Лучшие IT курсы в Украине

На курсі ви навчитеся створювати, налаштовувати та вдосконалювати спеціалізовані генеративні моделі, які відповідають вашим потребам, виявляти й усувати загрози, пов’язані з використанням GenAI, оцінювати якість згенерованих даних і налаштовувати гіперпараметри для коректної роботи. Окрім того, розробите власну генеративну модель для створення тексту та додасте її до портфоліо.

Програма курсу

Огляд професії Generative AI Developer

• Ознайомитеся з поточними трендами генеративного ШІ та сферами його застосування
• Зрозумієте різницю між ролями GenAI Developer, Data Scientist і Data Engineer
• Дізнаєтеся про технологічний стек GenAI Developer

Основи глибинних нейромереж

• Зрозумієте принципи глибинного навчання
• Розберете основні архітектури: MLP, CNN, RNN, трансформери
• Навчитеся визначати перенавчання та недонавчання моделей

LLMs і промпти

• Простежите еволюцію від трансформерів до сучасних LLM
• Освоїте zero-shot, few-shot і chain-of-thought підходи
• Зрозумієте роль LLM у практичній розробці

Prompt Engineering та альтернативи

• Зрозумієте різницю між prompt tuning та fine-tuning
• Ознайомитеся з embeddings, RAG і vector databases
• Дізнаєтеся про мультимодальні можливості сучасних моделей

Практичне застосування GenAI: Copilot, ElevenLabs, бізнес-виклики

• Ознайомитеся з реальними AI-інструментами
• Дізнаєтеся про STT- і TTS-рішення
• Розглянете бізнес-кейси використання GenAI

Воркшоп: GenAI для планінгу роботи

• Навчитеся використовувати LLM для скоупінгу проєктів
• Попрактикуєте генерацію технічних вимог
• Застосуєте GenAI для планування задач

Типові помилки в плануванні генеративних систем

• Розберете поширені помилки в GenAI-проєктах
• Зрозумієте ризики впровадження генеративних систем
• Навчитеся будувати mitigation-план

Агенти й автономна поведінка

• Зрозумієте принципи роботи AI-агентів
• Ознайомитеся з агентними фреймворками
• Розглянете приклади автономних систем

Агентні протоколи та мультиагентні системи (MCP, A2A)

• Розберете Model Context Protocol (MCP)
• Зрозумієте принципи Agent-to-Agent взаємодії
• Побачите приклади мультиагентних систем

Оркестрація, пам'ять, тести для агентних систем

• Навчитесь оркеструвати агентні пайплайни
• Розберете роботу з пам'яттю
• Дізнаєтеся про тестування генеративних систем

MLOps чи AgentOps?

• Зрозумієте еволюцію MLOps
• Дізнаєтесь, як AgentOps розширює MLOps
• Розберете роль операційних процесів у GenAI

Оцінювання генеративних та агентних систем

• Ознайомитеся з ключовими метриками (BLEU, ROUGE, FID тощо)
• Зрозумієте різницю між автоматичним і суб'єктивним оцінюванням
• Навчитесь інтегрувати LLM-as-a-judge

Воркшоп: побудова агентного пайплайну

• Налаштуєте середовище для агентної системи
• Побудуєте повний агентний пайплайн
• Проведете оцінювання якості рішення

No-code/Low-code GenAI автоматизація

• Ознайомитеся з Langflow, AgentGPT, N8N, Copilot
• Створите AI-рішення без програмування
• Порівняєте no-code, low-code і custom підходи

Ризики GenAI / агентних систем (дані, атаки, prompt injection)

• Зрозумієте основні ризики GenAI
• Розберете типові атаки (data poisoning, prompt injection тощо)
• Ознайомитеся зі стратегіями мінімізації ризиків

Тренди генеративного та агентного світу

• Ознайомитеся з актуальними трендами
• Проаналізуєте зміни ринку
• Визначите перспективні напрямки розвитку

Як презентувати проєкт клієнтам

• Зрозумієте очікування клієнта
• Навчитеся структурувати презентацію
• Дізнаєтесь, як уникати типових помилок

Презентація підсумкового проєкту

• Представите власний агентний пайплайн
• Продемонструєте бізнес-цінність рішення
• Отримаєте фінальний фідбек щодо проєкту

Особливості курсу

• Теорія + практика
• Підтримка ментора
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Курсовий проєкт

Викладачі курсу

Олександр Реутов - AI Delivery Excellence Consultant із 9-річним досвідом співпраці з EPAM, Accenture та SoftServe

Цей курс допоможе опанувати навички роботи з API: основи API, різновиди їхньої архітектури та різні типи тестування. Ми розглянемо найпопулярніші застосунки та вивчимо 8+ інструментів для роботи з API, а також навчимось автоматизовувати свою роботу, тестувати безпеку та продуктивність.

Програма курсу

Основи API

• Зрозумієте, що таке API та як він працює
• Розберете принципи роботи мікросервісів
• Дізнаєтеся, що таке вебсервіси та яка між ними відмінність

Ключові елементи API та робота з документацією

• Розглянете методи запитів та дізнаєтеся, як обирати коректний метод залежно від завдання
• Дізнаєтеся, яких відповідей можна очікувати від сервера та дізнаєтеся як знаходити, на чиєму боці проблема
• Розберете ключові елементи запиту й проблеми, які можуть виникати з ним
• З'ясуєте, що таке параметри API-запиту

Тестування API

• Розберете принципи тестування
• Зрозумієте, навіщо тестувати API та які переваги отримує продукт від цього
• Розглянете різні типи API-тестування
• Дізнаєтеся, як вибрати застосунок для тестування API

Postman: основи роботи

• Вивчите такий інструмент, як-от Postman
• Дізнаєтеся, як працюють snippets, environment, runner в Postman

