Прокачайся
в AI за 6 недель. Без воды. Только код и практика.

Прокачайся в AI за 6 недель.
 Без воды. Только код и практика.

Об авторах
Программа
Кейсы
Об обучении

6 недель, чтобы перестать бояться нейросетей и начать ими управлять. Для тех, кто пишет код, а не просто смотрит туториалы.

Перейти к тарифам
Начать обучение
Посмотреть программу

Буткемп по AI для разработчиков #2

<Когда>
13 июня
<Длительность>
1,5 месяца
<Рейтинг курса>
8.7/10
<Поток>
#2
<Кто ведет>
Максим Аверин
Основатель Interview Hustlers
<Кто ведет>
Максим Карась
Senior Dev 
в команде LLM Тинькофф
Программа
7 или 10 online-занятия 2 раза в неделю
Модуль 1
База ИИ, chatGPT, экосистема AI
Темы:
Домашнее задание:
Настроить свое AI окружение, купить все необходимые сервисы, начать чаще пользоваться им. Вместо Google идем в Perplexity
Результат:
  • Оформили и купили доступ к AI-инструментам из РФ
  • Понимаете основы LLM, ориентируетесь в пределах возможного с AI, знаете актуальные тулзы и их возможности
  • Внедрили в повседневную работу тулзы для разработчика
Гайды:
  • Полный гайд, как покупать AI-сервисы из РФ, какой VPN покупать
  • Шпаргалка по AI-тулзам для работы разработчика
  • Разбираем написание своих Agents (GPT) и Tooling
  • Рассматриваем perlexity, warp. dev, wisperflow. ai, буквица, limitless
AI-экосистема для разработчика
  • Начало и уровни использования ИИ
  • LLM: теоретическая база, нужная для понимания всего материала (определение, next token prediction, dataset, attention)
  • Почему нейронка такая тупая? Или почему сетки выдают «2+2=5?»
  • Как экономить деньги при запросах в AI-тулзы?
Основы LLM
  • История развития моделей
  • Основные возможности
  • Сценарии применения и Web vs Desktop-версия
  • Advanced Voice Mode
  • Рассматриваем 8 практических кейсов ChatGPT
  • Как обходить корпоративные лимиты с использованием AI?
ChatGPT
  • Разбираем, как купить и оплатить VPN
  • Разбираем, как оплачивать AI-сервисы 5 разными способами
  • (BONUS) В VIP-тарифе мы все покупаем за вас
Покупка и получение ИИ-инструментов из РФ
Модуль 2
Prompt Engineering
Темы:
Домашнее задание:
  • Тест по основам Prompt Engineering
  • Тест "Оптимально ли составлен prompt?”
Результат:
  • Владение основами Prompt Engineering для эффективных запросов
  • Знание возможностей Claude и умение выстраивать сложные исследовательские проекты
  • Практическое использование MCP как рабочего инструмента
  • Понимаете характеристики ключевых моделей на рынке и их направления развития
  • Не являетесь заложником одной модели, выжимаете максимум эффективности для каждой задачи
Гайды:
  • Текстовая методичка по Prompt Engineering
  • Анализируем сильные и слабые стороны Claude vs GPT vs Gemini vs DeepSeek vs Grok
  • Изучаем подход "Задача - Интерфейс - LLM"
  • Рассматриваем стратегии развития крупных AI-провайдеров
  • Определяем лучшие модели для кода, текста, исследований, side-проектов, сложных задач, брейншторминга
Сравнение моделей
  • Создание собственных MCP-серверов, интеграция MCP с Cursor
MCP-сервера
  • История развития моделей
  • Основные возможности, особенности написания промптов
  • Изучаем Claude code, MCP, Artifacts, Проекты
  • Сравниваем с ChatGPT и Gemini
  • Рассматриваем 5 практических кейсов
Claude
  • Изучаем основы: User & System Prompt, Context Window & Awareness, Roles
  • Разбираем продвинутые концепции: Jailbreaks, RAG
  • Осваиваем подходы к промпт-инжинирингу (Zero-shot, Few-shot, CoT)
