Курсы по вайб-кодингу учат быстро получать результат: сформулировал задачу, модель сгенерировала, посмотрел, что работает, закоммитил. На прототипе это рабочий подход. На зрелой кодовой базе он ломается — модель не знает вашей архитектуры и договорённостей, а проверка «на глаз» пропускает ошибки, которые всплывают в проде.

Мы учим другому: строить инженерную обвязку вокруг модели. Структурированный контекст, автоматические проверки перед коммитом, evals, которые ловят регресс, ревью по чек-листу, замер эффекта на DORA-метриках. Мы не обещаем ускорение в N раз — никто пока не доказал, что оно есть. Мы учим делать результат проверяемым и мерить эффект объективно.

Нет. Курс про инженерию вокруг готовых моделей, а не про их обучение. Математика и ML-теория не нужны — нужен уверенный опыт разработки.

От среднего (middle) и выше. Вы пишете код на работе, читаете чужой код, знаете свой стек и умеете работать с CI. Курс не для новичков и не для тех, кто только выбирает профессию.

Да. В программе разбираем варианты доступа и российские аналоги, а также локальный запуск моделей — для задач, где данные нельзя выпускать из контура.

Да. Отдельный блок посвящён тому, что можно выгружать, что обезличивать и что запрещено. Проекты можно делать на обезличенных данных или на учебном репозитории, если политика компании не позволяет использовать рабочий код.

Да. Восемь модулей из десяти — про инженерную работу: контекст, MCP, агенты, evals, RAG, стоимость инференса, безопасность. Управленческий блок один, и он пригодится, когда вы начнёте предлагать команде правила работы с ИИ.

124 часа за 2 месяца — это около 15 часов в неделю. Формат асинхронный: можно идти быстрее или медленнее, доступ к материалам остаётся навсегда, куратор на связи 365 дней.

Да: удостоверение о повышении квалификации и диплом Академии Эдюсон. Академия работает по государственной лицензии.