Postman: просунутий рівень

• Дізнаєтеся, як використовувати Pre- та Post-скрипти
• З'ясуєте, як запускати тести й генерувати репорти за допомогою Newman

Інші інструменти (JMeter, Proxyman, Soapui)

• Розглянете такі інструменти API-тестування, як-от JMeter, Proxyman, SoapUI, оціните їхні переваги та недоліки
• Дізнаєтеся, як писати прості сценарії та аналізувати результати
• Навчитеся створювати порівняльний репорт інструментів

Основи програмування на JavaScript

• Вивчите основи програмування на JS
• Дізнаєтеся, що таке цикли, умови, методи тощо

Автоматизація API на JavaScript з Cypress

• Навчитеся автоматизовувати API-тести на JS
• Набудете навичок генерувати тест-репорти

Основи програмування на Python

• Вивчите основи програмування на Python
• Дізнаєтеся, що таке pytest і як його використовувати

Автоматизація API з використанням Python та налаштування CI/CD

• Дізнаєтеся, як створювати скрипти для API-тестування на Python
• Навчитеся налаштовувати CI/CD-систему для рану тестів та виводу результатів

Тестування безпеки API

• Розглянете вразливості, на які варто звертати увагу
• Дізнаєтеся, як користуватись інструментами для тестування безпеки

Тестування продуктивності API

• З'ясуєте, які типи тестів для продуктивності існують
• Навчитеся проводити навантажувальні тести
• Дізнаєтеся, на що варто звертати увагу під час тестування навантаження та як створювати тест-репорт

Підсумки, Roadmap i Q&A-сесія

• Повторите ключові моменти щодо тестування API, які вивчили на курсі
• Поставите запитання лектору та повторно розберете найскладніші кейси
• Отримаєте рекомендації щодо подальшого розвитку в професії

Презентація курсових проєктів

• Оберете функціонал, який потрібно автоматизувати
• Напишете автотести в одному із застосунків: Postman, SoapUI, JMeter тощо
• Налаштуєте автотест на CI-системі та складете репорт
• Презентуєте проєкт лектору та колегам

Особливості курсу

• Скіли
• Практика
• Кар'єра
• Проєкт у портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Йосип Волощук - Lead Software Engineer in Test at SoftServe

Комплексний курс із продуктової аналітики, який допоможе розібратися в метриках, навчить розуміти природу поведінки користувачів та використовувати зібрані дані для прийняття рішень щодо покращення продукту.

Програма курсу

Основи продуктової аналітики. Огляд АІ-інструментів

• Зрозумієте, що таке продукт і як аналітика підтримує його розвиток
• Розберете ролі аналітика в команді й типові завдання, які він розв'язує
• Навчитеся відрізняти види аналітиків за функціональністю та описами вакансій
• Дізнаєтесь, як інтегрувати AI-інструменти в роботу аналітика для автоматизації рутини

Основні продуктові метрики

• Навчитеся розраховувати ключові продуктові метрики: Churn Rate, Retention Rate, MAU/WAU/DAU
• Зрозумієте, як інтерпретувати ці показники та що вони свідчать про стан і розвиток продукту

Метрики користувацького шляху

• Зрозумієте весь шлях користувача в продукті - від залучення та активації до відтоку й утримання
• Навчитеся розраховувати й інтерпретувати ключові метрики на кожному етапі цього шляху
• Дізнаєтеся, як обирати релевантні метрики для свого продукту, не гублячись серед десятків показників

Metric Trees

• Навчитеся будувати дерево метрик для аналізу змін у ключових показниках
• Зрозумієте, як за його допомогою знаходити причини змін у продукті
• Дізнаєтеся, як аргументовано пояснити важливість конкретних підметрик команді

Основи SQL і вибірка даних

• Зрозумієте, як SQL використовують у продуктовій аналітиці та які бувають типи даних
• Навчитеся писати прості запити для вибірки й фільтрації даних (SELECT, WHERE, GROUP BY)
• Зможете рахувати базові метрики за допомогою агрегатних функцій (COUNT, SUM, AVG тощо)

Робота з кількома таблицями та просунуті запити

• Навчитеся об'єднувати дані з кількох таблиць за допомогою JOIN і UNION
• Будуватимете складні SQL-запити з підзапитами, CTE та View
• Аналізуватимете послідовність дій користувачів за допомогою віконних функцій

Підготовка та очищення даних

• Зорієнтуєтеся в етапах підготовки й очищення даних, навчитеся виявляти основні проблеми
• Зможете очищати й перетворювати дані на формат, придатний для аналізу

Основи статистики для продуктової аналітики

• Зрозумієте, як описова статистика допомагає інтерпретувати продуктові дані
• Навчитеся відрізняти нормальний розподіл від інших та пояснювати його значення для ухвалення рішень
• Дізнаєтесь, як інтерпретувати довірчі інтервали, рівень значущості й помилки першого та другого роду

Способи пошуку взаємозв'язків у даних та метриках

• Навчитеся знаходити взаємозв'язки між метриками та патерни у продуктових даних за допомогою базових статистичних методів
• Зрозумієте відмінність між кореляцією та причинністю й чому вона критично важлива для продуктової аналітики
• Дізнаєтесь, як формулювати гіпотези та перевіряти їх на основі даних

Основи А/В-тестування у продукті. Частина 1

• Зрозумієте, навіщо продуктам потрібні експерименти
• Розберетеся в етапах і типах A/B-тестування
• Складете базовий план A/B-тесту з гіпотезою та метриками
• Дізнаєтеся, як уникати поширених помилок під час планування тесту

Основи А/В-тестування у продукті. Частина 2

• Проведете аналіз як однозначних, так і неоднозначних результатів A/B-тестів та сформулюєте обґрунтовані висновки щодо гіпотез
• Навчитеся перевіряти валідність експерименту за допомогою sanity checks
• Дізнаєтеся, коли A/B-тестування недоцільне та які є альтернативи для перевірки гіпотез

