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
Старт курсу
8
грудня

6 причин вивчати AI for Developers
Працювати швидше
Підвищити якість коду
Швидше опановувати нові технології
Створювати проєкти самостійно
Залишатися конкурентоспроможним
Опанувати сучасні AI-інструменти
Що входить до курсу
матеріалу
Сертифікація
від JETBRAINS
Працевлаштування
Програма курсу
- 1Що таке штучний інтелект
- 2Машинне навчання та генеративний ШІ
- 3Як ШІ змінює роботу розробника
- 4Рівні використання ШІ в програмуванні
- 5Огляд популярних AI-інструментів
- 6Обмеження та ризики використання ШІ
- 7План роботи на курсі
- 8Вайб кодинг та швидке прототипування
- 1Огляд Codex CLI, Claude Code та аналогічних інструментів
- 2Встановлення та налаштування середовища
- 3Робота через термінал
- 4Режим планування та виконання задач
- 5Управління контекстом проєкту
- 6Токени та вартість роботи агентів
- 7Практика створення функціоналу через агента
- 1Формування вимог до проєкту
- 2Розбиття системи на модулі
- 3Створення технічного плану
- 4Робота з файлами контексту
- 5Визначення архітектури застосунку
- 6Організація AI Workflow
- 7Підготовка проєкту до розробки
- 1Що таке Skills та їх призначення
- 2Створення власних команд
- 3Автоматизація типових задач
- 4Робота із субагентами
- 5Делегування задач агентам
- 6Практика автоматизації розробки
- 1Що таке MCP
- 2Підключення готових MCP серверів для роботи з базами даних
- 3Підключення MCP для CI/CD
- 4Інтеграція агентів
- 5Обмеження привілеїв та доступів агентів
- 6OWASP top 10 для LLM
- 1Загальні архітектурні принципи
- 2Межі модулів, відповідальність і залежності
- 3Тришарова архітектура застосунку
- 4Модульний моноліт та мікросервіси
- 5Основи DDD та Onion Architecture
- 6Організація внутрішньої структури проєкту
- 7Чекліст проєктування та архітектурні артефакти
- 8Схема контейнерів C4, та навичка для генерації та перевірки поточного стану застосунку
- 1База даних і СУБД
- 2Реляційні бази даних і NoSQL
- 3ORM і прямі SQL запити
- 4Варіанти хостингу бази даних
- 5Надійність і безпека
- 6MCP сервери для роботи з базою
- 7Практика на уроці з використанням AI агентів
- 1Що таке шар бізнес логіки
- 2Принципи проєктування
- 3Спеціальні питання проєктування шару бізнес логіки
- 4Авторизація та аутентифікація, Реєстрація користувачів
- 5Створення основних бізнес-процесів
- 6Навички для рефакторингу шару бізнес логіки
- 7Субагенти для ревью бази коду
- 1Для яких задач корисно використати інтеграцію з AI
- 2Огляд OpenAI API, отримання та налаштування ключів
- 3Типи інтеграцій для різних категорій задач
- 4Синхронна та потокова інтеграція
- 5Асинхронна або пакетна інтеграція
- 6Принципи побудови RAG систем
- 7Інтеграція з інструментами
- 8Практичні рекомендації щодо інтеграції
- 9Оптимізація якості відповіді
- 10Архітектура. Побудова контракту з моделлю.
- 1Тестування програмного забезпечення.
- 2Генерація модульних, інтеграційних, та наскрізних тестів за допомогою AI агента
- 3Використання TDD. Корисні навички для TDD та генерації тестів
- 4Аналіз якості коду
- 5Налаштування CI/CD
- 6Що таке Quality Gates, приклади налаштування
- 7Автоматичний деплоймент
- 8Публікація застосунку
Як проходить навчання Live online
Нові знання
На занятті тренер дає новий матеріал, відповідає на ваші запитання. Спільна практична робота.

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

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

Тестування знань
Для самостійної перевірки знань потрібно пройти онлайн тестування за темою уроку

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

Курсовий проєкт
Протягом усього навчання учні самостійно працюють над курсовим проєктом.

Захист проєкту
Захист курсового проєкту, індивідуальні рекомендації тренера.

Сертифікація
Фінальне тестування та здобуття Диплому за спеціальністю.
Додаткові відео курси від ITVDN
Підписка "Cтартова" 300+ відео-курсів
Доступ на 3 місяці
Навчальні матеріали
10 онлайн тестів
Наші тренери

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

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
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
Результат
та кар'єра
Курсовий проєкт
Фінальне тестування та Диплом фахівця
Стажування. Комерційний досвід
Робота з HR. Працевлаштування
Записатися на курс
Запитання і відповіді
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.

