Нейросети для разработчиков

Курс нейросетей для разработчиков: про ИИ в IDE, code review и безопасный LLM API, а не про «vibe coding без ответственности». За 16 академических часов вы встроите ассистента в повседневный SDLC, опишете командные правила и научитесь не сливать секреты в промпт.

Для кого этот курс

• Backend- и frontend-разработчики с опытом от года, которым нужны нейросети для разработчиков в IDE.
• Инженеры, которые пишут тесты, ревью и документацию и хотят ускориться без потери качества.
• Tech lead малых команд, которому нужны соглашения по использованию ИИ.

Не для кого: тем, кто не программирует: смотрите «нейросети для работы». Это не курс ML Engineer и не диплом по агентам.

Чему научитесь

• Встроить ИИ-ассистента в IDE-процесс (Cursor / Copilot / чат) осознанно.
• Ускорить объяснение legacy, рефакторинг, тесты и PR-описания.
• Безопасно вызвать LLM API и описать structured output.
• Собрать eval-рубрику: когда принимать ИИ-код, а когда нет.
• Закрыть prompt injection lite и утечку секретов.
• Описать team-соглашения и personal AI workflow kit.

Программа по модулям

Дальше оглавление публичной программы (названия модулей и тем). Полные тексты уроков открываются после записи; гостю видна структура курса.

1. Карта SDLC и когда не доверять (3 ак. ч): где LLM ускоряет разработчика; Copilot, Cursor, ChatGPT, GigaChat/Yandex; галлюцинации API; RU vs зарубежные и NDA.
2. Daily coding (4 ак. ч): объяснение кода; рефакторинг; тесты и документация; PR-описания и дисциплина review.
3. Integration lite (3,5 ак. ч): LLM API и безопасные паттерны; structured output; eval сниппетов; сравнение моделей в коде.
4. Security & team (3,5 ак. ч): injection и секреты; правила команды; PR review rubric; safe-prompt card + CTA к агентам/safety.
5. Практикум и итоговая аттестация (2 ак. ч): задача из своего репозитория от issue до PR с ИИ-ассистентом, итоговый тест и сдача проекта.

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация обязательна. Она проходит в два этапа: итоговый тест в системе обучения и сдача на проверку проекта: personal AI workflow kit, PR review rubric, карточка безопасного промпта и журнал практикума «от issue до PR». Зачёт: не менее 70 % верных ответов в тесте и проект, принятый преподавателем по чек-листу.

Формат и часы

• Тип программы: дополнительная профессиональная программа повышения квалификации, 16 ак. ч, заочно с применением ЭО и ДОТ. Исполнитель: ООО «Кибер-Телеком».
• Объём: 16 академических часов (академический час 45 минут), включая итоговую аттестацию.
• Формат: самотемп: практики в IDE, чек-листы, квизы. Нужен свой репозиторий или учебный стенд.
• Итоговый артефакт: personal AI workflow kit, PR review rubric, карточка безопасного промпта и журнал практикума (сдаются на итоговой аттестации).
• Уровень: средний: опыт программирования от 1 года.
• Стек: VS Code / JetBrains, Git, GigaChat / YandexGPT / OpenAI API.

Как проходит обучение

Инженерный самотемп: IDE, review, границы API. Без секретов в промпте. Уроки после записи. Гостю видны программа и FAQ.

Требования

• Для получения удостоверения о повышении квалификации: высшее или среднее профессиональное образование (или получение его в период обучения).
• Опыт программирования от 1 года (любой стек).
• IDE (VS Code или JetBrains) и Git.
• Доступ к API или корпоративному чату LLM; секреты в промпт не вставляем.

Документ об обучении: удостоверение о повышении квалификации

Курс реализуется как дополнительная профессиональная программа повышения квалификации объёмом 16 академических часов (академический час 45 минут), в заочной форме с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий. Итоговая аттестация обязательна.

• Удостоверение о повышении квалификации ООО «Кибер-Телеком» выдаём, если оно вам нужно: по заявке слушателя с высшим или средним профессиональным образованием (или получающего его), успешно прошедшего итоговую аттестацию. Сведения об удостоверении вносятся в ФИС ФРДО в течение 30 дней после выдачи.
• Сертификат КИБЕР Университета на платформе Tutor доступен всем, кто прошёл курс, в том числе слушателям без профессионального образования.
• Справка об обучении выдаётся по запросу тем, кто освоил часть программы или не прошёл итоговую аттестацию.
• Для оформления удостоверения нужны копия диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (студентам: справка с места учёбы), СНИЛС и паспортные данные для внесения сведений в ФРДО; при смене фамилии: документ о смене фамилии. Заявку на удостоверение лучше подать до итоговой аттестации.

Исполнитель и лицензия

Образовательные услуги по программе оказывает ООО «Кибер-Телеком» (бренд «КИБЕР Университет», входит в КИБЕР Холдинг). Лицензия на осуществление образовательной деятельности № Л035-01225-37/00268492 от 12.04.2021 выдана Департаментом образования и науки Ивановской области, подвид: дополнительное профессиональное образование.