Продуктові воронки та поведінка користувачів

• З'ясуєте, як і для чого працюють продуктові воронки
• Дізнаєтеся, як працювати з ключовими метриками воронок
• Навчитеся будувати воронку та аналізувати основні конверсійні показники
• Зрозумієте, як описати базові патерни поведінки користувачів

Сегментація та задоволеність користувачів

• Навчитеся сегментувати користувачів для глибшого продуктового аналізу
• Зрозумієте, як інтерпретувати метрики задоволеності (NPS, CSAT)
• Зможете пов’язати поведінку користувача з його рівнем задоволеності

Когортний аналіз

• Дізнаєтеся, для чого застосовують когортний аналіз у продуктовій аналітиці, та розберетеся у видах когорт
• Сформуєте й проаналізуєте когорти користувачів
• Навчитеся виявляти зміни в поведінці різних когорт

Робота з Amplitude для продуктової аналітики

• Налаштуєте Amplitude для подальшого аналізу
• Навчитеся сегментувати користувачів, проводити аналіз воронок та ефективності утримання користувачів за допомогою Amplitude

Робота з GA4 для продуктової аналітики

• Налаштуєте GA4 для подальшого аналізу
• Навчитеся аналізувати перформанс каналів трафіку та впливу маркетингових активностей за допомогою GA4

Принципи візуалізації

• Зрозумієте, для чого потрібна візуалізація даних та як зробити її зрозумілою
• Дізнаєтеся, як обирати графіки, будувати дашборди й уникати типових помилок

Tableau. Огляд та початок роботи

• Налаштуєте акаунт у Tableau та організуєте простір для роботи з даними
• Створите дашборди й навчитеся візуалізувати ключові показники в Tableau
• Зробите дашборди інтерактивними та зручними для команди й стейкхолдерів

Продуктова аналітика мобільних застосунків

• Розберетеся в ринку й типах мобільних застосунків
• Дізнаєтеся, в чому полягають особливості продуктової аналітики мобільних застосунків
• Зорієнтуєтеся в метриках мобільних застосунків та навчитеся їх розраховувати

Firebase для продуктової аналітики мобільних застосунків

• Навчитеся налаштовувати трекінг подій мобільних застосунків у Firebase
• Побудуєте звітність у Firebase

Основи монетизації та Юніт-економіки. Частина 1

• Розберетеся в моделях монетизації та знатимете, яка підходить вашому продукту
• Навчитеся обчислювати юніт-економіку й розуміти її вплив на розвиток продукту
• Розрахуєте ключові метрики монетизації та зможете застосовувати їх на практиці

Основи монетизації та Юніт-економіки. Частина 2

• Навчитеся розраховувати LTV, CAC та Payback-період
• Зрозумієте, як ці метрики впливають на стратегію зростання продукту
• Оціните, наскільки життєздатною є юніт-економіка вашого продукту

Підготовка до курсового проєкту - як презентувати результати аналізу

• Зрозумієте всі етапи процесу аналізу даних і навчитеся застосовувати їх на практиці
• Дізнаєтесь, як підготувати й презентувати результати аналізу команді або замовнику

Захист курсового проєкту

• Підготуєте фінальний проєкт: аналіз набору даних, розрахунок метрик, звіт за результатами аналізу та рекомендації щодо покращення ключових показників обраної програми
• Отримайте фідбек від лектора та рекомендації щодо розвитку в професії.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу
• 24 онлайн-заняття
• Удосконалення навичок з різними інструментами
• Практика

Викладачі курсу

Юлія Пузанова - Staff Product Analyst at Bolt

Базовий курс для тих, хто хоче опанувати професію бізнес аналітика в IT.

Програма курсу

Користувачі та персони

Розбираємося з поняттями користувачів та персон, чим вони відрізняються та для чого бізнесу потрібно їх створювати.

Аналіз бізнес-сфери та ключових об'єктів. Концептуальні та логічні моделі

• Розглядаємо основи системного аналізу: поняття системи, її обмеження, рівні абстракції та їхню роль для аналітика
• Вчимося будувати доменні моделі (схеми бізнес-процесів)
• Створюємо концептуальну та логічну модель

Discovery інтерв'ю

• Вивчаємо види та структури інтерв'ю з замовниками
• Аналізуємо конкурентів
• Формуємо перші гіпотези для покращення бізнес-процесів
• Готуємо список питань для власного інтерв'ю із замовником

Критерії якісної документації

• Розбираємося, що таке документація, кому та для чого вона потрібна
• Вивчаємо різні способи специфікації вимог для продукту
• Створюємо першу документацію для команди розробників

Story mapping

• Вивчаємо типи користувацьких шляхів взаємодії з бізнесом
• Визначаємо ціннісну пропозицію бізнесу
• Створюємо власний story map

Підходи для аналізу компаній

• Розбираємось, як проводити спеціалізований та комплексний аналіз бізнес-процесів у компаніях
• Створюємо business model canvas

Зацікавлені особи та як з ними працювати

• Визначаємо зовнішніх та внутрішніх зацікавлених осіб для впровадження змін у бізнес
• Вчимося ефективно комунікувати з ними
• Розбираємось, який вплив мають ті чи інші зацікавлені особи та на кого краще орієнтуватися бізнес аналітику
• Створюємо RACI-матрицю для вашого поточного проєкту

Команда та цикл розробки програмного забезпечення

• Визначаємо, які бувають типи проєктів, основні етапи та ролі
• Розбираємо роль аналітика на кожному етапі та точки перетину з командою та замовником

Основи технічних навичок для бізнес-аналітика

• Розбираємось, які технічні знання мають бути в бізнес аналітика та як їх застосовувати
• Вивчаємо архітектуру програмного забезпечення, передачу та типи даних, а також основні принципи REST API

