в разработке
• MCP как способ расширения возможностей AI-инструментов
• Как сохранять качество кода при активном использовании нейросетей

Модуль 5. Claude Code в продакшене

• Установка и настройка Claude Code
• Работа с проектами и кодовой базой
• Использование MCP в практических сценариях
• Субагенты и распределение задач
• Skills для расширения возможностей Claude Code
• Локальные модели и варианты их применения
• Подходы к внедрению Claude Code в реальные процессы разработки

Геймификация и прогресс

• Бейджи и достижения по мере прохождения курса
• Система прогресса по модулям
• Фиксация ключевых навыков и результатов обучения

Практический результат обучения

После прохождения курса вы сможете использовать ИИ не как разовый инструмент для генерации текста или кода, а как полноценный элемент инженерного процесса. Вы научитесь проектировать AI-пайплайны, формулировать требования, контролировать качество результата и применять Claude Code в задачах разработки.

• У вас появится системное понимание LLM и их ограничений.
• Вы сможете быстрее переходить от идеи к прототипу и рабочему решению.
• Вы научитесь использовать ИИ для анализа, проектирования, кодинга и обучения.
• Вы получите практический подход к внедрению AI-инструментов в командную и индивидуальную разработку.

Итог курса

Главная цель курса — сформировать у вас прикладной навык ИИ-разработки: от постановки задачи и проектирования контекста до использования Claude Code, MCP, RAG и контролируемого программирования в реальных проектах.

AI×Code подойдёт тем, кто хочет работать с искусственным интеллектом осознанно, эффективно и профессионально — не на уровне экспериментов, а на уровне инженерной практики.

СКАЧАТЬ: