Лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная Департаментом образования и науки города Москвы
За 4–9 месяцев вы освоите профессию ИИ-инженера: быстрее, если уже знаете Python, или с вводным блоком, если начинаете с нуля
ИИ-инженер
Онлайн-курс
Учитесь без расписания и дедлайнов
Доступ к материалам и регулярным обновлениям курса — навсегда
Два документа
На выходе у вас будет удостоверение о повышении квалификации или диплом о профессиональной переподготовке в зависимости от выбранного трека
Актуальная программа
Курс разработан на основе реальных тенденций рынка и требований работодателей в 2026 году
9 проектов в портфолио
Вы сразу отработаете навыки на практике — и сможете впечатлить работодателей
Личный куратор на 365 дней
Он будет на связи 24/7 и ответит на любой вопрос по курсу
Выгодная рассрочка без процентов
Учитесь сейчас — платите потом, удобными частями
Получить консультацию или записаться на курс
Для разработчиков это возможность расширить стек, работать с более сложными задачами и претендовать на рост дохода без смены профессии. Для специалистов без ИТ-бэкграунда — шанс попасть в востребованную сферу с низким порогом входа.
Компании внедряют большие языковые модели (LLM), автоматизируют поддержку, аналитику, внутренние сервисы — и ищут специалистов, которые умеют создавать ИИ-агентов и строить работающие системы на основе нейросетей.
Спрос на ИИ-инженеров растёт быстрее, чем успевает формироваться рынок. При этом вход в профессию пока остаётся доступным: многие задачи можно решать без сложной математики — через программный интерфейс API и готовые модели.
Выбирайте, какой трек подойдёт вам, и двигайтесь к профессиональным целям без лишних сложностей
Займите нишу ИИ, пока рынок активно формируется
Спрос на них за год вырос в 2* раза
Специалисты по ИИ — в топе востребованных профессий на ближайшие годы
*По данным HeadHunter
232 000 рублей — средняя зарплата ИИ-инженера в 2026 году
Кому подойдёт курс
ИТ-специалистам, которые хотят перейти в ИИ
Если вы уже пишете на Python, курс даст быстрый доступ к ИИ-стеку без повторения базы. Вы разберётесь в LLM, технологии RAG, агентах, соберёте проекты для портфолио и сможете претендовать на позиции ИИ-инженера с более высоким доходом.
Подойдёт ускоренный тариф без вводного блока.
Аналитикам и специалистам по данным, которым не хватает LLM-стека
Если вы уже работаете с данными или классическим ML, но не закрываете требования вакансий по LLM — курс поможет быстро устранить этот разрыв.
Вы освоите RAG, агентов, дообучение моделей — и сможете перейти в ИИ-инженерию без потери времени.
Вы освоите RAG, агентов, дообучение моделей — и сможете перейти в ИИ-инженерию без потери времени.
Подойдёт ускоренный тариф без вводного блока.
Специалистам без ИТ-бэкграунда, которые хотят войти в новую профессию
Курс проведёт вас от нуля до уровня крепкого специалиста: от основ Python и API до создания собственных ИИ-систем и проектов для портфолио.
Подойдёт полный тариф — с вводным блоком по Python и постепенным входом в профессию.
Инструменты:
Навыки:
Ваши навыки
после обучения
ИИ-инженер
hh.ru
Моделирую и оптимизирую бизнес-процессы в нотации BPMN и оптимизирую их по принципам Lean и Six Sigma.
Анализирую рынок и разрабатываю стратегию роста на основе PEST-анализа, «5 сил Портера», матриц McKinsey, Ансоффа.
Формирую KPI и управляю командой: разрабатываю систему мотивации, контролирую выполнение целей, нанимаю и выращиваю новых руководителей.
Принимаю решения на основе финансовых отчётов P&L, Cash Flow и Balance Sheet, составляю бюджеты и устраняю кассовые разрывы.
Оцениваю финансовую эффективность бизнеса через анализ рентабельности, ликвидности, оборачиваемости капитала.
Внедряю систему менеджмента качества по мировым стандартам и контролирую сертификацию ISO 9001.
Вы добавите 9 проектов в портфолио
Первый запрос к LLM API
Вы напишете скрипт, который принимает вопрос пользователя, отправляет его в API языковой модели и выводит ответ в консоль. Это первый рабочий контакт с LLM через код.
RAG-ассистент по документу в формате PDF
Вы соберёте систему, которая отвечает на вопросы по загруженному PDF: подключите LangChain, векторную базу и проверите качество на 5 тестовых вопросах. Это ключевой проект модуля — на его основе строятся следующие задания.
Веб-интерфейс для RAG-ассистента
Вы обернёте RAG-ассистент в приложение на основе библиотеки Streamlit: пользователь вводит вопрос в браузере и получает ответ. Скриншот интерфейса добавите в GitHub README.
Агент с инструментами на LangChain + LangGraph
Вы создадите агента с поиском и калькулятором и убедитесь, что он выбирает правильный инструмент под каждый вопрос. Бонус: перепишете логику на LangGraph и сравните два подхода.
Запуск RAG-сервиса через фреймворк FastAPI
Вы обернёте RAG-ассистент из модуля 2 в FastAPI, запустите локально и проверите через инструмент Swagger UI.
Агент без разработки на платформе n8n
Вы соберёте рабочий процесс: триггер → LLM → ответ. Самопроверка простая — отправить сообщение и получить ответ от агента.
Мультиагентная система на CrewAI
Вы запустите систему из двух агентов — исследователя и писателя — на реальной задаче и увидите, как они взаимодействуют между собой.
Дообучение моделей Llama / Mistral
Вы дообучите открытую модель на своих данных из 100 примеров через методы LoRA/QLoRA и сравните ответы до и после на 10 тестовых промптах.
Вы самостоятельно разработаете и запустите один из трёх форматов на выбор: RAG-ассистент, ИИ-агент или дообученный сервис. Проект выйдет в публичный GitHub с документацией, а защита пройдёт с разбором кода вместе с ментором.
Итоговый проект
Получите полную программу курса в PDF
Вводный блок (только для трека «С нуля»)
Вы подтянете базу, необходимую для старта: язык Python, работа с библиотеками и программным интерфейсом API, основы обработки данных в библиотеке Pandas, устройство клиент-серверных систем и вводное понимание того, как работают ИИ и нейросети.
- Python: переменные, типы, циклы, функции
- Python: библиотеки, файлы, работа с API
- Pandas: базовая обработка данных
- IT-системы: клиент-сервер, API, формат JSON
- Введение в ИИ: машинное обучение (ML), системы LLM, нейросети без математики
Модуль 1. Основы работы с LLM
Вы разберётесь, как устроены языковые модели, научитесь писать эффективные промпты и делать первые запросы к API на Python. Поймёте, чем отличаются популярные модели и как защититься от галлюцинаций.
- Как работают LLM: архитектура без математики
- Проектирование запросов (промпт-инжиниринг): система, цепочки, роли
- OpenAI API / GigaChat API — первые запросы на Python
- Система Git + платформа Docker + GitHub-портфолио
- Сравнение моделей: GPT-4o, GigaChat, DeepSeek, open-source
- Безопасность LLM: галлюцинации, ограничения (guardrails), риски
Модуль 2. Технология RAG-систем
Вы построите систему, которая отвечает на вопросы по документам: освоите преобразования (embeddings), векторный поиск и соберёте полноценный RAG-ассистент с веб-интерфейсом. Научитесь измерять качество системы и находить точки улучшения.
- RAG: архитектура, зачем нужен, когда применять
- Embeddings и векторный поиск
- Векторные базы: Chroma, Qdrant
- RAG-система на основе программной среды (фреймворка) LangChain
- Фреймворки Streamlit / Gradio: интерфейс (UI) для LLM-приложения
- Оценка качества RAG
Модуль 3. ИИ-агенты
Вы создадите агентов с инструментами и памятью — сначала на коде, потом в среде для разработки без кода (no-code). Развернёте ИИ-сервис через фреймворк FastAPI и соберёте мультиагентную систему, где несколько агентов работают совместно.
- Архитектура агента: память, инструменты, рассуждение (reasoning)
- Агент на фреймворках LangChain + LangGraph
- No-code-агенты: n8n, Dify
- FastAPI: деплой ИИ-сервиса
- Мультиагентные системы
Модуль 4. Дообучение (fine-tuning) и модели с открытым
кодом (open-source)
Вы сможете дообучать открытые модели под конкретные задачи, сравнивать подходы RAG и fine-tuning и отслеживать эксперименты через платформу MLflow. Запустите большие языковые модели Mistral и Llama локально и через платформу Hugging Face.
- RAG vs fine-tuning: когда что применять
- Fine-tuning через методы LoRA/QLoRA — практика
- Open-source модели: Hugging Face, Llama, Mistral
- MLflow: трекинг экспериментов
Модуль 5. Рабочая среда (production) и взаимодействие в команде
Вы разберётесь, как ИИ-инженер работает в реальной команде: составите план ML-проекта, напишете документацию и карточку модели (model card), подтянете язык SQL и познакомитесь с требованиями законодательства в области ИИ.
- SQL для ИИ-инженера
- Жизненный цикл ML: от задачи до прода
- Документирование: model card, README
- Этика и регулирование ИИ в РФ: 152-ФЗ
Модуль 6. Итоговый проект
Вы выберете формат проекта, разработаете его самостоятельно по чек-листу и защитите перед ментором с разбором кода и портфолио
- Выбор темы: RAG-ассистент / ИИ-агент / fine-tuned-сервис
- Разработка проекта
Документ установленного образца
В зависимости от трека обучения вы получите удостоверение о повышении квалификации или диплом о профессиональной переподготовке. Они подтвердят ваши навыки и помогут в карьерном росте.
Преподаватели курса —
практикующие эксперты
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Студенты любят наши курсы
Средний рейтинг 4.8
Ведущие компании доверяют Академии Эдюсон образование своих сотрудников
Наши клиенты — лидеры рынка
750 000
студентов проходят обучение на 2026 год
75+
курсов-профессий выпустили с 2013 года
Академия Эдюсон — это про доверие
№1
в дополнительном обучении по версии рейтинга Smart Ranking
c 2013
года обучаем компании и людей
Мы собрали лучших экспертов со всего мира, сделали удобную платформу, пригласили опытных кураторов — и вот что получилось:
Оставьте заявку — и мы:
Этот курс может оплатить ваш работодатель
Оплату может взять на себя ваш работодатель или любое юрлицо — полностью или частично (50/50 или 75/25). Также подходит собственникам, которые оформляют обучение от своей компании.
Для организаций возможны индивидуальные условия при обучении нескольких сотрудников.
Расскажем о курсе и ответим на вопросы
Поделимся презентацией
Подготовим договор и счёт
Получить консультацию или записаться на курс
-60%
до 20 января
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на 24 месяца. Мы свяжемся с вами и поможем выбрать наилучшие условия обучения.
Форматы обучения
Получить консультацию или записаться на курс
Получить консультацию или записаться на курс
Часто задаваемые вопросы
Нет, начинать можно без опыта. Для этого есть трек, который предполагает обучение с нуля: с вводным блоком по Python, API и базовой работе с данными. Сложной математики не будет — мы объясняем, как работают модели и алгоритмы, на понятных примерах и через практику.
А если вы уже знаете Python, можно сразу идти по ускоренному треку.
А если вы уже знаете Python, можно сразу идти по ускоренному треку.
С базовых вещей: Python, работы с API, структуры ИТ-систем и понимания того, как устроены нейросети. Дальше вы быстро переходите к практике — делаете первые запросы к ИИ-технологиям, пишете простые скрипты и постепенно собираете полноценные приложения.
Нет. Но вы получите всё для успешной карьеры по профессии: на выходе у вас будет портфолио с 9 проектами и удостоверение о повышении квалификации или диплом о профпереподготовке — они подтвердят ваши компетенции.
ИИ-инженер действует на стыке разработки и работы с данными: он проектирует системы с использованием моделей — RAG, агентов, дообучения. В отличие от аналитика, он не только описывает логику, но и реализует её. В отличие от классического разработчика — работает с неопределённостью моделей и учится управлять их поведением.
Да. Мы предлагаем беспроцентную рассрочку — оформить её можно при подаче заявки на курс. Стоимость курса делится на равные ежемесячные платежи без переплат и скрытых процентов — вы начинаете учиться сразу, а платите удобными частями.
Да. У вас будет куратор, который ответит на все вопросы и будет на связи целый год. А итоговый проект вы будете защищать перед экспертом из сферы — он разберёт и прокомментирует ваш код.
Вы будете работать с нейросетями и API: GPT-4o (OpenAI API), GigaChat, DeepSeek, Llama, Mistral, Hugging Face. Освоите фреймворки LangChain, LangGraph, CrewAI, векторные базы (Chroma, Qdrant), а также инструменты запуска и интеграций — FastAPI, Docker, n8n, Dify. Ещё в вашем стеке будут языки и база (Python, SQL, JSON), сервисы для работы с данными и версиями и многое другое.
Да, рынок ещё формируется, и порог входа ниже, чем в классической разработке.
У вас будет несколько серьёзных законченных проектов: RAG-ассистент, который отвечает по документам, ИИ-агент с инструментами и памятью, веб-интерфейс для LLM-приложения, деплой сервиса через FastAPI, дообученная модель (Llama или Mistral) и финальный проект с публичным GitHub, документацией и рабочим деплоем.
Вы получите удостоверение о повышении квалификации (если выбрали трек для ИТ-специалистов) или диплом о профессиональной переподготовке (если учились с нуля). А ещё — диплом Академии Эдюсон.
Сам по себе документ — это плюс, но ключевую роль в поиске работы играют портфолио и навыки.
Сам по себе документ — это плюс, но ключевую роль в поиске работы играют портфолио и навыки.
На расширенном треке вам предстоит учиться 7–9 месяцев, на программе для ИТ-специалистов — 4–5 месяцев. Комфортный темп — 5–7 часов в неделю. Но вы можете подстроить график под себя: мы предлагаем студентам обучение в своём темпе без дедлайнов.
Вы можете подробно изучить полную программу курса, задать все интересующие вопросы менеджеру и получить демодоступ на 2 дня бесплатно.
academy@eduson.tv
Направления обучения
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2026 ООО «ЭДЮСОН»
Рассрочка от партнёров
Академия
Документы
Программы