Класифікації та критерії якості вимог

• Ознайомлюємося з функціональними, не функціональними та тимчасовими бізнес-вимогами
• Формуємо список характеристик для покриття різних областей вимог

Планування

• Вчимося планувати й оцінювати власну роботу - час, потрібний на реалізацію задач аналітика, а відтак переходимо до планування розробки
• Аналізуємо основні етапи роботи, чинники, що впливають на її якість
• Готуємо питання для створення плану робіт та шаблони плану

Пріоритезація вимог

• Аналізуємо різні способи пріоритезації та вчимося підбирати підхожий
• Досліджуємо чинники, що впливають на пріоритети, кількісні та якісні методи пріоритезації
• Розглядаємо проведення воркшопів та сесій з пріоритезації - із шаблонами

Презентації та демо

• Навчаємося тонкощів гарної презентації та демонстрації готових функцій
• Визначаємо критерії підготовки до демо, правила хорошого тону під час демонстрації та можливі сценарії

Наступні кроки у професії

• Відповідаємо на запитання, куди і як рухатися далі
• Готуємося до співбесід, зважаємо на поведінку та розв'язуємо тестові завдання
• Вчимося ефективно взаємодіяти з розробниками, менеджерами проєкту та дизайнерами

Особливості курсу

• Живі вебінари
• Real-life завдання
• Курсовий проєкт
• Регулярний фідбек
• Сертифікат за здобутки
• Можна повернути кошти протягом 7 днів від початку курсу

Викладачі курсу

• Ілля Шаповал - Product Manager and Business Analyst at Lufthansa Systems
• Анастасія Бабич - Senior Business Analyst at PrivatBank

Опануйте навички AI Product Manager, який власноруч створює та запускає продукти від ідеї до MVP: технології, управління продуктом, дизайн, бізнес-стратегія, аналітика та АІ-інструменти. Станьте незамінним фахівцем, який очолить розробку та управління АІ-продуктами.

Програма курсу

Basics of Technologies

HTML & CSS (Основи веб-розробки)

Ви отримаєте практичну базу веб-розробки, розберетесь, як працюють інтерфейси "зсередини", навчитесь швидко збирати лендинг/прототип. А також здобудете досвід публікації прототипів на GitHub Pages та підготовки техзавдання для Front-end-розробки.

Базова математика

Ви навчитеся оцінювати ймовірності подій і ризики, опануєте розуміння нормального та бернуллівського розподілів та коректно трактувати кореляції, уникаючи хибних висновків про "причину-наслідок". Отримаєте досвід використання AI-асистентів для перевірки розрахунків, пояснення формул та генерації навчальних прикладів.

Tier 1: Technology & Product Foundation

Python Programming: Foundations and Best Practices

Ви навчитеся писати код на Python, створювати автоматизовані скрипти та боти та опануєте роботу з API й структурованими даними (JSON, CSV),  проводити аналіз даних у Jupyter Notebook, будувати швидкі AI-прототипи на базі GPT або Claude, ефективно використовувати AI як код-асистента для дебагу й оптимізації програмного коду. Будете говорити з інженерами "однією мовою".

JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts

Ви навчитеся розуміти логіку Front-end та життєвий цикл UI, створювати інтерактивні прототипи вебсторінок, підключати зовнішні API та динамічні дані, використовувати AI для автоматичного створення UI компонентів, застосовувати React для побудови спрощених SPA-інтерфейсів, тестувати вебфункціональність через консоль та інструменти розробника і ефективно ставити технічні завдання Front-end-команді.

Human-Computer Interaction and Design: Theory and Techniques

Ви опануєте створення персон та сценаріїв використання, дизайн інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, AI для генерації UX-концептів і тестів. Навчитесь оцінювати юзабіліті за результатами тестів й перетворювати інсайли з UX у продуктові гіпотези.

Tier 2.1: AI-Driven User Experience

AI Fundamentals

Ви дізнаєтесь, як працюють моделі штучного інтелекту та машинного навчання і навчитесь ставити технічні завдання, оцінювати ризики та інтегрувати AI у продукт. Зможете оцінювати вартість і складність AI-рішень та пояснювати команді й користувачам, як працює модель.

Generative and Agentic AI

Ви навчитесь створювати продукти з використанням генеративного AI - від текстових моделей до автономних агентів, які пишуть код, тестують функції та допомагають будувати MVP без розробників. Зможете розробляти власних AI-асистентів і агентів оптимізувати роботу продакт-команди за допомогою агентів.

ML Ops

Ви зрозумієте, як впроваджувати й підтримувати AI-системи на продакшені - від обробки даних до оновлення моделей. Навчитесь обґрунтовувати архітектурні рішення для AI-продукту.

UX Research Methods and Usability Testing

Ви навчитесь знаходити справжні потреби користувачів і перевіряти гіпотези продукту через дослідження, інтерв'ю й тестування. Зможете створювати CJM та user personas на основі даних, інтерпретувати результати досліджень для прийняття рішень будувати дизайн-гіпотези на базі реальних даних та перетворювати інсайди в roadmap продукту.

Іnteraction Design and Design Thinking for UX/UI

Ви будете генерувати креативні рішення через дизайн-мислення, створювати інтерактивні прототипи у Figma та використовувати AI для побудови UI й копірайтингу. Як результат, зможете зменшити ризики на ранніх етапах розробки.

AI Interfaces Design

Ви отримаєте навички створення інтерфейсів для продуктів, у яких користувач взаємодіє з AI - чат-боти, асистенти, рекомендаційні системи. Навчитесь балансувати між зручністю, прозорістю та довірою користувача до AI.

Tier 2.2: Product Strategy & Analytics

Market Research & Data Visualisation

Ви навчитесь розуміти ринок, конкурентів і користувачів через дані, генерувати інсайди на базі кількісних даних та приймати обґрунтовані продуктові рішення. Опануєте інструменти для кількісного аналізу і побудови data-driven стратегій, побудову аналітичних презентацій для стейкхолдерів.

