Длительность1 мес.

ФорматОнлайн

УровеньНачинающий

Автоматизация задач Промпт-инжиниринг Работа с AI-агентами Работа с генеративным ИИ GitLab Ollama PostgreSQL Python VS Code

Мнение редакции

8.4/10

Курс попадает точно в актуальный запрос: не «разобраться в нейросетях вообще», а собрать конкретный рабочий инструмент, который ищет ответы в корпоративной документации и не выдумывает их. Школа объясняет смысл RAG прямо: он решает главную проблему обычных чат-ботов, галлюцинации и неточные ответы, потому что ассистент отвечает только по своей базе.

Траектория выстроена аккуратно: первые занятия целиком в no-code и low-code, во второй части появляются небольшие фрагменты JavaScript и Python в готовых шаблонах. Программирование помогает, но не обязательно. За две недели человек проходит путь от визуальной сборки в LangFlow до локального приложения с интерфейсом в Telegram, и это редкий случай, когда короткий интенсив заканчивается работающим продуктом.

Отдельно стоит отметить учебный GPU-сервер: доступ к нему даётся бесплатно на время обучения, поэтому для запуска локальных моделей через Ollama не нужен мощный компьютер. Из техники достаточно ноутбука и браузера. Для курса про локальные модели это принципиально: обычно половина группы отваливается именно на железе.

Ограничение простое: две недели дают прототип, а не инженера. Промышленная эксплуатация, качество поиска, оценка ответов и безопасность за рамками. Но как вход в тему и как проект в портфолио за 27 900 рублей интенсив выглядит одним из самых практичных предложений в каталоге.

Вердикт: двухнедельный интенсив от no-code сборки до Telegram-бота с поиском по своим документам, с бесплатным GPU-сервером и без требования уметь программировать.

Плюсы

путь от no-code сборки до работающего Telegram-бота за две недели
бесплатный доступ к учебному GPU-серверу на время обучения
не требует навыков программирования на старте
актуальный стек: LangFlow, LangChain, Ollama, pgvector, MCP
объясняется, как бороться с галлюцинациями через поиск по своей базе
готовый прототип ИИ-ассистента идёт в портфолио

Минусы

две недели дают прототип, а не промышленное решение
оценка качества ответов и безопасность решения за рамками программы
документ об обучении на странице курса не обещан
во второй части всё же появляется код: без базового синтаксиса будет труднее

Кому подходит

Тем, кто хочет собрать ассистента по своей документации

RAG позволяет создать ассистента, который не выходит за пределы конкретной базы: документации, логов, кодовой базы.

Специалистам без опыта программирования

Первые занятия проходят полностью в no-code и low-code, дальше идут готовые шаблоны с небольшими фрагментами кода.

Тем, у кого слабый компьютер

На время обучения даётся доступ к учебному GPU-серверу: для локальных моделей достаточно ноутбука и браузера.

Тем, кому нужен проект в портфолио быстро

За две недели собирается работающий Telegram-бот, который можно показать работодателю.

Кому курс не подойдёт

тем, кому нужно промышленное решение: за две недели собирается прототип
тем, кто хочет разобраться в устройстве языковых моделей изнутри
тем, кому нужен документ об обучении: на странице курса он не заявлен

Чем отличается от других курсов направления

Подборка направления состоит из тяжёлых программ: «Инженер данных» у TeachMeSkills за 100 000 рублей, «Инженер данных с нуля» и «ML-инженер» у Яндекс Практикума за 169 500 и 192 000 рублей на год. Это профессии целиком, с длинной теорией и большим сроком. Интенсив по агентам и RAG стоит 27 900 рублей и идёт две недели: он не конкурирует с ними, а закрывает конкретный навык, которого в этих программах либо нет вовсе, либо он занимает один модуль. Логика выбора простая: если нужна профессия, дешёвых вариантов здесь нет, если нужен рабочий ассистент по своим документам, платить 190 тысяч за это незачем.

Обзор курса

Что за курс

Практический интенсив на 2 недели, уровень для начинающих. Заявленный путь: от прототипа без написания кода до простого Python-бота. Результат это ИИ-инструменты, которые находят нужную информацию, отвечают на вопросы и получают данные из внешних сервисов.

Кто ведёт

Практик из индустрии: школа указывает опыт создания цифровых продуктов в корпорациях, среди названных Альфа-Банк, Ак Барс Банк, МТС и Viasat, а также более 10 лет опыта в корпоративном обучении.

Что внутри программы

Первая тема это сборка ассистента без кода: как загрузить документ, обработать текст так, чтобы по нему работал поиск, и подключить модель в визуальном интерфейсе. Вторая про подключение внешних сервисов через протокол MCP и добавление готовых инструментов. Четвёртая про цепочку обработки запросов в LangChain: поиск данных, обработка моделью и выполнение инструментов, с подключением локальных моделей через Ollama. Отдельно разбирается упаковка решения через FastAPI при помощи вайб-кодинга и Telegram-интерфейс: команды, webhook, авторизация и работа через Ollama.

Какие инструменты используются

LangFlow для визуальной сборки, Ollama для локальных моделей, PostgreSQL с расширением pgvector для векторного поиска, протокол MCP для внешних инструментов. Код пишется в VS Code, материалы и задания хранятся в GitLab. На время курса школа даёт доступ к учебному GPU-серверу, поэтому мощный компьютер не нужен: хватает ноутбука и браузера с актуальной версией.

Нужно ли уметь программировать

Школа отвечает на это отдельно: для начала нет. Первые занятия проходят полностью в no-code и low-code, во второй части появляются небольшие фрагменты JavaScript и Python в готовых шаблонах. Базовое понимание синтаксиса помогает, но обязательным не является.

