Курс Продуктовая AI-разработка

До первого курса, «AI-Driven Development», у меня почти не было опыта работы с агентами. Курс дал понимание, какие агенты бывают, какими пользоваться и какие задачи ими можно решать. И то, чего я совсем не ожидал: на всём этом можно строить продукты, причём делать их самому, чуть ли не в одиночку.

Второй курс, «Продуктовая AI-разработка», дал мне больше уверенности: на генеративном ИИ можно делать достаточно устойчивые продукты для продакшена, и это ближе и проще, чем кажется на первый взгляд. Опыт построения разных систем у меня был, но таких я раньше не строил – теперь строю. Темы всеобъемлющие, домашки объёмные, в них пришлось покопаться, и мне это понравилось. Больше всего понравился разбор моих сессий работы с ИИ: посмотреть со стороны, с оценкой, как я использую AI, – очень хороший инструмент, буду пользоваться им дальше.

Курс мне понравился, критиковать особо нечего. Он получился глубоким по материалам: изучить всё до конца сложно, но понимание верхнего уровня – что потрогать и куда углубиться – он покрывает. Всё очень круто: уже во время курса я успел вывести в прод одну цепочку.

Больше всего ценю формат разбора вопросов и проблем. Теорию можно изучить после в любом удобном виде – запись, саммари, текст. А обсуждение живых вопросов просто так нигде не получишь: для этого нужно искать группу людей или митап.

Я хожу на такие курсы не за тем, чтобы на сто процентов прокачаться как инженер, а за насмотренностью. Технологии развиваются с огромной скоростью, за всем не уследить, и когда приходишь, а за тебя уже всё структурировали, – это дорогого стоит. Поэтому я кайфанул. Не всё понял на сто процентов, но всегда можно вернуться к материалам и быстро сориентироваться, что развивать.

Очень понравилось, как вёл занятия Сергей: он выходил за рамки программы, сравнивал с Google и другими решениями, и после этого просыпался живой интерес поработать с технологиями. Курс на все сто процентов покрыл мои ожидания. Главная мысль, которую я вынес: благодаря ИИ меняется сама специфика бизнеса, на долгосрочные версии больше никто не рассчитывает, поэтому нужно строить свои абстрактные решения, которые покрывают как можно больше провайдеров.

Я стала намного лучше понимать, как AI-системы устроены под капотом: для меня это больше не чёрный ящик, как раньше. Это понимание было суперполезным.

Я целиком доволен и направлением курса, и наполнением. Не было ни одной слабой домашки, про которую думаешь «зачем это всё вообще», – всё было в копилочку. Особенно понравилась глубина, которую я увидел на последних этапах.

Понравилось, что часть задачи можно сделать на среднем уровне, – хороший компромисс: ты пробуешь, несколько раз ошибаешься, исправляешься и доводишь до финала. Мы же сюда пришли за практическим опытом – и не только за hard skills, но и за тем, чтобы подтянуть soft skills и потренировать их на практике.

Курс покрывает все актуальные на данный момент темы по ИИ. При самостоятельном изучении сложно сфокусироваться на том, что действительно важно и нужно. Здесь же теория последовательно и достаточно глубоко изложена. Понравилось, что не нужно искать другие источники – всё в одном месте. Курсовой проект – отличная песочница, чтобы попробовать свои навыки.

Делать домашку было одно удовольствие. Было видно, что всё было очень детально продумано и сколько сил вложено. По домашкам всегда были чёткие инструкции, и было ясно, какой результат требуется. Объём работы и материала огромный: по ощущениям, как будто ребята в 2 месяца уложили годовой курс по ИИ.

Я считаю, что это хорошая база для последующей сертификации. Курс определённо стоит своих денег и даже больше. Я бы прошла его снова, уже с другим курсовым проектом.

Я разработчик и пришла на курс, чтобы глубже разобраться в Agentic AI. С агентскими фреймворками я уже была знакома, но этот курс показал, что действительно нужно для продакшена: оркестрация мультиагентных систем, durable execution, observability, evals, мониторинг, расчёт затрат и безопасность. Проект каждый выбирал сам, но требования были общими и по-настоящему взрослыми: от проектирования MCP-инструментов до мониторинга.

Настоящим открытием стала работа с кодинговым агентом: с ним можно не только писать код, но и выстраивать стратегию и бэклог. Очень ценными оказались разборы логов сессий. Теперь я гораздо внимательнее слежу за контекстным окном, fallback-стратегиями и предупреждениями агента.

Отдельное спасибо за формат: теория и практика, ревью работ с конкретными рекомендациями, живой обмен с другими участниками. Нагрузка была серьёзной, но она того стоила. Рекомендую всем, кто хочет не просто познакомиться с Agentic AI, а научиться строить на нём реальные системы.