Vibe Coding / AI Engineering
-
НачалоНоябрь 2026
-
ФорматОнлайн
-
Длительность6 месяцев/ 26 недель
-
УровеньBeginner
-
Расписание3 раза в нед. по 90 минут
Vibe Coding / AI Engineering
Для кого: новички без опыта в IT. Кодинг разбирается ровно настолько, насколько нужно для уверенной работы с AI-инструментами.Результат: студент умеет запустить собственный веб-продукт (MVP), создавать AI-приложения и агентов, а также автоматизировать рабочие задачи.
Возможности развития профессии
-
Анализ данных и поиск закономерностей для принятия обоснованных решений и оптимизации процессовData Analyst
-
Разработка и обучение моделей машинного обучения для автоматизации и прогнозированияML Engineer
-
Создание интеллектуальных систем и решений на основе искусственного интеллектаAI Specialist
Силлабус
|
Старт и первый запуск |
Урок 1. Ориентация. Что такое вайбкодинг и AI engineering, кто такой AI-разработчик, как AI пишет код: возможности и ограничения Урок 2. Как устроен цифровой продукт: фронтенд, бэкенд, база данных. Настройка окружения и установка Cursor Урок 3. Практика: первая страница через AI-чат в Cursor |
|
Первый проект в Cursor |
Урок 4. Режимы работы Cursor: Chat, Composer, Agent — на практике Урок 5. Файлы, терминал, Git и GitHub в реальном проекте Урок 6. Практика: дорабатываем проект и сохраняем его на GitHub |
|
Промптинг:
|
Урок 7. Структура хорошего промпта для кода Урок 8. Контекст: как давать AI информацию о проекте. Правила проекта (rules-файлы) Урок 9. Практика: пересобираем проект с грамотными промптами |
|
Промптинг: на
|
Урок 10. Декомпозиция: разбиваем большую задачу на шаги Урок 11. Итеративная работа с AI: правки, рефакторинг, типичные ошибки Урок 12. Практика-воркшоп: промптинг на реальной задаче |
|
HTML и CSS через AI |
Урок 13. Базовое понимание HTML: структура страницы Урок 14. Базовое понимание CSS: стили и внешний вид Урок 15. Практика: вёрстка страницы через AI |
|
Адаптив и первый сайт |
Урок 16. Адаптивная вёрстка: сайт на телефоне и компьютере Урок 17. Практика: лендинг с нуля через AI Урок 18. Практика: собираем личный сайт-портфолио |
|
Интерактив с
|
Урок 19. Что такое JavaScript и зачем он нужен (без глубокого кода) Урок 20. Интерактивность: кнопки, формы, события Урок 21. Практика: добавляем интерактив на сайт |
|
Работа с проектом и
|
Урок 22. Структура проекта: где что лежит. Как читать код, который написал AI Урок 23. Отладка с AI: находим и исправляем ошибки, читаем сообщения об ошибках Урок 24. Практика-воркшоп: чиним «сломанный» проект |
|
Современный
|
Урок 25. Что такое фреймворки: React и компонентный подход Урок 26. UI-библиотеки и готовые шаблоны Урок 27. Практика: собираем интерфейс из компонентов |
|
Деплой: публикуем
|
Урок 28. Что такое хостинг и деплой Урок 29. Практика: публикуем сайт через Vercel / Netlify, настраиваем домен Урок 30. Практика: чек-лист запуска и проверка продукта |
|
Базы данных |
Урок 31. Зачем нужна база данных. Виды данных Урок 32. Знакомство с Supabase: таблицы и записи Урок 33. Практика: подключаем базу к приложению через AI |
|
Бэкенд и логика
|
Урок 34. Что такое бэкенд и API Урок 35. Регистрация и авторизация пользователей Урок 36. Практика: CRUD — создание, чтение, изменение, удаление данных |
|
Fullstack-приложение |
Урок 37. Практика: собираем fullstack-приложение (заметки / задачи) — часть 1 Урок 38. Практика: fullstack-приложение — часть 2 Урок 39. Тестирование и проверка работы приложения |
|
Claude Code |
Урок 40. Знакомство с Claude Code: терминальный AI-агент Урок 41. Практика: работа над проектом через Claude Code Урок 42. Cursor vs Claude Code: когда что использовать. Практика |
|
Работа с AI API |
Урок 43. Что такое API. API-ключи и их безопасность Урок 44. Первый запрос к Claude / GPT API Урок 45. Практика: параметры запроса — модели, токены, температура |
|
Промптинг для
|
Урок 46. System prompt и проектирование поведения AI Урок 47. Few-shot примеры и структурированные ответы (JSON) Урок 48. Практика: настраиваем AI-функцию под задачу |
|
Встраиваем AI в
|
Урок 49. AI-чат внутри вашего продукта Урок 50. Обработка ответов модели и вывод в интерфейс Урок 51. Практика: приложение с AI-функцией |
|
AI на ваших
|
Урок 52. Введение в RAG: AI отвечает по вашим документам Урок 53. Эмбеддинги и векторный поиск простыми словами Урок 54. Практика: AI-ассистент по базе знаний |
|
Введение в AI-агентов |
Урок 55. Что такое AI-агент и чем он отличается от чат-бота Урок 56. Tool use: как AI вызывает инструменты и функции Урок 57. Практика: проектируем простого агента |
|
Создаём AI-агента |
Урок 58. Агент с доступом к инструментам Урок 59. Многошаговые задачи и цепочки действий Урок 60. Практика: собственный AI-агент — часть 1 |
|
Агент: проект и
|
Урок 61. Практика: AI-агент — часть 2 Урок 62. Память и контекст агента Урок 63. Практика: тестируем и улучшаем агента |
|
Автоматизация
|
Урок 64. AI-автоматизация: no-code инструменты (n8n, Make, Zapier) Урок 65. Практика: автоматизируем рутину — документы, письма, отчёты Урок 66. Практика: связываем AI-агента с рабочими сервисами |
|
Качество, безопасность,
|
Урок 67. Безопасность приложения: ключи, данные, частые уязвимости Урок 68. Стоимость AI: токены, лимиты, оптимизация расходов Урок 69. Тестирование AI-продукта и контроль качества |
|
Финальный проект: старт |
Урок 70. Выбор идеи и планирование финального продукта Урок 71. Практика: разработка финального проекта — часть 1 Урок 72. Практика: разработка финального проекта — часть 2 |
|
Финальный проект:
|
Урок 73. Практика: разработка финального проекта — часть 3 Урок 74. Практика: деплой и финальная доработка Урок 75. Подготовка демо и презентации |
|
Защита проектов
|
Урок 76. Питч и демо продукта. Защита проектов Урок 77. Портфолио вайбкодера: как упаковать проекты Урок 78. Карьерные пути: фриланс, продукт, найм. Итоги курса |
Готовы начать обучение?
Преподаватели
Эксперт в области ИИ с более чем 7 годами опыта. Работала над AI-гос.проектами в Китае, IT-корпорациях в США (Linux) и в первом казахстанском MedTech-стартапе Cerebra.ai. Специалист по ML, DL, FL и Blockchain, владелица международных патентов и научных публикаций.
AI Engineer с более чем 4 годами опыта работы в международных компаниях. Специализируется на синтезе казахской речи, AI-парсинге и data science. Работает в стартапе по генерации кода.
Инженер в сфере AI, DevOps и Software Engineering с более чем 7 годами опыта. Сертифицированный AWS Solutions Architect, увлекается квантовым ML, распознаванием лиц и текстов, а также применением ИИ в разработке лекарств.
Data Scientist с более чем 4 годами опыта. Работает в Sber Robotics Center (Центр робототехники Сбера). Окончил бакалавриат в университете Иннополис и получает
степень магистра в ВШЭ.
Руководитель и эксперт с более чем 10 годами опыта в аналитике и Data Science. Специализируется на Big Data и Machine Learning, проектирует и разрабатывает AI-сервисы. Имеет опыт работы в Fintech, MedTech, AdTech и EduTech, консультирует стартапы
и компании по ML и AI-задачам.
Как начать?
-
1
Подайте заявку
Заполните простую форму на сайте, расскажите о себе и своих целях. Нам важно понять, почему вы хотите учиться в нашей школе и какие навыки хотите развить.
-
2
Напишите мотивационное письмо
Вдохновите нас вашей историей! Расскажите, почему именно эта программа, какие проекты или достижения вас вдохновляют.
-
3
Выполните тестовое задание
Мы отправим вам небольшое задание, чтобы оценить ваш текущий уровень знаний. Не переживайте — главное для нас увидеть ваш интерес и подход к выполнению задачи.
-
4
Пройдите интервью
Это не экзамен, а дружеский разговор, где вы можете показать свою мотивацию и готовность учиться.
-
5
Заключите договор
После успешного прохождения отбора мы пригласим вас подписать договор и окончательно зафиксировать ваше место на курсе.
-
6
Добро пожаловать в BDL School!
Вы официально становитесь частью нашего сообщества! Мы поможем вам с настройкой на учебу, познакомим с вашей группой и наставником, чтобы вы могли уверенно стартовать.
FAQ
Все желающие — от новичков до профессионалов, желающих сменить направление.
Для большинства программ достаточно желания учиться.
Да! Наши программы разработаны с учетом гибкого графика.
Минимум 3 полноценных проекта для портфолио, включая собственную игру, интерфейс или продукт.
Комбинация онлайн-уроков, практических занятий и работы с ментором.
Обращайтесь к преподавателю или наставнику — мы всегда готовы помочь.