Візьміть AI-кодинг під контроль та перетворіть його на керований інструмент розробки 🦾
Цей курс для тих, хто використовує AI для кодингу, але:
❌ згенерований код потребує більше часу на перевірку і виправлення, ніж написання з нуля
❌ AI працює на окремих задачах, але не масштабується на рівень проєкту
❌ AI не вбудований в процес розробки та не дає відчутного приросту ефективності
🤖 AI може писати код за вас. Питання — як це робити правильно:
Курс навчає розробників використовувати штучний інтелект у щоденній розробці — від написання коду до тестування, дебагу та code review. Програма побудована на практичних задачах і наскрізному кейсі: на кожному занятті студенти застосовують AI для вирішення реальних задач розробника.
За 16 занять:
— інтегруєте AI у dev workflow
— генеруєте код, тести і документацію
— працюєте з legacy і дебагом через AI
— проводите code review з AI
✔️ формуєте власний AI Dev Toolkit — власний набір промптів, підходів і workflow, які можна одразу використовувати в роботі
Лектор
Валентин Дружинін
Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems)
- впроваджував AI та data-рішення у production: розробив RAG-систему для роботи з документами та інтеграції LLM у бізнес-процеси, побудував ETL-інфраструктуру (Apache Airflow, AWS), оптимізував cloud-витрати (~$20K/рік), працював із backend-системами й data pipelines
- спеціалізується на побудові систем, де AI є частиною інженерії, а не окремим експериментом — з фокусом на масштабованість, стабільність і реальне застосування в продуктах
AI вже змінює підхід до розробки й стає частиною роботи сильних інженерів.
Приєднуйтесь до навчання, та інтегруйте його у свою розробку 🔗

Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів