01
Тем, кто начинает с нуля
Получите системную базу: от AI‑инструментов и Python до обучения моделей и разработки собственного сервиса.
Профессиональная программа IT обучения
AI‑ИНЖЕНЕР:от данных до продукта
Освойте Python, машинное обучение, LLM API и PyTorch — и научитесь собирать работающие AI‑сервисы от подготовки данных до развёртывания продукта.
Python + ML + LLMединый цикл AI‑продукта
data → model.fit()
→ API → product
→ API → product
Кому подойдёт
Создавать AI можно начать с нуля
Программа подойдёт тем, кто хочет войти в AI, усилить навыки в текущей профессии или научиться превращать идеи в работающие сервисы.
02
Разработчикам и аналитикам
Научитесь переводить задачи компании в понятные требования, прототипы, пользовательские сценарии и контролируемый план реализации.
03
Предпринимателям и авторам AI‑идей
Проверите идею до дорогой разработки, соберёте MVP, подготовите требования и сможете управлять подрядчиками на языке IT‑команды.
04
Тем, кто меняет профессию
Соберёте портфолио: SRS, прототип, тест-план, тест-кейсы, баг-репорты и итоговый отчёт о качестве проекта.
Логика программы
Не набор сервисов, а весь путь создания AI‑системы
01 · DATA
Подготовить данные и поставить задачу
Исследование пользователей, бизнес-модель, прототип, требования и критерии приёмки.
02 · MODEL
Обучить и оценить модель
Бэклог, спринты, приоритеты, риски, Scrum и Kanban.
03 · PRODUCT
Собрать AI‑продукт
Тест-дизайн, баг-трекинг, Web, API, Mobile, Computer Vision, NLP и PyTorch.
Учебный план
Три этапа. Четыре проекта в портфолио
01
Python, данные и прикладной AI
От исследования проблемы и бизнес-модели до спецификации требований, интерактивного прототипа и питч-презентации.
Как устроены LLM и AI‑сервисы, где они полезны, как ставить задачу, проверять результат и учитывать ограничения моделей.
User Persona, User Story Mapping, анализ потребностей, конкурентов и рисков с помощью SWOT.
Ценностное предложение и Business Model Canvas для оценки логики и коммерческого потенциала продукта.
Архитектура продукта, пользовательские потоки и интерактивные макеты интерфейса.
Доски задач, бэклог, спринты, приоритизация и управление сроками, содержанием и ресурсами проекта.
Сбор, классификация и документирование требований: SRS, Use Cases, User Stories и критерии приёмки.
Полный пакет требований для MVP собственного продукта, интерактивный AI‑прототип и защита проекта.
02
Машинное обучение и разработка AI‑продуктов
От классического машинного обучения и LLM API до нейросетей, Computer Vision, NLP и финального продукта.
Регрессия, классификация, деревья решений, кластеризация, обучение и сравнение моделей.
Граничные значения, классы эквивалентности, Pairwise, чек-листы и тест-кейсы в TMS.
Локализация дефектов, профессиональные Bug Reports, жизненный цикл бага и Test Summary Report.
Интеграция языковых моделей через API, семантический поиск и ответы по собственной базе знаний.
iOS и Android, реальные устройства и эмуляторы, прерывания, Desktop‑среды и виртуальные машины.
Предобученные модели, работа с текстом и изображениями, тензоры и обучение нейросетей.
Полный цикл разработки: постановка задачи, данные, модель, backend, интерфейс, развёртывание и защита.
PandasJiraYouGileHugging FaceChrome LLM APILLM APIHubTMSScrumKanbanAI / Vibe Coding
Практика вместо абстракций
Делаем работающие AI‑решения
Проект 1
ML‑система прогнозирования
Исследование, бизнес-модель, SRS, прототип и презентация решения.
Финальный проект
AI‑ассистент с базой знаний
Семантический поиск, ответы по документам, FastAPI, интерфейс и демонстрация работающего решения.
ПРОЕКТЫ НА КАЖДОМ ЭТАПЕ
Что будет на выходе
Код, модели и AI‑продукт в портфолио
Выпускник понимает, как AI‑система проходит путь от данных до продукта, умеет обучить модель, подключить LLM и собрать сервис.
✓
Портфолио из двух проектов
Продуктовая документация, прототип, тестовая документация и отчёты.
✓
Навык общения с IT‑командой
Требования, постановка задач, критерии приёмки, дефекты и риски.
✓
Практика с профильными инструментами
Pandas, Jira, Hugging Face, LLM API, TMS и AI‑сервисы.
✓
Основа для специализации
Business Analysis, Project Management или Quality Assurance.
Организация обучения
Практическое обучение, которое можно совмещать с работой
Вечерние занятия проходят очно в компьютерных классах в центре Минска. Расписание, ближайшую дату старта и стоимость сообщит консультант.
10–12 месяцевполная программа
ОчноМинск, Карла Маркса, 32
Практиказадания и командная работа
Проектыв конце каждого года
Условия набора и наличие мест подтверждаются при консультации.
Вопросы
Коротко о главном
Нет. Программа начинается с устройства IT‑индустрии, ролей в команде и логики создания продукта. Важно уверенно пользоваться компьютером и быть готовым регулярно выполнять практические задания.
Нет. Необходимые темы разбираются через практику: функции, векторы, статистика, вероятность и логика оптимизации моделей.
Да. Программа начинается с прикладных AI‑инструментов и основ Python. Сложность увеличивается постепенно, а каждый этап закрепляется проектом.
SRS, User Stories, Use Cases, интерактивный прототип, Test Plan, чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты и итоговый отчёт по качеству проекта.
Оставьте заявку на консультацию или позвоните по номеру +375 (29) 636-65-85. Специалист сообщит актуальные условия набора, варианты расписания и стоимость.
Обсудите программу AI‑инженер с консультантом IT ШАГ
Уточните дату старта, вечернее расписание, стоимость и задайте вопросы по программе.