онлайн-курс
14 занять
AI Solutions Architect
курсовий проєкт

ПОБУДУЙТЕ МАСШТАБОВАНУ AI-СИСТЕМУ

Від моделі та даних — до продакшену, яка витримує навантаження, зростання та реальні бізнес-вимоги

Лектор: Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

Курс AI Architect для вас, якщо ви…

Developers

Зможете інтегрувати AI-моделі в серверну логіку ваших продуктів, дізнаєтесь, як обирати архітектурні підходи для використання AI в продакшені та ефективно поєднувати AI з наявними бекенд-сервісами й даними.

Solution/Software Architects

Зрозумієте, як інтегрувати AI в наявні продукти без втрати стабільності, зможете коректно оцінювати скоуп, вартість і ризики AI-рішень та опануєте системний підхід до безпеки, стабільності й масштабування AI в хмарі.

Tech Leads / IT Managers

Сформуєте технічну стратегію впровадження AI в продукти й сервіси, зможете координувати команди навколо AI-рішень та їхньої інтеграції, навчитесь оцінювати вплив AI на стабільність, безпеку і вартість систем.

ML Engineers / DevOps / Data Engineers

Опануєте масштабування AI-рішень із контролем витрат і ресурсів, зможете автоматизувати життєвий цикл AI-моделей та інтегрувати AI-рішення з різними хмарними платформами та сервісами.

про курс

Тривалість:
14 занять
Курсовий проєкт:
розробка архітектурних AI-рішень

За даними Microsoft, 82% керівників вважають 2026 рік вирішальним для інтеграції ШІ в бізнес. Щоб ця інтеграція відбулася без перевитрат, збоїв і труднощів у масштабуванні, потрібен AI Solutions Architect — фахівець, який проєктує масштабовані та надійні AI-рішення для бізнесу.

ПІСЛЯ КУРСУ ВИ:

зможете обирати оптимальні AI-рішення відповідно до вимог, задач і ресурсів проєкту
навчитеся проєктувати масштабовані AI-системи: пошукові, рекомендаційні, для обробки зображень і відео
вмітимете оцінювати доцільність AI-фіч, визначати реальні потреби та розраховувати вартість розробки й експлуатації
зрозумієте, як автоматизувати життєвий цикл AI-рішень за допомогою MLOps
сформуєте практичні навички імплементації AI-рішень у хмарних середовищах

ДО ПРОГРАМИ КУРСУ ВХОДЯТЬ

ОСНОВИ AI-АРХІТЕКТУРИ

Дізнаєтеся про завдання та скілсет AI Solutions Architect: визначите тренди розвитку AI, розглянете типи рішень у бізнесі та проаналізуєте ролі архітектора AI-проєктів.
ПРОЄКТУВАННЯ AI-АРХІТЕКТУРИ

Навчитеся проєктувати масштабовану AI-інфраструктуру для: пошукових і рекомендаційних систем, обробки зображень і відео, GenAI та генерації контенту.
РЕАЛЬНІ КЕЙСИ

Проаналізуєте і спроєктуєте AI-архітектури на прикладі всесвітньо відомих продуктів: YouTube Search & Recommendation Systems, Google Street View Blurring, ChatGPT, GitHub Copilot та Amazon Go.
ФІНАЛЬНИЙ ПРОЄКТ

Наприкінці курсу ви спроєктуєте власне AI-рішення: архітектуру сервісів та компонентів, data flow, автоматизацію через MLOps, модель безпеки доступу до даних, готову до презентації бізнесу або команді.

Лектор

Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

Проєктував дизайн та розгортав LLM-інфраструктури з використанням RAG для підвищення якості контексту відповідей на запити користувачів.
Працював над дизайном оптимальної за перформансом/костом ML-based платформи на AWS для обробки великих масивів щоденних даних.
Провів адаптацію моніторинг-солюшену для HighLoad-інфраструктури, що зменшило вартість Observability у 8 разів.
Впроваджував Configuration as a Code на динамічній інфраструктурі з 500+ хостів.
Успішно мігрував комплексну інфраструктуру розробки з Apache Mesos на Kubernetes.
Має сертифікацію AWS Certified Solutions Architect — Professional.

