Онлайн-курс AI для розробників. Використання Codex, Claude Code або GitHub Copilot
ITVDN: курси програмування
Відеокурси з
програмування

300+ курсів за популярними IT-напрямками

Вибери свою IT спеціальність

Підписка

300+ курсів за популярними IT-напрямками

AI для розробників

Онлайн-навчання з тренером

  • Графік

    2 рази на тиждень

  • Доступ до матеріалів

    Усі уроки записуються

  • Тривалість

    1 місяць

  • Підтримка та консультації

    Ментор та асистент

  • Документи про навчання

    Сертифікат

  • Рівень складності

    З нуля

  • Кар'єрний сервіс

    Стажування після навчання

Подати заявку
Безкоштовний ознайомчий урок

Старт курсу

8

грудня

net

6 причин вивчати AI for Developers

1

Працювати швидше

AI допомагає генерувати код, пояснювати складні конструкції та автоматизувати рутинні завдання.
2

Підвищити якість коду

AI-асистенти допомагають знаходити помилки, створювати тести та пропонувати варіанти рефакторингу.
3

Швидше опановувати нові технології

За допомогою AI легше розбиратися з незнайомими мовами, бібліотеками, фреймворками й документацією.
4

Створювати проєкти самостійно

AI дає змогу швидше пройти шлях від ідеї та прототипу до готового застосунку.
5

Залишатися конкурентоспроможним

Уміння ефективно працювати з AI стає важливою навичкою сучасного розробника та відкриває нові кар’єрні можливості.
6

Опанувати сучасні AI-інструменти

Практична робота з Codex і Claude допоможе ефективніше створювати, аналізувати, тестувати та вдосконалювати код.

Що входить до курсу

20+ год. навчального
матеріалу
Перевірка домашніх завдань
Інтерактивні завдання онлайн
350 відеокурсів
Курсовий проєкт
Тестування та
Сертифікація
Професійний софт
від JETBRAINS
Стажування
Працевлаштування

Програма курсу

1
Вступ. ШІ в сучасній розробці
  • 1
    Що таке штучний інтелект
  • 2
    Машинне навчання та генеративний ШІ
  • 3
    Як ШІ змінює роботу розробника
  • 4
    Рівні використання ШІ в програмуванні
  • 5
    Огляд популярних AI-інструментів
  • 6
    Обмеження та ризики використання ШІ
  • 7
    План роботи на курсі
  • 8
    Вайб кодинг та швидке прототипування
2
AI Coding Agents
  • 1
    Огляд Codex CLI, Claude Code та аналогічних інструментів
  • 2
    Встановлення та налаштування середовища
  • 3
    Робота через термінал
  • 4
    Режим планування та виконання задач
  • 5
    Управління контекстом проєкту
  • 6
    Токени та вартість роботи агентів
  • 7
    Практика створення функціоналу через агента
3
Контекст-інженерія
  • 1
    Формування вимог до проєкту
  • 2
    Розбиття системи на модулі
  • 3
    Створення технічного плану
  • 4
    Робота з файлами контексту
  • 5
    Визначення архітектури застосунку
  • 6
    Організація AI Workflow
  • 7
    Підготовка проєкту до розробки
4
Навички та субагенти
  • 1
    Що таке Skills та їх призначення
  • 2
    Створення власних команд
  • 3
    Автоматизація типових задач
  • 4
    Робота із субагентами
  • 5
    Делегування задач агентам
  • 6
    Практика автоматизації розробки
5
Model Context Protocol та безпека
  • 1
    Що таке MCP
  • 2
    Підключення готових MCP серверів для роботи з базами даних
  • 3
    Підключення MCP для CI/CD
  • 4
    Інтеграція агентів
  • 5
    Обмеження привілеїв та доступів агентів
  • 6
    OWASP top 10 для LLM
6
Основи архітектури та структура проєкту
  • 1
    Загальні архітектурні принципи
  • 2
    Межі модулів, відповідальність і залежності
  • 3
    Тришарова архітектура застосунку
  • 4
    Модульний моноліт та мікросервіси
  • 5
    Основи DDD та Onion Architecture
  • 6
    Організація внутрішньої структури проєкту
  • 7
    Чекліст проєктування та архітектурні артефакти
  • 8
    Схема контейнерів C4, та навичка для генерації та перевірки поточного стану застосунку
7
Робота з базою даних
  • 1
    База даних і СУБД
  • 2
    Реляційні бази даних і NoSQL
  • 3
    ORM і прямі SQL запити
  • 4
    Варіанти хостингу бази даних
  • 5
    Надійність і безпека
  • 6
    MCP сервери для роботи з базою
  • 7
    Практика на уроці з використанням AI агентів
8
Реалізація бізнес-функціоналу
  • 1
    Що таке шар бізнес логіки
  • 2
    Принципи проєктування
  • 3
    Спеціальні питання проєктування шару бізнес логіки
  • 4
    Авторизація та аутентифікація, Реєстрація користувачів
  • 5
    Створення основних бізнес-процесів
  • 6
    Навички для рефакторингу шару бізнес логіки
  • 7
    Субагенти для ревью бази коду
9
Інтеграція AI у власний проєкт
  • 1
    Для яких задач корисно використати інтеграцію з AI
  • 2
    Огляд OpenAI API, отримання та налаштування ключів
  • 3
    Типи інтеграцій для різних категорій задач
  • 4
    Синхронна та потокова інтеграція
  • 5
    Асинхронна або пакетна інтеграція
  • 6
    Принципи побудови RAG систем
  • 7
    Інтеграція з інструментами
  • 8
    Практичні рекомендації щодо інтеграції
  • 9
    Оптимізація якості відповіді
  • 10
    Архітектура. Побудова контракту з моделлю.
10
Тестування та деплоймент
  • 1
    Тестування програмного забезпечення.
  • 2
    Генерація модульних, інтеграційних, та наскрізних тестів за допомогою AI агента
  • 3
    Використання TDD. Корисні навички для TDD та генерації тестів
  • 4
    Аналіз якості коду
  • 5
    Налаштування CI/CD
  • 6
    Що таке Quality Gates, приклади налаштування
  • 7
    Автоматичний деплоймент
  • 8
    Публікація застосунку