  • Изучаем цикл “ЧИП” (черновик → итерация → проверка)
  • Смотрим лучшие практики и узнаем ответы на вопросы: “дает ли роль профит?”, “переполняется ли контекст?”
  • Особенности промптов для reasoning-моделей
Prompt Engineering
Модуль 3
Введение в Cursor и другие AI IDE (Github Copilot, Codeium)
Темы:
Домашнее задание:
  • Установка и настройка Cursor, начало экспериментов с ним
Результат:
  • Понимание рынка AI-инструментов для разработки и конкурентных преимуществ
  • Настройка Cursor для убоства использования на уровне JetBrains IDE
  • Знание ключевых возможностей Cursor и скрытых функций
Гайды:
  • Импорт эталонных настроек Cursor с подробными объяснениями
  • Настройка Cursor для удобства использования на уровне JetBrains IDE
  • Особенности VS Code: расширения, настройки, темы
  • Бета-функционал, системные правила, MCP
  • YOLO режим для автономной работы агента
  • Запуск проектов
Настройки Cursor
  • Агентский режим с контекстом, запуском команд и автоматическим исправлением ошибок
  • Tab-функция для работы с файлами и предсказания кода
  • Чатовое окно с применением/откатом изменений, поиском по кодовой базе, поддержкой изображений, поиском в интернете
  • Быстрые изменения в терминале и файлах
  • Выбор моделей, тарификация, Thinking и Max режимы
  • Последние обновления и .mdc правила
Обзор функционала и общие принципы для AI IDE (применимый для всех AI-инструментов)
  • Расширения (GitHub Copilot, Codeium, Continue, Cline, Junie)
  • IDE (Cursor, Windsurf, Trae, Devin)
  • CLI (Claude Code, Codex)
  • Веб-сервисы (Bolt, v0)
Обзор AI инструментов
Модуль 4
Методы решения задач с Cursor
Темы:
Проектное домашнее задание:
  • Решение типовой задачи из вашего стека с анализом взаимодействия с Cursor и оценкой результата
Результат:
  • Использование Cursor, как помощника, а не вредителя
  • Быстрое и качественное погружение в новые проекты
  • Умение создавать визуализацию связей компонентов проекта
  • Решение рутинных задач от постановки до merge request с ревью через ИИ
  • Планирование и создание документации с участием ИИ
  • Классический пример, где отсутствие правила ухудшило генерацию
  • Стратегия реализации
  • Полная реализация фичи: сервис, репозиторий, юнит и интеграционные тесты, тестирование с ИИ, создание merge request, ревью кода
  • Обсуждение развития навыков использования Cursor
Практический пример: от Jira до Merge Request
  • Запуск через launch.json и грамотное использование дебаггера
  • Работа с документацией проекта
  • Создание Mermaid-диаграмм компонентов
  • Создание .mdc правил с code style проекта
  • Поддержание актуальности инструкций
Онбординг в новый проект
  • Правила взаимодействия и правильное восприятие инструмента
  • Анти-паттерны использования
  • Понимание сигналов и артефактов от LLM
  • Подход ТДИТ для работы с контекстом и принцип ШГИ для решения задач
  • Лучшие практики для эффективного использования
Эффективное взаимодействие с Cursor
Модуль 5
Кейсы решения рабочих задач #1
Теория:
Практические кейсы из жизни программиста:
Домашнее задание:
  • Подумать какие задачи в карьере, можно было быстрее и лучше сделать с AI, рассказать о подходе, которые стоило применить
Результат:
  • Глубоко понимаете Cursor Rules и умеете формировать собственный набор правил под специфику проекта
  • Строите полноценную экосистему в Cursor для нескольких сервисов/репозиториев — от общего контекста до точечных настроек каждого проекта
  • Превращаете абстрактную идею в структурированную документацию → MVP-визуализацию → список задач
  • Создаёте интерактивные презентации и отчёты, экономя часы на ручной подготовке материалов
  • Ускоряете онбординг в новый проект минимум в 3 раза: быстро строите карту компонентов, находите точки изменений, подготавливаете правила для AI-инструментов
  • Решаете типовые кейсы (межсервисные баги, оптимизация SQL, рефакторинг, масштабные эпики) через пошаговую коллаборацию с Cursor, сводя рутины к миниму
  • Как написать документацию по проекту, который является просто идеей в голове?
  • Как визуализировать MVP перед написанием кода?
  • Как документацию превратить в полноценные задачи, которые можно давать Cursor и жать enter?
  • Как сделать крутую, интерактивную презентацию с помощью 1 промпта?
Документация
  • Cursor Rules в деталях, глубокое изучение правил и построение экосистемы для нескольких проектов/сервисов
  • Разбираем, как построить экосистему в Cursor, когда несколько проектов / сервисов?
  • Как исправить межсервисный баг? Как фиксить код после ревью, где несколько сервисов?
  • Как оптимизировать сложный SQL запрос?
  • Как правильно писать Mock, разобраться в сложной бизнес логике, как отрефакторить код после ИИ?
  • Переделать крупную фичу в монолите, проанализировать варианты решения, декомпозировать, написать документацию, защитить решение
Типовые задачи
  • Как разобраться в новом проекте?
  • Написание сервиса с нуля по идее, которая возникла в голове (не удалось, перенесли на следующую встречу)
  • Как выполнять задачу сразу в нескольких репозиториях?
  • Как работать с общим репозиторием, где лежат все контракты?
  • Пример написания правил для реализации огромного эпика по шагам?
Ускоряем ваш онбординг на новом проекте в 3 раза
Модуль 6
Кейсы решения рабочих задач #2
Разбор проектного домашнего задания:
Практические кейсы из жизни программиста:
Результат:
  • Проведение code review в Cursor для своего кода
  • Быстрые и качественные комментарии к merge request’ам коллег
  • Создание дизайн-документов, RFC, PUML и Mermaid-диаграмм
  • Быстрое проектирование структуры сервисов
  • Освоение эталонного workflow: онбординг → анализ → генерация артефактов → ревью → правки → merge request
  • Рассмотрим самые частые ошибки, которые допускались при решении
  • Изучим эталонное решение задачи и его шаги
  • Посмотрим на еще 1 пример онбординга в проект
Разберем ваши кейсы
  • Делаем дизайн-док сервиса/фичи по коду за 10 минут: автоматическая генерация PUML диаграмм: отдельный сервис / автоматизация на Cursor Rules
  • написание RFC документа по новой фиче (придумать, описать, рассмотреть аналоги, декомпозировать лучшее)
  • Как проектировать структуру сервиса на Python?
System Design
  • Как внедрить Cursor IDE для code review и подстроить его под style guide компании и экономить до 2 часов в день?
  • Как после ревью чужого кода направить человека для исправления, чтобы он по шагам сделал красоту?
Code review
Модуль 7
Практикум ИИ-агентов (n8n, telegram bot, ios приложение)
Практические кейсы:
Домашнее задание:
  • Сделать своего бота на Telegram с помощью инструмента AI автоматизации
Результат:
  • Умеете строить no-code ИИ-агентов в n8n и Make: соединяете LLM-запросы, веб-хуки, базы данных и любые внешние API в один автопроцесс за счёт перетаскивания логических блоков
  • Не теряете время на тестирование, коммитах, ребейзах, проверки состояния подов с помощью Gitkraken, Postman и K9s