Product Marketing

Ви здобудете стратегічні та практичні компетенції у AI-Driven маркетингу, опануєте методи формування Go-to-Market стратегій для AI-продуктів, навчитеся застосовувати AI для аналізу користувачів, оптимізації промо-кампаній, створення контенту та вимірювання ROI маркетингових дій.

Agile Product Management

Ви здобудете практичні компетенції у Agile-керуванні продуктом, опануєте формування дорожніх карт та Backlog, навчитеся автоматизувати менеджмент завдань через AI, будувати процеси спринтів та оцінювати метрики команди в реальному часі.

Product Analytics

Ви здобудете практичні компетенції у Product Analytics, опануєте побудову дашбордів та A/B тестування. Навчитеся розраховувати LTV, CAC, Retention, формувати й перевіряти гіпотези, інтерпретувати когортні звіти, використовувати SQL та автоматизувати аналітику через AI.

Tier 3: AI Leadership

Business Case Studies

Ви опануєте стратегічне мислення AI Product Manager - як бачити ринок, розуміти тренди, оцінювати бізнес-моделі, створювати й презентувати інноваційні рішення та бізнес-ідеї інвесторам або керівництву. Будете формувати продуктові стратегії з урахуванням AI-трендів.

Data Privacy and AI Regulation

Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у AI-Legal & Ethics, опануєте законодавчі вимоги та методи оцінки ризиків. Навчитеся забезпечувати захист даних, ефективно комунікувати з юристами та будувати етичну архітектуру продукту.

Responsible AI Leadership

Ви навчитесь формувати й керувати командами, що працюють з AI. Зможете ухвалювати стратегічні рішення на основі етичних принципів та ефективно представляти AI-продукт перед інвесторами, медіа та регуляторами.

Career Strategies

Ви дізнаєтесь, як побудувати особисту кар'єрну траєкторію в сфері AI та Prosuct Management. Навчитесь визначати власні сильні сторони, презентувати професійний досвід, ефективно проходити співбесіди й формувати особистий бренд як AI Product Manager.

Applied Computer Science. Дипломний проєкт

Ви створите AI-продукт - від ідеї до MVP, із застосуванням усіх набутих знань. Попрактикуєтесь досліджувати ринок, в юніт-економіці, створювати AI-прототип без коду та презентуєте пітч-дек перед експертами. Вийдете на ринок як AI Product Manager або засновник стартапу.

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

На цьому курсі ви опануєте Go від А до Я, навчитеся створювати ефективні та надійні програми, щоб забустити кар'єру і перейти в перспективний напрям.

Програма курсу

Інтро в мову програмування Golang

• Дізнаєтеся про особливості програмування мовою Golang (Go), про її історію та філософію
• Зрозумієте, для яких задач програмування мова Golang підходить якнайкраще
• Порівняєте Golang з іншими мовами програмування
• Встановите і налаштуєте середовище Golang на своєму комп'ютері

Основи синтаксису Golang

• Дізнаєтеся про пакети, умовні оператори та імпорт у Go
• Навчитеся оголошувати й застосовувати функції
• Ознайомитеся з основними типами даних в Go
• Навчитеся використовувати цикли в Go

Робота з масивами, зрізами та мапами

• Дізнаєтеся, як працювати з масивами, зрізами та мапами у Go
• Навчитеся оголошувати, ініціалізувати й працювати з масивами
• Розберете всі етапи роботи над зрізами: від створення до модифікації та ітерації
• Ознайомитеся з мапами, дізнаєтеся, як їх створювати, додавати, видаляти й робити ітерації

Методи та інтерфейси

• Ознайомитеся з основами методів та інтерфейсів у Go для покращення структури коду
• Зрозумієте роль поліморфізму та інтерфейсів у створенні флексибельних програм
• Дізнаєтеся, що таке тип any та нововведення з дженериками в Go для розширення можливостей написання та структурування коду

Обробка помилок

• Розберете підхід мови Go до помилок
• Навчитеся створювати, повертати й обробляти помилки у функціях
• Ознайомитеся з функцією panic та дізнаєтеся, як її використовувати
• Навчитеся відновлюватися після паніки за допомогою функції recover

Робота з функціями Input/Output

• Навчитеся використовувати стандартний ввід/вивід в Go
• Дізнаєтеся про основні операції з файлами
• Ознайомитеся з концепцією контексту та дізнаєтеся, як з його допомогою управляти горутинами
• Навчитеся логувати інформацію за допомогою стандартного пакета log та пакета slog

Структура проєктів і тестування

• Ознайомитеся з підходом до структурування проєктів у Go
• Дізнаєтеся про важливість правильного структурування проєктів
• Ознайомитеся з підходами до тестування в Go
• Дізнаєтесь, як писати, структурувати й запускати тести

Базові алгоритми та структури даних

• Пригадаєте поняття часової та просторової складності алгоритмів та O-нотації
• Пригадаєте основні алгоритми сортування та їхні особливості
• Ознайомитеся з імплементацією основних алгоритмів сортування на Go
• Розберете базові структури даних та їхні особливості
• Ознайомитеся з імплементацією базових структур даних на Go

Дерева та хеш-таблиці

• Розберете структуру даних "дерево", розберете її особливості та різновиди
• Розглянете структуру даних "хеш-таблиця", розберете методи розвʼязання колізій у ній
• Дізнаєтеся про нюанси використання даних структур в Go
• Навчитесь імплементувати ці структури даних в Go

Основи конкурентності

• Ознайомитеся з поняттями потоків та процесів, а також їхнім управлінням в ОС
• Навчитеся використовувати асинхронні операції та паралелізм у Go
• Зрозумієте, що таке зелені потоки та цикл подій і як їх реалізувати у Go
• Дізнаєтеся про відмінності між асинхронністю та багатопотоковістю, а також зможете вибирати підхід для різних завдань

