Академия информационных систем
Разработка на Python с использованием ИИ
по запросу в будни
О курсе
Вы научитесь:
- • использовать ИИ-инструменты для ускорения повседневной Python-разработки
- • формулировать запросы к ИИ под задачи генерации, доработки и анализа кода
- • применять ИИ для рефакторинга, написания тестов и поиска ошибок
- • критически проверять ИИ-сгенерированный код на корректность, безопасность и соответствие требованиям
- • встраивать ИИ-assisted coding в командные процессы разработки
- • использовать ИИ как рабочий инструмент без потери качества, сопровождаемости и инженерного контроля
Кому будет полезен курс
Python-разработчики начального и среднего уровня
Разработчики автоматизации и интеграций
Тимлиды и старшие разработчики
Backend-разработчики на Python
Технические специалисты смежных ролей, использующие Python в рабочих задачах
Специалисты, которые уже используют ИИ эпизодически, но хотят выстроить системный подход
Преимущества нашей программы
Практическое применение ИИ в Python-разработке: курс показывает, как использовать нейросети в реальных инженерных задачах - от генерации кода до тестирования, отладки и подготовки рабочих прототипов.
Фокус на качестве результата, а не на слепой генерации: вы научитесь не просто получать код от ИИ, а проверять его на корректность, безопасность, читаемость и соответствие бизнес-требованиям.
Системный подход к AI-assisted coding: курс помогает выстроить рабочую модель взаимодействия с ИИ - от постановки запроса до итеративной доработки и встраивания результата в процесс разработки.
Результат, применимый в работе: по итогам обучения вы сможете использовать ИИ как инструмент ускорения Python-разработки без потери инженерного контроля и качества итогового решения.
Программа курса
Модуль 1. Настройка инструментария и инженерный промпт-инжиниринг
- Обзор AI-ассистентов для Python: IDE-плагины, standalone-клиенты, локальные/облачные модели. Конфигурация под задачи разработки.
- Принципы контекстного управления: ограничение галлюцинаций, управление токенами, воспроизводимость.
- Структура инженерного запроса: роль, контекст, задача, ограничения, формат вывода. Декомпозиция сложных задач.
- Практика: настройка среды, генерация функций и REST-обработчиков, итеративная доработка через уточняющие промпты.
Модуль 2. Генерация, рефакторинг, тестирование и безопасность кода
- AI-генерация прикладного кода: модули, классы, типовые интеграции, работа с зависимостями.
- Рефакторинг и оптимизация: приведение к PEP 8, устранение дублирования, улучшение читаемости legacy-кода.
- Тестирование и отладка: генерация unit/integration-тестов, мокирование, анализ трейсбеков, локализация ошибок.
- Аудит безопасности: выявление инъекций, жестких секретов, некорректных зависимостей, проверка соответствия бизнес-требованиям.
- Практика: рефакторинг учебного модуля, написание тестового покрытия, исправление искусственно внесенных ошибок, проведение security-проверки AI-кода.
Модуль 3. Интеграция в процессы, методология командной работы и защита проекта
- Встраивание AI-практик в разработку: Git-flow, код-ревью, CI/CD, подготовка прототипов к production.
- Методология командного использования ИИ: регламенты, зоны ответственности, чек-листы верификации, документирование решений.
- Границы применимости: задачи для делегирования ИИ vs. задачи, требующие ручного инженерного контроля.
- Практика: реализация итогового проекта (микросервис или automation-скрипт) с полным циклом AI-assisted разработки, подготовка отчетности, защита перед экспертом.
По окончании обучения выдается
Удостоверение о повышении квалификации
Используйте ИИ для ускорения Python-разработки в реальных рабочих задачах
Проверяйте и дорабатывайте AI-сгенерированный код с инженерным контролем
Встраивайте AI-assisted coding в повседневную и командную разработку
Как вы будете учиться
Получить персональное предложение