  • Уверенно проходите типовые интервью по System Design и готовитесь к ним с помощью ИИ
  • Легко создаете за 1 вечер удобные приложения под ваши жизненные потребности
  • Понимаете как превращать сырую идею в чёткое техническое задание
  • Показать как сформулировать ТЗ из идеи
  • Показать как реализовать ТЗ на неизвестной тебе плафторме (мобила/веб)
Прорабатываем ТЗ
  • Введение в ИИ-агентов. Делаем автоматизацию в n8n и Make
  • Делаем своего бота в Telegram без единой строчки своего кода
  • Пишем решение типовой задачки System Design — «Спроектируй Twitter»
  • Показываем, как сделать приложение для медитаций для IOS
  • Рассматриваем инструменты продуктивности разработчика — Gitkraken, Postman, K9s
Модуль 8
Теория LLM
Темы:
Домашнее задание:
  • Сравнение открытой 7B-модели с облачной GPT-4o по качеству, времени ответа и стоимости
  • (Дополнительно) Делаем свое слепое тестирование на openrouter по API, как LM Arena
Результат:
  • Можете объяснить архитектуру трансформера и роль внимания на пальцах
  • Понимаете разницу между RAG и fine-tuning и умеете выбрать подход под кейс
  • Знаете, какое железо и квантование нужны, чтобы запустить 7B/13B модель дома
  • Разговариваете с ML-инженером на одном профессиональном языке: embeddings, LoRA, recall@k, latency
  • Где действительно нужен ML-инженер, а где хватает «обёртки» над API
  • Метрики качества (accuracy, latency, cost per 1k tokens) и TCO-калькулятор
Reality-check для менеджера
  • Retriever → Builder → LLM; гибридный поиск BM25 + векторный
  • Когда RAG лучше fine-tune и наоборот
  • Пример пайплайна: LangChain + Qdrant + GPT-4o (20 строк кода)
RAG-подход
  • LoRA / QLoRA, Adapters, Prefix-/Prompt-Tuning
  • Как выбрать: стиль, приватные данные или повышение точности
  • Краткий чек-лист подготовки датасета (50–100 пар → ощутимый прирост)
Fine-Tuning: от Full до PEFT
  • Когда есть смысл ставить LLaMA 2/3, Mistral, Mixtral, Qwen локально
  • Квантование (8-/4-/GGUF), Ollama, Text-Generation-WebUI, llama.cpp
  • Минимальный домашний сервер: CPU + GPU/Apple Silicon, VRAM vs RAM
Локальные LLM
  • BERT vs GPT vs T5/BART; Mixture-of-Experts и MoE-дизайн 2025 года
  • Обзор ключевых громких слов: RLHF, Mixture-of-Agents, Speculative Decoding
  • Где применяют reasoning-модели (GPT-4o, Claude-4, Gemini-2.5, DeepSeek)
Эволюция моделей
  • Encoder / Decoder, Multi-Head Attention, Feed-Forward блоки
  • Позиционное кодирование и длинный контекст: RoPE, Flash-/Paged Attention
Архитектура трансформеров
  • Токенизация, эмбеддинги, вероятностная генерация
  • Ограничения «окна контекста» и механизм внимания
Принципы работы LLM
Модуль 9
Практика построения базы знаний
Темы:
Домашнее задание:
  • Развёртывание production-бота, который работает с вашей базой знаний и отвечает со ссылками на источники.
Результат:
  • Развёртывание рабочего RAG-бота для внутренней базы знаний
  • Понимание полного жизненного цикла данных: сбор → чистка → эмбеддинг → хранение → выдача ответа
  • Навыки fine-tuning параметров для русского и английского контента
  • Умеете измерять и улучшать качество (precision, recall, latency, цитаты)
  • Создание фирменных GPT-ботов через GPT Builder/Assistants API
  • Delta-индексы и компрессия векторов
  • Бюджетный режим «embeddings once, answer many»
  • Пулы подключений и асинхронные запросы для снижения latency
Оптимизация стоимости и скорости
  • RBAC и защита PII: фильтрация на этапе retrieval и post-processing
  • Обновление индекса: инкрементальные апдейты, cron + webhooks
