AI Solutions Architect курс: проектування ШІ-рішень для бізнесу | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 14 занять
  • проєктування AI-інфраструктури
  • курсовий проєкт

AI Solutions Architect

Опануйте флоу розробки AI-архітектури: дизайн, інфраструктуру, інтеграцію, автоматизацію

Лектор: Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

 

Курс AI Architect для вас, якщо ви…

Прагнете зрозуміти специфіку AI-рішень

Отримаєте чітке розуміння завдань, ролей і типів AI-систем на прикладі відомих продуктів і кейсів.

Плануєте інтеграцію AI з наявною інфраструктурою

Навчитесь адаптувати AI-рішення під хмарні та локальні середовища й підключати їх до систем, що вже працюють.

Хочете гарантувати стабільність і безпеку AI-систем

Опануєте підходи до масштабування, MLOps і безпеки, щоб ваші рішення були надійними, захищеними та гнучкими.

Шукаєте перевірені підходи інтеграції AI-фіч

Навчитеся проєктувати доречну AI-архітектуру з нуля та впроваджувати її в робочі процеси без зайвих витрат і хаосу.

 

про курс

  • Тривалість:

    14 занять

  • Курсовий проєкт:

    розробка архітектурних AI-рішень

За даними Microsoft, 82% керівників вважають 2025 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 та ресурсів проєкту

  • навчитеся проєктувати різні типи масштабованих AI-систем: пошукові, рекомендаційні, обробка зображень та відео

  • вмітимете оцінювати доцільність AI-фіч, визначати потреби та розраховувати витрати на розробку й експлуатацію

  • з’ясуєте, як автоматизувати життєвий цикл AI-рішень через MLOps

  • сформуєте навички імплементації AI-рішень у хмарних середовищах

  • дізнаєтеся більше про відповідальне використання AI, етичні аспекти та безпеку

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

Детально розглянете і попрактикуєтеся над проєктуванням інфраструктури для пошукових і рекомендаційних систем, систем обробки відео та зображень і генерації контенту (GenAI).

РЕАЛЬНІ КЕЙСИ

Аналізуватимете і проєктуватимете архітектурні рішення на прикладі всесвітньо відомих продуктів: YouTube Search & Recommendation Systems, Google Street View Blurring, ChatGPT, GitHub Copilot, Amazon Go.

ФІНАЛЬНИЙ ПРОЄКТ

Наприкінці курсу спроєктуєте архітектуру власного AI-рішення: схему основних сервісів і компонентів, data flow, автоматизацію через MLOps, модель безпеки доступу до даних.

 

Лектор

Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

  • Має сертифікацію AWS Certified Solutions Architect — Professional.

  • Має 10+ років досвіду в адмініструванні: 7+ як DevOps, більшість з яких на аутсорсі для провідних компаній в галузях телекому, network equipment і network security solutions.

  • Провів адаптацію моніторинг-солюшену для HighLoad-інфраструктури, що зменшило вартість Observability у 8 разів.

  • Успішно мігрував комплексну інфраструктуру розробки з Apache Mesos на Kubernetes.

ПРОГРАМА AI SOLUTIONS ARCHITECT COURSE

  • 01 заняття
    26.02.2026 19:30

    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
    03.03.2026 19:30

    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
    05.03.2026 19:30

    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
    10.03.2026 19:30

    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
    12.03.2026 19:30

    Q&A-сесія

    • Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання
  • 06 заняття
    17.03.2026 19:30

    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
    19.03.2026 19:30

    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
    24.03.2026 19:30

    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
    26.03.2026 19:30

    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
    31.03.2026 19:30

    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
    02.04.2026 19:30

    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
    07.04.2026 19:30

    Q&A-сесія

    • Отримаєте відповіді на запитання, які виникли протягом навчання
  • 13 заняття
    09.04.2026 19:30

    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
    16.04.2026 19:30

    Завершення курсу та фінальний проєкт

реєстрація

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

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.