Зачем это на практике

Школа описывает применение так: RAG позволяет компаниям автоматизировать техподдержку, ускорить поиск по внутренней документации и создать ассистента, который не выходит за пределы конкретной базы данных, отвечая по документации, логам и кодовой базе. Ориентир по доходу приводится рыночный: средняя зарплата AI-инженера в России в 2025 году около 220 000 рублей.

Деньги

27 900 рублей одним платежом вместо 39 200, в рассрочку от 1 633 рублей в месяц при сроке 24 месяца. Рассрочка беспроцентная от партнёров. Налоговый вычет до 13 % доступен при официальном трудоустройстве. Обучение может оплатить работодатель, для компаний есть отдельные условия.

Итог

Одно из самых прикладных предложений в линейке: короткий срок, понятный результат и работающий прототип в портфолио. Не ждите от двух недель промышленного качества, но для входа в тему агентов и RAG этого достаточно.

Программа курса

1Сборка первого ассистента без кода

Как загрузить документ, обработать текст так, чтобы ассистент мог по нему искать, и подключить модель в визуальном интерфейсе LangFlow.

2Подключение внешних сервисов через MCP

Добавление готовых инструментов к ассистенту по протоколу MCP: получение данных из внешних систем.

3Поиск по документам и векторная база

Хранение и поиск фрагментов в PostgreSQL с расширением pgvector: ассистент отвечает по документации, логам и кодовой базе, а не выдумывает.

4Цепочки обработки запросов в LangChain

Последовательность работы ассистента: поиск данных, обработка моделью и выполнение инструментов. Подключение локальных моделей через Ollama.

5Локальные модели и GPU-сервер

Запуск моделей локально через Ollama на учебном GPU-сервере школы, без покупки своего железа.

6Упаковка в сервис через FastAPI

Превращение сборки в приложение с помощью FastAPI при поддержке вайб-кодинга.

7Telegram-интерфейс

Команды, webhook и авторизация, работа бота через Ollama: пользователь получает привычный интерфейс вместо консоли.

8Итоговый прототип

Реальный прототип ИИ-ассистента в виде Telegram-бота, который можно добавить в портфолио.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

собирать ИИ-ассистента в визуальном интерфейсе без написания кода
готовить документы для поиска и хранить их в векторной базе на pgvector
подключать внешние сервисы к ассистенту через протокол MCP
строить цепочки обработки запросов в LangChain
запускать локальные модели через Ollama
упаковывать решение в сервис на FastAPI
делать Telegram-интерфейс с командами, webhook и авторизацией
снижать галлюцинации, ограничивая ответы своей базой знаний

Как проходит обучение

Старт вместе с потоком

Поток стартовал 24 августа, длительность интенсива 2 недели, присоединиться можно и после старта.

От no-code к коду

Первые занятия полностью без программирования, дальше небольшие фрагменты JavaScript и Python в готовых шаблонах.

Доступ к GPU-серверу

На время обучения школа даёт учебный GPU-сервер: свой мощный компьютер для локальных моделей не нужен.

Рабочая среда

Код пишется в VS Code, материалы и задания хранятся в GitLab.

Пошаговая сборка продукта

Каждая тема добавляет слой: документ, инструменты, цепочка, сервис, интерфейс в Telegram.

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли уметь программировать?

Для начала нет. Первые занятия проходят полностью в no-code и low-code, во второй части появляются небольшие фрагменты JavaScript и Python в готовых шаблонах. Базовое понимание синтаксиса помогает, но не обязательно.

Что понадобится для обучения?

Ноутбук и браузер актуальной версии. Мощный компьютер не нужен: школа даёт доступ к учебному GPU-серверу на время курса.

Какие инструменты используются?

LangFlow, Ollama, PostgreSQL с расширением pgvector и протокол MCP. Код пишется в VS Code, материалы и задания хранятся в GitLab.

Что такое RAG и зачем он нужен?

Это подход, при котором модель отвечает по вашей базе: документации, логам, кодовой базе. Он решает главную проблему обычных чат-ботов, галлюцинации и неточные ответы.

Что получится на выходе?

Реальный прототип ИИ-ассистента в виде Telegram-бота с поиском по документам и подключением внешних сервисов, который можно добавить в портфолио.

Сколько длится курс?

2 недели, формат онлайн, уровень для начинающих.

Насколько это востребовано?

Школа называет навыки создания RAG-ботов одними из самых востребованных в ИТ и приводит ориентир: средняя зарплата AI-инженера в России в 2025 году около 220 000 рублей.

Какие есть варианты оплаты?

27 900 рублей одним платежом вместо 39 200 или беспроцентная рассрочка от партнёров на 24 месяца, от 1 633 рублей в месяц. Доступен налоговый вычет 13 % при официальном трудоустройстве.

Отзывы о курсе «RAG-боты и агенты LLM (большие языковые модели)»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

ИльяМосква29.03.2026

Достоинства: GPU-сервер в комплекте и понятная сборка по шагам

Недостатки: две недели пролетают, углубляться некогда

Нужен был ассистент по внутренней документации отдела, до этого пробовал сам и утонул в выборе между десятком фреймворков. Здесь всё разложено: сначала визуальная сборка, потом та же логика руками через LangChain, потом бот в Telegram. Отдельно порадовал доступ к серверу: у меня ноутбук без нормальной видеокарты, локальные модели я бы иначе не запустил. Прототип показал руководителю на второй неделе.

👍 0👎 0

ВераПермь07.03.2026

Достоинства: реально можно без опыта в коде

Недостатки: про оценку качества ответов почти ничего

Я маркетолог, кода не писала никогда. Первая половина далась легко, во второй пришлось разбираться с шаблонами, но всё работало. Чего не хватило: как проверять, что бот отвечает правильно, и что делать, когда он всё-таки ошибается. Об этом почти не говорили.