Горутини та синхронізація

• Ознайомитеся з поняттям горутин і зрозумієте, як вони допомагають, коли потрібне паралельне виконання задач
• Навчитеся застосовувати м'ютекси та семафори для синхронізації горутин
• Зрозумієте, як використовувати канали для комунікації між горутинами
• Навчитеся застосовувати WaitGroup для синхронізації завершення горутин
• Зрозумієте проблеми взаємоблокування та живого блокування і дізнаєтеся, як їх уникати

Робота з мережею

• Ознайомитеся з мережевими моделями OSI та TCP/IP, зрозумієте їхню структуру та функції
• Дізнаєтеся про основні характеристики та функції протоколів TCP та UDP
• Зрозумієте, як працюють протоколи HTTP та HTTPS і як вони забезпечують передачу даних у мережі
• Дізнаєтеся про основи роботи TCP-сервера і його відмінності від TCP-клієнта
• Ознайомитеся з модулем net в Go і навчитеся використовувати його для створення TCP-сервера
• Дізнаєтеся, як застосовувати netcat для тестування TCP-серверів

Робота з Docker

• Розберете відмінності між віртуальними машинами та Docker-контейнерами
• Навчитеся встановлювати й налаштовувати Docker на різних операційних системах
• Ознайомитеся з концепцією Dockerfile та навчитеся створювати Dockerfile для своїх застосунків
• Дізнаєтеся, як створювати й управляти Docker-образами
• Навчитеся запускати й управляти Docker-контейнерами

Робота з базами даних

• Пригадаєте основні види баз даних, їхню класифікацію та особливості
• Розберете роботу з PostgreSQL і MongoDB
• Зрозумієте, як кожен тип баз даних організовує та зберігає дані
• Зможете вибирати відповідний тип бази даних залежно від конкретних потреб вашого застосунку

Робота з фреймворком Fiber

• Дізнаєтеся, що таке фреймворк Fiber і чим він відрізняється від інших (зокрема Gin і Echo)
• Навчитеся встановлювати й налаштовувати Fiber для розробки динамічних вебзастосунків
• Зрозумієте, як створювати прості REST API та RPC-подібні сервіси з використанням Fiber
• Реалізуєте простий застосунок Hello World з Fiber для закріплення знань

Маршрутизація

• Навчитеся створювати маршрути для різних HTTP-методів у Fiber
• Дізнаєтеся, як використовувати групи маршрутів для організації коду
• Зрозумієте, як створювати та застосовувати ApiSpec для документування API
• Навчитеся інтегрувати Swagger з проєктом на Fiber для автоматичної генерації документації

Парсинг даних

• Розберете основи серіалізації та десеріалізації даних у вебзастосунках на Go
• Навчитеся використовувати пакет encoding/json для серіалізації та десеріалізації даних
• Ознайомитеся з методами валідації даних та навчитеся застосовувати пакет validator для валідації структур у Go
• Дізнаєтеся, як парсити запити у Fiber та обробляти параметри URL, заголовки й тіло запиту

Middleware та його роль у вебзастосунках

• Ознайомитеся з поняттям middleware, навчитеся створювати й використовувати його у Fiber
• Зрозумієте, як реалізувати авторизацію користувачів та перевірку прав доступу у вебзастосунках
• Навчитеся застосовувати JWT для авторизації та захисту маршрутів
• Зрозумієте важливість логування та навчитеся реалізовувати логування у Fiber
• Дізнаєтеся, як ефективно обробляти помилки у вебзастосунках і створювати кастомні обробники помилок

Використання WebSockets у Fiber

• Ознайомитеся з концепцією WebSockets та її перевагами для зв'язку в live-режимі
• Навчитеся налаштовувати WebSocket-з'єднання у Fiber
• Зрозумієте, як працювати з WebSocket-повідомленнями та обробляти події
• Реалізуєте прості застосунки з використанням WebSockets, наприклад, чат-застосунок чи систему сповіщень
• Навчитеся створювати WebSocket клієнтів на JavaScript та гарантувати безпеку WebSocket-з'єднань

Best practices у розробці застосунків на Golang: мікросервіси, оркестрація, балансування навантаження

• Ознайомитеся з основними архітектурами застосунків і їхніми характеристиками
• Зрозумієте принципи мікросервісної архітектури та комунікації між мікросервісами
• Дізнаєтеся, як використовувати брокери повідомлень
• Опануєте основи балансування навантаження та оркестрації контейнерів
• Ознайомитеся з Docker Swarm та його застосуванням для оркестрації
• Отримаєте рекомендації для подальшого навчання та розвитку в галузі розробки й управління застосунками

Q&A і підготовка до технічних співбесід

• Поставите запитання лектору щодо програми та курсового проєкту
• Проведете роботу над найпоширенішими помилками
• Розглянете основні технічні запитання на співбесідах

Особливості курсу

• Синтаксис Go
• Вивчення інструментів для розробки
• Робота з даними
• Best Practices
• Допомога ментора

Викладачі курсу

Дмитро Сташкевич - Senior Golang Developer at Sigma Software

Програма курсу

Основи мобільного тестування

• Зрозумієте роль мобільного тестування в життєвому циклі розробки ПЗ
• Розберете ключові виклики й відмінності мобільного тестування від веб/десктоп-тестування
• Дізнаєтеся, які бувають типи мобільних застосунків і платформ
• Навчитеся обирати інструменти й середовища для тестування під різні завдання

Особливості мобільних платформ

• Зрозумієте ключові відмінності між iOS та Android, їхню архітектуру та екосистему
• Дізнаєтеся про важливість гайдлайнів різних платформ, життєвий цикл застосунку та їхній вплив на процес тестування
• Зважатимете на систему дозволів та її роль у мобільному тестуванні
• Розберетеся, як фрагментація Android ускладнює тестування на різних пристроях