ИНН 3702651560, КПП 370201001, ОГРН 1113702017032. Адрес: 153013, г. Иваново, ул. Панина, д. 26а, помещ. 17. Директор: Короткова Е.А.

Документы программы: учебный план, календарный учебный график, рабочие программы модулей, оценочные и методические материалы. Проверить лицензию: как это сделать. Вычет НДФЛ за обучение: справка для налоговой.

Связанные курсы

• Промпт-инженерия для рабочих задач: если нужно углубить шаблоны вне IDE.
• ИИ-агенты и автоматизация: следующий шаг после личного workflow.
• DevOps с нуля до инженера: если закрываете delivery-контур.
• Безопасная работа с ИИ: орг.гигиена и playbook инцидента.

Частые вопросы (FAQ)

Это курс машинного обучения / Fine-tune?

Нет. Это прикладные нейросети для разработчиков: IDE, review, тесты, безопасный API.

Какой язык нужен?

Любой, на котором вы уже пишете. Примеры универсальные; Kotlin/Android: отдельный длинный курс.

Можно ли использовать Cursor / Copilot, если в компании запрещён облачный ИИ?

Разберём критерии контура и RU-модели. Итоговые правила задаёт ваша ИБ, не курс.

Сколько времени?

16 академических часов, включая практикум и итоговую аттестацию, плюс работа на своём коде.

Подойдёт ли джуну без коммерческого опыта?

Если уже пишете код год и знаете Git: да. Иначе сначала язык/Android или «ИИ с нуля».

Будете ли выкладывать ключи и готовые эксплойты?

Нет. Только защитные паттерны: не светить секреты, проверять ИИ-код, injection lite.

Какой документ я получу?

Если нужно, удостоверение о повышении квалификации ООО «Кибер-Телеком» со сведениями в ФИС ФРДО (вносятся в течение 30 дней). Его получают слушатели с высшим или средним профессиональным образованием (или получающие его), прошедшие итоговую аттестацию. Остальным доступен сертификат КИБЕР Университета, по запросу выдаём справку об обучении.

Что нужно для оформления удостоверения?

Копия диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (студентам: справка с места учёбы), СНИЛС и паспортные данные, при смене фамилии: подтверждающий документ. Заявку на удостоверение подайте до итоговой аттестации.

Как записаться и открыть уроки?

Оформите заказ на этой странице (кнопка записи/корзина). После оплаты уроки откроются в личном кабинете; гостю видна только программа.

CTA: Встройте нейросети для разработчиков в IDE и review, без утечки секретов. Запись на этой странице.

Карьера и роли после навыков курса

Курс не «переучивает в ML Engineer», а усиливает разработчика, который уже пишет код. На практике такие навыки чаще всего встречаются в ролях:

• Software Engineer / Backend / Frontend с ИИ в SDLC: IDE-ассистент, ускорение ревью и тестов, безопасный вызов LLM API.
• Tech lead малой команды: правила использования ИИ, rubric для PR, контур секретов.
• Platform / toolsmith внутри продукта: внутренние промпт-киты и eval сниппетов без отдельной ML-команды.

Вилки оплаты (ориентиры, не обещание CU): по публичным вилкам hh.ru и обзорам рынка IT РФ 2025-2026 для middle-разработчиков с коммерческим опытом часто встречаются диапазоны порядка от 180 до 350 тыс. ₽ gross в крупных городах и удалёнке; senior и узкий ML/CV обычно выше. Конкретная вилка зависит от стека, города и формы занятости. Перед сменой роли сверяйте свежие вакансии, а не скрин из рекламы курса.

Стек и инструменты (что реально нужно)

• IDE: VS Code или JetBrains; по желанию Cursor / Copilot, если позволяет политика компании.
• Git и свой репозиторий (или учебный стенд).
• LLM: GigaChat / YandexGPT и при доступе OpenAI-compatible API; секреты только в env/secret store.
• Никакого обязательного GPU-сервера: фокус на IDE и API, не на train с нуля.

Частые вопросы: дополнено

Появится ли блок про карьеру «ML Engineer 200к+»?

Нет как гарантии. Мы описываем роли, где навыки курса реально применяют, и даём мягкие рыночные ориентиры со ссылкой на проверку на hh.ru. Зарплату нанимает работодатель, не лендинг.

Нужен ли мощный ноутбук?

Достаточно обычной рабочей машины с IDE и доступом к LLM. Обучение моделей с нуля в курс не входит.

Чем курс отличается от «ИИ для инженеров» с YOLO и Jetson?

Здесь фокус: SDLC разработчика (IDE, review, API, секреты). Трек ML/CV/edge для инженеров у CU в отдельном каркасе; этот курс к нему соседний, не дубль.

Можно ли пройти без доступа к зарубежным моделям?

Да. Разбираем RU-контур и критерии выбора модели под NDA. Итоговые правила всё равно задаёт ваша ИБ.