[Илья Перминов] AI Developer на Python LLM в реальных приложениях (2026)

Практический курс по созданию AI-приложений на Python.
Вы научитесь работать с LLM API, создавать надежные AI-функции, подключать инструменты, обрабатывать документы и изображения и
соберете полноценный AI Backend на FastAPI от первого запроса к модели до тестирования, безопасности и запуска приложения.

Чему вы научитесь:

Определять, какие задачи стоит решать с помощью LLM, а где надежнее использовать обычную бизнес-логику.
Работать с API современных языковых и мультимодальных моделей из Python.
Понимать ограничения LLM и учитывать размер контекста, задержку и стоимость запросов.
Создавать надежный LLM Client с таймаутами, повторными запросами и обработкой ошибок.
Проектировать системные инструкции, промпты и контекст для AI-функций.
Создавать чат с управляемой историей диалога и потоковой передачей ответов.
Получать структурированные ответы от модели и валидировать их с помощью JSON Schema и Pydantic.
Подключать к модели Python-инструменты и контролировать их безопасное выполнение.
Извлекать и анализировать данные из PDF, DOCX, таблиц и изображений.
Создавать типизированный AI API на FastAPI и интегрировать AI-функции в backend-приложения.
Тестировать AI-функции и проверять работу приложения без постоянных реальных запросов к модели.
Настраивать логирование, контролировать стоимость запросов и учитывать основные риски безопасности.
Подготавливать AI-приложение к запуску и развертывать его с помощью Docker.
AI уже становится частью современной backend-разработки. Языковые и мультимодальные модели используют в чатах и ассистентах, для анализа документов
и изображений, извлечения и классификации данных, автоматизации процессов и создания новых функций внутри существующих продуктов.
Этот курс посвящен практической разработке AI-приложений на Python. Здесь не будет обучения нейронных сетей и глубокого погружения в математику Machine Learning.
Вместо этого мы научимся работать с готовыми LLM и мультимодальными моделями и встраивать их в реальные backend-системы.
На протяжении курса мы шаг за шагом создадим полноценный AI Backend на FastAPI. Начнем с первого запроса к модели, затем разработаем надежный LLM Client,
научимся управлять промптами и контекстом, получать структурированные ответы, подключать Python-инструменты, работать с документами и изображениями, реализуем
потоковую передачу ответов и API.
Отдельное внимание уделим тому, что особенно важно в реальной разработке, а именно обработке ошибок, таймаутам и повторным запросам, тестированию AI-функций,
логированию, контролю стоимости, безопасности и подготовке приложения к запуску в Docker.
Главная цель курса заключается не просто в том, чтобы научиться отправлять запросы к LLM API. После прохождения курса вы будете понимать, как проектировать AI-
функции как полноценную часть backend-приложения, где использование LLM действительно оправдано, какие ограничения необходимо учитывать и как сделать работу с
моделью надежной, контролируемой и удобной для дальнейшего развития проекта.

Для кого этот курс:

Python-разработчикам, которые хотят освоить разработку AI-приложений
Backend-разработчикам на FastAPI, Django и других Python-фреймворках
Разработчикам, которые хотят добавить AI-функции в существующие продукты
Тем, кто хочет перейти в направление AI Development
Разработчикам, которые планируют дальше изучать RAG, AI-агентов, LangGraph и MCP
Начальные требования:
Уверенно владеть основами Python
Понимать основы HTTP и REST API
Опыт работы с AI, Machine Learning и нейронными сетями не требуется.

Как проходит обучение:

Каждый модуль включает:

Короткие теоретические уроки без лишней математики
Практические примеры на Python
Разбор архитектурных решений и типичных ошибок
Развитие сквозного AI Backend
Практические задания для закрепления материала

Программа:

1. Основы AI-разработки и надежный LLM-клиент:

Что создает AI Developer?
Первый запрос к модели
Как работает LLM на уровне, необходимом разработчику
Сообщения и параметры запроса
Конфигурация и секреты
Делаем надежный LLM Client

2. Инструкции, контекст и AI-диалоги:

Проектирование инструкций и контекста
Шаблоны и версии промптов
Чат с историей: сессии и изоляция
Управление размером истории
Потоковая генерация
Проверка промптов и диалогов

3. Структурированные ответы и безопасный вызов инструментов:

От свободного текста к контракту данных
Структурированные ответы и JSON Schema
Pydantic и валидация AI-ответов
Практические AI-функции
Вызов инструментов
Реестр и выполнение инструментов
Безопасность действий
Большое ревью и рефакторинг проекта

4. Документы, таблицы и изображения:

Безопасная работа с файлами
Извлечение текста из документов
Табличные данные
Изображения и Vision LLM
Большие документы без RAG
Проектирование Document AI Service
Итоговые сценарии и проверка

5. AI-бэкенд на FastAPI:

От консольного приложения к FastAPI
Типизированные AI эндпоинты и ошибки
Chat API и сессии
Потоковые ответы через SSE
Загрузка и анализ файлов
Тестирование AI API

6. Надежность, качество и выпуск AI Backend:

Финальное ревью проекта
Docker и воспроизводимый запуск
Финальная демонстрация и защита
Проверка качества и защита от регрессий
Безопасность итогового приложения
Надежность и ресурсные ограничения
Логи и метрики AI-приложения

Автор Илья Перминов

Занимается веб-разработкой с 2006 года
Преподаватель месяца на Stepik — январь 2026
Автор курсов: FastAPI для начинающих (победитель — лучший платный курс), Продвинутый FastAPI для продолжающих, Полный курс по FastAPI: от новичка до профессионала