ПРОГРАМА AI SOLUTIONS ARCHITECT COURSE

01 заняття
Основи AI
- Зрозумієте, що таке AI та які напрями існують у сфері
- Зможете відрізнити неетичне використання AI та з’ясуєте, які законодавчі акти його регулюють
- Розберете тренди й перспективи галузі
02 заняття
AI-рішення у сучасному бізнесі
- Зрозумієте, які основні типи AI-систем використовують у різних сферах
- Зможете визначити проблеми, які можна розв’язати за допомогою AI
- Знатимете основні компоненти AI рішень
03 заняття
Особливості роботи архітектора на AI-проєктах
- Навчитеся формулювати бізнес-проблему, яку має розв’язати AI-рішення
- Зможете оцінювати наявність і якість даних для майбутньої системи
- Розберетеся, як визначати доцільність використання AI у конкретному кейсі
- Знатимете, як збирати функціональні й нефункціональні вимоги до AI-систем
- Зможете попередньо оцінювати витрати на розробку та підтримку AI-рішень

04 заняття
Пошукові системи
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти пошукових систем
- Зможете побудувати архітектуру пошукової системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної пошукової системи (інфраструктуру YouTube-пошуку)
05 заняття
Q&A-сесія
- Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання
06 заняття
Рекомендаційні системи
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти рекомендаційних систем
- Зможете побудувати архітектуру рекомендаційної системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної рекомендаційної системи (інфраструктуру YouTube-рекомендацій)
07 заняття
Обробка відео та зображень
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти систем з обробки відео та зображень
- Зможете побудувати архітектуру системи з обробки відео та зображень згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної системи (інфраструктуру Google Street View Blurring)
08 заняття
Системи, що генерують інформацію (GenAI)
- Зрозумієте основні інфраструктурні компоненти GenAI-систем
- Зможете побудувати архітектуру GenAI-системи згідно з вимогами та представити її за допомогою діаграми
- Розглянете приклад реальної GenAI-системи (інфраструктуру ChatGPT)
09 заняття
Основи MLOps
- Зрозумієте відмінність між DevOps і MLOps у контексті AI-проєктів
- Ознайомитеся з підходами до оцінювання рівня автоматизації AI-рішень (MLOps maturity)
- Вивчите ключові компоненти MLOps: версіювання моделей, API, feature store, моніторинг
- Навчитеся контейнеризувати моделі для зручного розгортання
- Дізнаєтеся про додаткові інструменти й практики автоматизації в MLOps
10 заняття
MLOps з використанням сервісів AWS
- Зможете побудувати архітектуру MLOps-системи та представити її за допомогою діаграми
- З’ясуєте, які сервіси AWS можна використати для імплементації MLOps
- Дізнаєтеся, як побудувати повноцінний MLOps-процес за допомогою Amazon SageMaker
- Зрозумієте, як зібрати кастомний MLOps-пайплайн з окремих AWS-компонентів
11 заняття
Безпека інформації в AI-системах
- Зрозумієте принципи захисту даних у стані спокою та під час передачі
- Навчитеся налаштовувати безпечний доступ до даних у сценаріях cross-account
- Дізнаєтеся про типові вектори атак, характерні для AI-рішень, та як їм запобігати
12 заняття
Q&A-сесія
- Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання
13 заняття
Практична реалізація AI-рішення
- Зрозумієте, що таке архітектурна ката і як вона допомагає покращити навички архітектора
- Зможете скласти архітектурний документ з усіма потрібними компонентами для AI-системи
- Отримаєте рекомендації щодо виконання фінального проєкту
14 заняття

Завершення курсу та фінальний проєкт

реєстрація

Заповнюйте заявку, щоб навчитися проєктувати та впроваджувати масштабовані AI-рішення для бізнесу, поки цього не зробили конкуренти.

СТАРТ НАВЧАННЯ НА КУРСІ — ЖОВТЕНЬ 2026 РОКУ