Як проходить навчання  Live online

1

Нові знання

На занятті тренер дає новий матеріал, відповідає на ваші запитання. Спільна практична робота.

arrow arrow
2

Виконання завдань

Після заняття потрібно виконати практичні завдання за темою уроку і надіслати їх на перевірку викладачеві.

arrow arrow
3

Перевірка дз

На наступному занятті отримуємо фідбек за виконаним завданням та відповіді на запитання з попередньої теми. Після цього переходимо до нової теми.

arrow arrow
4

Тестування знань

Для самостійної перевірки знань потрібно пройти онлайн тестування за темою уроку

arrow
5

Відео уроки

Якщо виникли запитання чи просто хочеться повторити матеріал – дивимося запис уроку відео форматі.

arrow arrow
6

Курсовий проєкт

Протягом усього навчання учні самостійно працюють над курсовим проєктом.

arrow arrow
7

Захист проєкту

Захист курсового проєкту, індивідуальні рекомендації тренера.

arrow arrow
8

Сертифікація

Фінальне тестування та здобуття Диплому за спеціальністю.

Додаткові відео курси від ITVDN

icon

Підписка "Cтартова" 300+ відео-курсів

icon

Доступ на 3 місяці

icon

Навчальні матеріали

icon

10 онлайн тестів

Наші тренери 

Охріменко Дмитро

Охріменко Дмитро

Співзасновник CyberBionic Systematics та ITVDN, автор курсів і сертифікований тренер Microsoft. Понад 18 років працює в IT, експерт у галузі веброзробки та створення розподілених систем. Переможець IT Ukrainian Awards у номінації IT Education.

Подробнее...

 Диплом після закінчення навчання

diploma diploma

Стажування та працевлаштування наших студентів

Live Online — це навчання з реальними результатами.

Ми допомагаємо студентам не тільки отримати знання, а й набути першого комерційного досвіду та підготуватися до роботи в ІТ-сфері.

Студенти, які успішно навчаються та виконують практичні завдання, отримують можливість пройти стажування в рамках реальних проєктів.

Стажування триває 1–2 місяці і дає змогу застосувати знання на практиці, здобути перший комерційний досвід та додати його до резюме. Також стажування — це можливість отримати пропозицію по роботі та продовжити роботу над проєктом.

Допомога у працевлаштуванні, супровід HR на кожному етапі

Допомога у складанні резюме та профілю в LinkedIn

Пробна співбесіда з детальним відгуком

Рекомендації щодо Cover Letter

Пошук роботи

Підготовка до співбесід

Підтримка до отримання першого офферу

Вартість курсу

Icon

Матеріали
та заняття

Кількість занять: 10. Тривалість: 2 год. Формат: live online у групі з тренером.

Графік занять – 2 рази на тиждень

Час занять: з 9:00 до 11:00 або з 19:00 до 21:00.

Закрите ком'юніті в Telegram на період навчання

Пакет навчальних матеріалів з усіх уроків

350 відеокурсів за напрямком AI for Developers

Поурочна перевірка домашніх завдань

Доступ до інтерактивного практикуму

Icon

Результат
та кар'єра

Курсовий проєкт

Фінальне тестування та Диплом фахівця

Стажування. Комерційний досвід

Робота з HR. Працевлаштування

Оплата частинами.
Оплата одним платежем
42.00 x10

Можлива оплата частинами.

MonoBank

х10 платежів

PrivatBank

х10 платежів

ОПЛАТИТИ Натискаючи «Оплатити», ви переходите на сторінку безпечної оплати.
420
ОПЛАТИТИ Натискаючи «Оплатити», ви переходите на сторінку безпечної оплати.

Записатися на курс

Заповніть заявку

Ми зв'яжемося з Вами для уточнення інформації.

Запитання і відповіді

Для кого призначений курс?
Чи можна проходити курс без досвіду програмування?
Що я вмітиму після проходження курсу
Чи нададуть мені доступ до AI-агента?
Чи зможу я знайти роботу після проходження курсу?
Чи потрібно знати англійську мову для навчання?
Чи потрібно знати англійську мову для навчання?
Для кого призначений курс?

Курс розрахований на розробників-початківців, які вже знають основи програмування, Full Stack розробників, QA Automation інженерів, а також технічних спеціалістів, які хочуть створювати вебзастосунки й використовувати AI у щоденній роботі.

Чи можна проходити курс без досвіду програмування?

Для комфортного навчання необхідно розуміти основні концепції програмування та знати основи синтаксису обраної мови. Також бажано мати початкове уявлення про веброзробку й ключові технології обраного стеку. Досвід практичної розробки будь-якою сучасною мовою програмування буде перевагою.

Що я вмітиму після проходження курсу

Після завершення курсу ви зможете організовувати процес розробки за допомогою AI-агентів, використовувати Skills і MCP-сервери для проєктування та реалізації складних програмних рішень. Ви навчитеся застосовувати AI на різних етапах створення продукту — від формування вимог і планування до тестування, перевірки якості та розгортання. Отримані навички допоможуть вам створювати рішення, готові до використання в production-середовищі, та залишатися конкурентоспроможними на ринку праці.

Чи нададуть мені доступ до AI-агента?

Для навчання рекомендуємо мати власний обліковий запис із платною підпискою на Codex, Claude або GitHub Copilot. За потреби навчальний центр може надати доступ до оплачених AI-інструментів на період проходження курсу. Умови та перелік доступних інструментів уточнюйте у менеджера.

Чи зможу я знайти роботу після проходження курсу?

Якщо у вас уже є технічна база та практичний досвід, курс допоможе адаптувати ваші навички до сучасної розробки з використанням AI та підвищити конкурентоспроможність на ринку праці. Водночас AI-інструменти не замінюють знання мови програмування, технологій обраного стеку та розуміння принципів розробки. Працевлаштування також залежить від вашого досвіду, портфоліо, активності під час навчання та ситуації на ринку праці.

Чи потрібно знати англійську мову для навчання?

Знання англійської мови не є обов’язковою вимогою для проходження курсу. Однак базовий рівень буде перевагою, оскільки інтерфейси AI-інструментів, технічна документація, повідомлення про помилки та частина навчальних ресурсів можуть бути англійською мовою. Також англійська допоможе ефективніше формулювати запити до AI й працювати з міжнародними джерелами.

Чи потрібно знати англійську мову для навчання?

Знання англійської мови не є обов’язковою вимогою для проходження курсу. Однак базовий рівень буде перевагою, оскільки інтерфейси AI-інструментів, технічна документація, повідомлення про помилки та частина навчальних ресурсів можуть бути англійською мовою. Також англійська допоможе ефективніше формулювати запити до AI й працювати з міжнародними джерелами.

Notification success