Курс предназначен для DevOps-, SRE- и Platform-инженеров, специалистов по разработке и сопровождению CI/CD-процессов, а также разработчиков и QA-инженеров, заинтересованных во внедрении инструментов искусственного интеллекта в процессы разработки и эксплуатации.

Для успешного прохождения курса рекомендуется уверенное владение базовыми инструментами и технологиями инфраструктурной разработки: работа с Linux и Git, понимание основ Docker и формата YAML, а также навыки написания простых Bash-скриптов. Дополнительно потребуется умение читать код на Python и JavaScript, а для работы с n8n — базовые знания TypeScript.

Обучение предполагает участие в одной-двух онлайн-встречах в неделю общей продолжительностью около 2−4 часов, а также выполнение практических заданий, на которые рекомендуется выделять дополнительно 3−5 часов. Средняя нагрузка составляет 7−9 часов в неделю.

Все записи занятий и сопутствующие учебные материалы будут доступны участникам курса в течение 24 месяцев после начала обучения, что позволяет изучать пропущенные темы в удобном темпе.

Да, программа курса включает практические задания с готовыми шаблонами и примерами реализации, включая сценарии на базе n8n и RAG-систем.

Основная часть практических заданий и примеров в рамках курса ориентирована на использование облачных моделей и сервисов искусственного интеллекта. При этом участники, располагающие необходимыми вычислительными ресурсами, включая видеокарту с поддержкой локального запуска моделей, смогут при желании выполнять часть практики с использованием локально развернутых решений.

Для прохождения курса подойдёт любой современный компьютер под управлением Windows, macOS или Linux с установленным Docker. Для комфортной работы с локальными моделями искусственного интеллекта рекомендуется конфигурация не ниже 4 vCPU, 16 ГБ оперативной памяти и 30−50 ГБ свободного дискового пространства.
Наличие графического процессора (GPU) желательно, однако не является обязательным требованием: все задания можно выполнять и на CPU, хотя отдельные операции могут выполняться медленнее. Если доступных вычислительных ресурсов недостаточно, участникам будут предложены альтернативные варианты развертывания и выполнения практических заданий.

В рамках курса используются современные инструменты и сервисы для построения AI-решений в инженерных процессах, включая облачные LLM, платформу автоматизации n8n, инструменты агентной разработки, такие как Claude Code и OpenCode, а также RAG-системы для работы с корпоративными знаниями и документацией.
Основной акцент программы сделан на практическом применении этих технологий в DevOps-процессах.

Курс сфокусирован на практическом применении технологий искусственного интеллекта в задачах DevOps и эксплуатации инфраструктуры. В программу входят сценарии автоматизации обработки инцидентов и алертов, интеллектуального управления процессами развертывания, а также интеграции ИИ в CI/CD-конвейеры и операционные процессы.

По завершении курса участники получат настроенное рабочее окружение с AI CLI-инструментами, развернутую RAG-систему для работы с внутренней документацией и базой знаний, а также сформируют уверенное понимание ключевых концепций, терминологии и принципов работы современных LLM.

На протяжении обучения участникам доступен общий чат с куратором и экспертом для оперативного решения вопросов и обсуждения практических задач. Дополнительно проводятся регулярные еженедельные встречи, на которых можно получить обратную связь, разобрать сложные темы и обсудить возникающие вопросы по материалам курса и практическим заданиям.

Да, для участников курса предусмотрена возможность оформления рассрочки сроком до 4 месяцев. Для юридических лиц доступна оплата по счёту, а также специальные условия для корпоративного обучения, включая командные пакеты и проведение закрытых потоков для отдельных компаний и команд.

Участники могут оформить полный возврат стоимости обучения до проведения второй живой встречи. При возврате удерживается только комиссия платёжной системы, если она была применена при оплате.