  • Логирование запросов/ответов для дообучения и аналитики
Управление знаниями и безопасность
  • LangChain / LlamaIndex: плюсы, минусы, типовые графы
  • Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma: где что дешевле и быстрее
  • OpenAI embeddings vs BGE-base vs text-embedding-3: стоимость и качество на RU/EN
  • Streamlit, FastAPI, Telegram Bot API — быстрый фронт/интерфейс
Инструменты и стеки
  • Single-stage vs multi-stage retrieval
  • Hybrid search (BM25 + vector)
  • Резервные стратегии: FAQ-fallback, web-search-fallback
  • Кэширование hot-queries и результат-синификаторов (answer + sources)
Архитектуры RAG в проде
  • Сбор и классификация источников: wiki-страницы, PDF-ы, презентации, почтовые цепочки, тикеты
  • Очистка и нормализация (chunking, дедупликация, расширение метаданных)
  • Генерация эмбеддингов и запись во векторное хранилище
  • RAG-конвейер: retrieval → rerank → LLM-ответ с цитатами
  • Метрики качества: precision@k, recall@k, latency, faithfulness
Жизненный цикл корпоративной базы знаний
Модуль 10
Side Hustle
Серафим Кораблев о создании культовых приложений с AI
Серийный предприниматель, Forbes U30 Winner, делал экзиты на несколько миллионов долларов. Сооснователь Via Protocol (привлёк $ 1,2 млн инвестиций при оценке $ 20 млн), создатель Cutly — AI video maker (продан), Gas Pump (приобретен BabyDoge, стал #2 Product of the Year на ProductHunt), 21st. dev — крупнейшего AI маркетплейса React UI компонентов.
В 23 года имеет опыт запуска и продажи множественных проектов: от салона красоты до криптовалютных стартапов. Экс-продукт-директор ювелирной сети Sunlight, экс-проект-менеджер MGcom (работал с Qiwi, re: Store, Street Beat).
Богдан Печёнкин о создании AI Dating Copilot от идеи до 10,000+ пользователей
Сооснователь Vibe (30,000+ пользователей и 1000+ платных клиентов) и соавтор курса Симулятор DS (1000+ студентов). ML Engineer с 4-летним опытом работы в крупных компаниях (X5 Group, AliExpress, GoldenGoose). Соавтор книги «Machine Learning System Design» (Valeri Babushkin, Arseny Kravchenko).
Богдан расскажет о создании AI Dating Copilot от идеи до 10,000+ пользователей, поделится опытом монетизации AI-продуктов и покажет, как превратить технические навыки в успешный стартап. Обсудит практические аспекты запуска AI-сервисов, динамическое ценообразование и юнит-экономику AI-продуктов.
Семинар в записи с приглашёнными звёздами мира AI, которые расскажут о том, как используют и зарабатывают на AI
Ученики данных компаний прошли курс по AI
и уже работают эффективнее
Тарифы
  • 10 online-занятий 2 раза в неделю
  • Общий чат учеников в Telegram с ментором
  • Доступ к материалам в Notion
  • Практические домашние задания
  • Доступ к материалам обучения — 12 месяцев
  • Zoom-сессии с ответами на вопросы
  • Отдельный VIP-чат с ментором
  • Разбор индивидуальных проектов
  • Секретный подарок для разработчика
Оплатить полностью
Оплатить в рассрочку
Оплатить иностранной карточкой или криптой
Оплатить полностью
Оплатить в рассрочку
Оплатить иностранной карточкой или криптой
<Модуль 1> База ИИ, chatGPT, экосистема AI
<Модуль 2> Prompt Engineering
<Модуль 3> Введение в Cursor и другие AI IDE
<Модуль 4> Методы решения задач с Cursor
<Модуль 5> Кейсы решения рабочих задач #1
<Модуль 6> Кейсы решения рабочих задач #2
<Модуль 7> Практикум ИИ-агентов (n8n, bot)
<Модуль 8> Теория LLM
<Модуль 9> Практика построения базы знаний
<Модуль 10> Side Hustle
<Модуль 0>
Вводный модуль