Емулятори та симулятори

• Зрозумієте відмінність між емуляторами та симуляторами, їхні переваги й недоліки
• Дізнаєтесь, як створювати й налаштовувати віртуальні пристрої
• Навчитесь обирати оптимальне середовище для тестування залежно від завдань

Реальні пристрої

• Навчитеся підключати й налаштовувати реальні пристрої для тестування
• Дізнаєтесь, у яких сценаріях важливо тестувати саме на реальних девайсах
• Зрозумієте підходи до вибору пристроїв і принцип роботи хмарних ферм

Функціональне тестування

• Зрозумієте основну мету функціонального тестування
• Навчитеся створювати чеклісти й тест-кейси для перевірки мобільних застосунків
• Дізнаєтесь, як застосовувати техніки тест-дизайну й працювати з позитивними та негативними сценаріями

Тестування юзабіліті

• Дізнаєтесь, як оцінювати юзабіліті мобільного інтерфейсу
• Зрозумієте значення UX та платформних гайдлайнів
• Навчитеся використовувати базові методи перевірки зручності застосунку

Нефункціональне тестування

• Зрозумієте мету нефункціонального тестування та ключові атрибути якості
• Дізнаєтесь, як перевіряти продуктивність, стабільність і безпеку застосунків
• Навчитеся брати до уваги доступність і захист даних у процесі тестування

Тестування сумісності

• Зрозумієте, як фрагментація впливає на тестування
• Дізнаєтесь, як планувати сумісність за матрицею пристроїв і ОС
• Навчитесь оцінювати сумісність за типами екранів, версіями ОС та орієнтацією

Тестування мережевих сценаріїв

• Зрозумієте, як мережеві умови впливають на роботу застосунків
• Дізнаєтесь, як перевіряти поведінку застосунку за втрати чи зміни з'єднання
• Навчитеся тестувати ключові мережеві сценарії й використовувати відповідні інструменти

Документування та звітність

• Дізнаєтеся роль основних артефактів тестової документації в мобільному тестуванні
• Навчитеся створювати чіткі баг-репорти й документувати дефекти
• Опануєте використання трекерів для управління помилками та командної комунікації

ADB та інструменти Android/iOS для тестування

• Навчитеся застосовувати базові ADB-команди для роботи з пристроєм
• Дізнаєтесь, як користуватися інструментами розробника на Android та iOS

Аналіз мережевого трафіку, network sniffers

• Навчитеся налаштовувати проксі для перехоплення мобільного трафіку
• Дізнаєтесь, як аналізувати HTTP/HTTPS-запити та відповіді
• Зрозумієте, як використовувати проксі для діагностики та симуляцій мережі

Тестування API мобільних застосунків

• Навчитеся тестувати API мобільних застосунків за допомогою Postman і curl
• Зрозумієте принципи взаємодії мобільного клієнта з сервером
• Дізнаєтесь, як API-тестування допомагає діагностувати помилки

Аналіз та отримання логів мобільного застосунку

• Навчитесь збирати й аналізувати логи з Android (Logcat) та iOS (Console)
• Зрозумієте рівні логування та їхню роль у діагностиці
• Дізнаєтесь, як знаходити помилки та краші за логами

Основи автоматизації мобільного тестування

• Зрозумієте цілі, переваги та виклики мобільної автоматизації
• Дізнаєтеся про основні типи фреймворків і підходи до автоматизації
• Навчитесь обирати інструменти на основі задач і рівнів тестування

Принципи автоматизації

• Дізнаєтесь, як створювати стабільні автотести на основі POM і надійних локаторів
• Зрозумієте роль асертів і важливість якісних звітів
• Ознайомитеся з найкращими практиками автоматизації тестування

Workshop. Тестування з Appium, XCUITest та Espresso

Зрозумієте відмінність між фреймворками та навчитеся обґрунтовувати вибір інструментів для автоматизації.

Використання ШІ для тестування мобільних застосунків

Ознайомитеся з концепціями застосування ШІ в мобільному тестуванні, його можливостями, обмеженнями та перспективами.

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Індивідуальний фідбек

Викладачі курсу

Євген Вавілов - QA Lead at Petcube

Вийдете за межі базового контент-планування: автоматизуєте рутину, створите AI-воронки й чат-ботів, масштабуватимете результати кампаній в кілька кліків. Підсилите свої стратегії AI-прототипами, інтегруєте штучний інтелект у креативні процеси й навчитеся формувати зрозумілі дашборди з ключовими метриками (ER, CTR, ROAS, ROI). Інтегруєте АІ у створення контенту, запуск реклами та аналітики, щоб оптимізувати ключові процеси й масштабувати бізнес без залучення нових людей в команду.

Програма курсу

Основи AI в SMM

• Зрозумієте, як АІ впливає на ефективність маркетингу і тренди
• Розберете, які задачі в SMM можна делегувати AI, а які - краще залишити людині
• Дізнаєтесь, на які метрики вплине інтеграція АI та як покращувати ефективність кампаній
• Розберете техніку Prompt Engineering для якісних результатів

Побудова рекламної стратегії, контент-план і рубрикатор

• Навчитеся будувати рекламну стратегію, використовуючи AI для аналізу ринку, ніш та конкурентів
• Зможете формувати чіткі цілі та рахувати KPI за допомогою AI-інструментів
• Дізнаєтесь, як створювати портрети цільової аудиторії та сегментувати їх під різні соцмережі завдяки AI
• Опануєте АІ-інструменти для швидкої генерації ідей, автоматизації публікацій та побудови рубрикатора
• Використовуватимете АІ для документування та візуалізації стратегій