<Модуль 1>
База ИИ, chatGPT, экосистема AI

<Модуль 2>
Prompt Engineering

<Модуль 3>
Введение в Cursor

<Модуль 4>
Решение задач с Cursor

<Модуль 5>
Advanced Cursor

<Модуль 6>
Практика Cursor

<Модуль 7>
Практическое применение. AI

<Модуль 8>
Теория LLM

<Модуль 9>
Практика построения базы знаний

<Модуль 10>
Side Hustle
VIP
Мест осталось:
5/15
Доступ к обновлениям курса - 1 год
(мы обновили курс на 30% в сравнении с первым потоком)
74 990 ₽
84 990 ₽
<Модуль 1> База ИИ, chatGPT, экосистема AI
<Модуль 2> Prompt Engineering
<Модуль 3> Введение в Cursor и другие AI IDE
<Модуль 4> Методы решения задач с Cursor
<Модуль 5> Кейсы решения рабочих задач #1
<Модуль 6> Кейсы решения рабочих задач #2
<Модуль 7> Практикум ИИ-агентов (n8n, bot)
<Модуль 8> Теория LLM
<Модуль 9> Практика построения базы знаний
<Модуль 10> Side Hustle
<Модуль 0>
Вводный модуль

<Модуль 1>
База ИИ, chatGPT, экосистема AI

<Модуль 2>
Prompt Engineering

<Модуль 3>
Введение в Cursor

<Модуль 4>
Решение задач с Cursor

<Модуль 5>
Advanced Cursor

<Модуль 6>
Практика Cursor

<Модуль 7>
Практическое применение. AI

<Модуль 8>
Теория LLM

<Модуль 9>
Практика построения базы знаний

<Модуль 10>
Side Hustle
  • 7 online-занятия 2 раза в неделю
  • Общий чат учеников в Telegram с ментором
  • Доступ к материалам в Notion
  • Практические домашние задания
  • Доступ к материалам обучения — 6 месяцев
  • Zoom-сессии с ответами на вопросы
  • Отдельный VIP-чат с ментором
  • Разбор индивидуальных проектов
  • Секретный подарок для разработчика
Стандарт
Мест осталось:
49 990 ₽
59 990 ₽
25/50
Да, вы сможете вернуть всю стоимость курса в течение первой недели обучения, если останетесь недовольны качеством курса или поймете, что он вам не подходит
Гарантия возврата средств
в первую неделю, если вам
не понравится по любой причине
Хотите корпоративный тренинг, чтобы ускорить вашу разработку
с помощью AI в 3 раза и экономить
до 30 часов команды в неделю?
Оставляйте заявку и мы индивидуально обучим вашу команду, адаптируем программу курса или выделим места вашим сотрудникам на текущих потоках
Написать на почту
Написать в телеграм
Максим Карась
Senior Go разработчик в LLM Platform Т-Банк
Максим Аверин
Основатель школы Interview Hustlers, автор курса по AI.
  • Соавтор курса «Симулятор DS» (750+ студентов)
  • ML Engineer (X5 Group, AliExpress, GoldenGoose)
  • Соавтор книги Machine Learning System Design
  • Расскажет, как создал AI Dating Copilot от идеи до 10,000+ пользователей
  • Поделится опытом монетизации AI-продуктов и запуска стартапов
  • Сооснователь Via Protocol ($ 1.2M инвестиций, оценка $ 20M)
  • Создатель Cutly, Gas Pump (#2 Product of the Year на ProductHunt), 21st. dev (крупнейший AI-маркетплейс React UI компонентов)
  • Бывший продакт-директор Sunlight
  • Автор AI-курса для разработчиков (65 человек)
  • Работал в VK, MTS Cloud, BI. ZONE
  • Использовал AI-инструменты до того, как это стало мейнстримом
  • 8 лет в Backend разработке (Python/Go)
  • Работал в X5, Lamoda, GoodRX и был Team Lead
  • Автор курсов по «Golang», «Python»
  • 250+ выпускников курсов, 200+ личных консультаций
Серафим Кораблев
Серийный предприниматель, Forbes U30
Богдан Печенкин
Сооснователь Vibe AI
(30,000+ пользователей, 1000+ платных клиентов)
подробнее
+
подробнее
+
подробнее
+
подробнее
+
Спикеры
Авторы
FAQ
Для кого курс?
Курс разработан для действующих разработчиков и тестировщиков с опытом работы от 4 месяцев.
Кому не подойдет курс?
Курс не подойдёт:
— если вы не связаны с IT-индустрией;
— менеджерам, дизайнерам, продажникам и прочим не разработчикам. Вы просто не сможете взять максиму от курса;
— точно не для тех, кто пишет код по старинке и ждёт, что через 2 года ИИ лишит их работы
Можно ли оплатить курс из других стран?
Да! Можно оплатить курс криптой, а также иностранной картой. Для граждан Казахстана, Кыргызстана и Беларуси мы предоставляем рассрочку.
Для оплаты криптой или иностранной карточкой напишите нам в Telegram @team_interview_hustlers
Можно ли приобрести от лица компании?
Да, конечно. Для записи на курс и оплаты через юридическое лицо потребуется лишь предоставить реквизиты компании и написать нам на почту или в Telegram @team_interview_hustlers для составления заявки.
Можно ли оплатить в рассрочку?
Да, конечно. Для всех учеников из РФ будет доступна рассрочка от Т-Банка, Сбербанка на платформе GetCourse на срок от 3 до 12 месяцев.
А также доступ рассрочка или оплата частями от кредитных организаций: Яндекс Сплит, Ресурс Развития, Всегда Да, PosCredit на срок от 3 до 12 месяцев, в зависимости от продукта
Можно ли вернуть деньги?
Если вам не понравится курс по любым причинам, то вы можете оформить полный возврат средств в первую неделю обучения (до 3 модуля). Для оформления возврата напишите нам в поддержку в Telegram @team_interview_hustlers
Какой язык программирования мне нужно знать?
Курс подойдёт вам независимо от того, на чём вы пишете. Мы учим универсальному навыку, который применим для любого языка. Вы разберёте реальные кейсы из бэкенда, фронтенда и мобильной разработки, что прокачает насмотренность и поможет применять знания на практике.

На прошлом потоке у нас были бекенедеры, фронты и мобильные разработчики
Сколько времени нужно уделять обучению?
Весь курс длится 1,5 месяца. Проводим 2 занятия по 2 часа в неделю. Также для хорошего усвоения навыков и практики понадобится около 3−4 часов в неделю.

Несмотря на это, ты сможешь учиться в удобном для себя формате и смотреть весь курс в записи. Доступ к курсу предоставляется на 6 или 12 месяцев в зависимости от тарифа.
Где и как проходит обучение?
Занятия проходят онлайн 2 раза в неделю в Zoom, лекции будет доступны в записи на платформе GetCrouse.
У вас будет общий чат с одногруппниками и ментором в Telegram, где можно задавать вопросы и получать поддержку.
Все материалы удобно собраны в Notion, доступ открыт на весь период обучения. После каждого занятия будет домашнее задание, чтобы закрепить навык на практике.
Какой я получу результат?
На курсе вы научитесь настраивать AI под свои задачи, писать эффективные промпты и разбираться, какую LLM-модель выбрать для конкретной цели. Вы начнёте использовать ИИ как рабочий инструмент и благодаря этому экономить время, снижать затраты и повышать результат каждый день.
Как выдаются доступы?
После оплаты на GetCourse вам придет сообщение на почту с доступами. Письмо может попасть в папку «спам». Если вы не смогли найти сообщение об оплате — напишите нам в поддержку в Telegram @team_interview_hustlers
Договор-оферта
Согласие на обработку персональных данных
Политика конфиденциальности
ИП Аверин Максим Игоревич
ИНН 781 437 134 649
ОГРНИП 324 784 700 103 860
e-mail: info@interviewhustlers.getcourse.ru