AI для текстів: пости, блоги, email-кампанії

• Навчитеся генерувати пости різних форматів з унікальним Tone of Voice бренду за допомогою AI
• Зможете генерувати структуровані каруселі та сторіс-плани, писати довгі тексти (статті, аналітику, гайди), створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI (ключові слова, структура, заголовки)

AI-дизайн: візуали, банери, логотипи

• Навчитеся створювати унікальні концепти для постів, Reels-обкладинок та каруселей за допомогою AI
• Зможете генерувати мудборди й референси в MidJourney / Leonardo / Canva AI для швидкого затвердження з клієнтом
• Опануєте AI-інструменти для створення логотипів, підбору колірної палітри та впізнаваного стилю бренду
• Розберете, як генерувати креативні фото/відео для рекламних кампаній (AI-фотосесії, продуктові кадри, візуальні метафори)
• Опануєте Canva AI для швидкого дизайну презентацій, слайдів та email-шаблонів
• Навчитеся створювати мокапи для продуктів - від паковання та косметики до книг та інфопродуктів

AI для Reels і TikTok

• Навчитеся генерувати вірусні ідеї для Reels і TikTok та візуальні концепти для відео (AI-картинки, бекграунди, переходи)
• Зможете створювати сценарії відео з AI (структура: хук → цінність → заклик до дії)
• Навчитеся монтувати ролики в CapCut AI / Runway / Veed.io за хвилини
• За допомогою АІ-аналітики розберете, як адаптувати контент під тренди Reels/TikTok
• Зможете оптимізувати підписи, хештеги та опис відео для збільшення охоплень

Відеогенерація, анімація, створення АІ-аватарів

• Опануєте Runway, Kaiber, PikaLabs та Kling AI для генерації коротких рекламних та брендових відео
• Працюєте з відеогенерацією на просунутому рівні: перетворюєте фото на відеосцени, оживляєте статичні зображення, створюєте анімованих персонажів
• Навчитеся створювати АІ-аватарів з озвучкою та синхронізацією голосу, зможете робити персоналізовані розсилки від імені аватара
• З'ясуєте, як генерувати контент, адаптований під конкретну аудиторію, і створите унікальні сценарії з АІ

Сторіс і Threads з AI

• Навчитеся генерувати щоденні інтерактиви (опитування, квізи, чек-листи) за допомогою AI
• З'ясуєте, як створювати storytelling-сторіс, генерувати ідеї для залучення аудиторії завдяки АІ
• Зрозумієте, як використовувати АІ для генерації постів з гумором та експертних думок
• Зможете перетворити контент (пост чи відео) на серію коротких тредів

Продажі, автоворонки та лендинги з AI

• Дізнаєтесь, як створювати AI-скрипти для сторіс, постів та Reels з високою залученістю аудиторії
• Навчитеся генерувати персоналізовані комерційні пропозиції під різні сегменти клієнтів
• Вмітимете використовувати AI для підбору тригерів, оферів та психологічних "гачків"
• Зрозумієте, як будувати автоматизовані воронки (ManyChat, Telegram-боти, email-розсилки) з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей (AIDA, PAS, 4U) та створювати візуальні концепти з АІ

AI в таргетованій рекламі

• Вмітимете аналізувати аудиторію та конкурентів за допомогою AI, щоб знаходити "больові точки" та інсайти
• Навчитеся формувати портрети цільової аудиторії через AI для точного таргетингу
• Опануєте MidJourney, Runway та Canva AI для генерації рекламних креативів (зображення, відео, заголовки)
• Навчитеся писати рекламні тексти (банери, оголошення, офери) на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики (CTR, CPA, ROAS)
• З'ясуєте, як оптимізувати рекламні кампанії та створювати сценарії автотестів через АІ

AI для аналітики соцмереж та звітності

• Навчитеся використовувати ChatGPT ADA для базового аналізу й візуалізації та інтегруєте його з Google Sheets для простих періодичних звітів
• Розберете важливі метрики для оцінки стратегії (ER, CTR, CAC, ROAS, LTV) та опануєте інструменти для їхнього моніторингу
• Зрозумієте, як AI допомагає знаходити слабкі місця в стратегії та адаптувати звітність під різні аудиторії

Автоматизація рутинної роботи й процесів з AI

• З'ясуєте, які рутинні задачі можна автоматизувати за допомогою AI
• Навчитеся створювати ТЗ за допомогою АІ
• Зможете ефективно будувати робочі процеси для економії часу

SMM-батл

• Розділитеся на групи: кожна створить AI-кампанію з нуля для наданого лекторками проєкту
• Представите результати перед колегами та отримаєте фідбек лекторок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• 30 АІ-інструментів
• Сертифіат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Вікторія Семенюк - SMM Team Lead at Hashtag (ISO Group)
• Соломія Козак - Owner & Co-founder at Avocado SMM and Elevare AI Creative

Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу. Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів. Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими. Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.

Програма курсу

Основи АІ

• Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
• Зможете відрізнити неетичне використання AI та з'ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
• Розберете тренди й перспективи галузі

АІ-рішення у сучасному бізнесі

• Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
• Зможете визначити проблеми, які можна розв'язати за допомогою AI
• Знатимете основні компоненти AI рішень

Особливості роботи архітектора на АІ-проєктах

• Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв'язати AI-рішення
• Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
• Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
• Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
• Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень

Пошукові системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
• Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Рекомендаційні системи

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
• Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)

Обробка відео та зображень

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
• Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)

Системи, що генерують інформацію (GenAI)

• Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
• Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
• Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)

Основи MLOps

• Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
• Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
• Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
• Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
• Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps

MLOps з використанням сервісів AWS

• Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
• З'ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
• Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
• Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів

Безпека інформації в АІ-системах

• Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
• Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
• Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати

Q&A-сесія

Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання.

Практична реалізація АІ-рішення

• Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
• Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
• Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту

Завершення курсу та фінальний проєкт

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Фінальний проєкт

Викладачі курсу

Віталій Козінський - Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect