Улучшаемые навыки

Нейросети
Генеративный ИИ
Трансформеры
GAN
Промпт-инжиниринг
Индексация данных
Обработка текстов и изображений
API-дизайн
Документация
Оптимизация архитектурных решений

Чему вы научитесь

01 Освоите принципы работы генеративных ИИ и научитесь грамотно подбирать инструменты под задачи.
02 Сможете создавать эффективные промпты для генерации архитектурных решений и документов.
03 Научитесь генерировать и редактировать UML-диаграммы с помощью ИИ.
04 Освоите анализ существующего кода на наличие антипаттернов и узких мест.
05 Поймёте, как интегрировать ИИ в ежедневную работу архитектора и минимизировать риски.

Программа курса

01 Введение в большие языковые модели (LLM) и их роль в архитектуре
  • Что такое генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM).
  • Как работают большие языковые модели (LLM) (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст.
  • Обзор моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — что выбрать архитектору?
  • Этические аспекты, ограничения, галлюцинации.

  • Практика:
  • Знакомство с интерфейсами больших языковых моделей (LLM).
  • Первые промпты: простые запросы.
  • Сравнение ответов разных моделей.
  • Анализ точности и полезности ответов.
  • 02 Основы промпт-инжиниринга для архитекторов
  • Анатомия эффективного промпта: инструкция, контекст, примеры.
  • Zero/One/Few-shot prompting.
  • Управление ролью и форматом вывода (JSON, XML, Pydantic).
  • Распространенные ошибки при составлении промптов.

  • Практика:
  • Создание простых архитектурных описаний.
  • Генерация краткой спецификации компонента.
  • Задание роли («архитектор», «эксперт по безопасности»).
  • Тестирование влияния температуры и длины контекста.
  • 03 Генерация архитектурных решений и документов
  • Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) для принятия решений.
  • Автоматизация создания записей архитектурных решений (ADR), запросов комментариев (RFC) и файлов README.
  • Поддержание актуальной документации.
  • Работа с доменной лексикой и стилем компании.

  • Практика:
  • Генерация записей архитектурных решений (ADR) по шаблону
  • Создание запросов комментариев (RFC) на новую фичу.
  • Автоматическое обновление файлов README.
  • Сравнение и доработка результатов разных моделей.
  • 04 Работа с диаграммами и UML через ИИ
  • Генерация UML/C4-диаграмм (PlantUML, Mermaid).
  • Визуальное и текстовое описание архитектуры.
  • Согласование формата между разработчиками и заказчиками.

  • Практика:
  • Генерация контекстной диаграммы C4.
  • Создание последовательности вызовов (sequence diagram).
  • Перевод текстового описания в графический вид.
  • Доработка и проверка корректности диаграмм.
  • 05 Анализ кода и архитектурных антипаттернов
  • Поиск проблем в существующем коде и архитектуре.
  • Выявление дублирования, узких мест, антипаттернов.
  • Использование ИИ для анализа соответствия стандартам.

  • Практика:
  • Анализ фрагментов кода на безопасность и качество.
  • Выявление антипаттернов в архитектуре.
  • Проверка соответствия требованиям и гайдлайнам.
  • Предложение альтернативных решений.
  • 06 Интеграция ИИ в процесс архитектурной работы
  • Как внедрить ИИ в ежедневную работу архитектора.
  • База промптов для типовых задач.
  • Шаблоны и менеджеры промптов.
  • Работа с несколькими LLM-агентами.

  • Практика:
  • Разработка библиотеки промптов под свои задачи.
  • Автоматизация части архитектурного ревью.
  • Интеграция с внутренними системами и Git.
  • Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым.
  • 07 Безопасность, этика и стратегия внедрения
  • Безопасность и ответственность при использовании ИИ.
  • Юридические, коммерческие и этические аспекты при использовании ИИ.
  • Стратегии внедрения ИИ в архитектурные процессы.
  • Обучение команды и работа с сопротивлением.

  • Практика:
  • Обсуждение кейсов: безопасное использование ИИ.
  • Мозговой штурм: как внедрить ИИ в свою команду.
  • Создание чек-листов для применения ИИ.
  • Анализ возможных рисков и способов их минимизации.
  • 08 Финальная практика и закрытие курса
  • Лучшие практики использования ИИ в архитектуре.
  • Критическое мышление при работе с ИИ.
  • Возможности и ограничения современных инструментов.

  • Практика:
  • Получить архитектурную задачу.
  • Сгенерировать записи архитектурных решений (ADR) и запросы комментариев (RFC).
  • Создать диаграммы и описание решения.
  • Проанализировать потенциальные проблемы.
  • Обсуждение решений, обмен опытом.
  • Демонстрация полученных результатов.
  • 09 Итого на курс 16 ак. ч.: теория — 7,5 ак. ч. (47%), практика — 8,5 ак. ч.(53%)

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Для кого

    Архитектор ПО Архитектор ПО
    Руководитель группы\Тимлид Руководитель группы\Тимлид
    Руководитель проекта Руководитель проекта

    Предварительная подготовка

    Архитекторы (начальный и средний уровень):
    Опыт проектирования систем и работы с документацией.
    Знакомство с UML, RFC, ADR приветствуется.

    Расписание курсов

    02.06.2026 - 05.06.2026

    -
    Дата и время:
    02.06.2026-05.06.2026
    -
    Тренер: В процессе согласования

    Junior 16 часов

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Записаться на курс

    Записаться на курс

    49 500 ₽

    44 550 ₽ — для физ. лиц

    Юр. лицо — 49 500 ₽
    Физ. лицо — 44 550 ₽
    02.06.2026, Онлайн
    02.06.2026, Онлайн
    Открытая дата

    Наши ученики работают в:

    Наши клиенты

    Mail.ru
    Альфа-Банк, банковская группа
    Лаборатория Касперского
    Магнит, розничная сеть
    Спортмастер, сеть спортивных магазинов
    ПСБ
    Сбертех
    Дзен
    IT One
    Ростелеком
    Мегафон
    Nexign
    Ozon
    Декатлон
    X5 Group
    Технониколь
    Росатом
    Газпром
    Нлмк
    ВСК
    Синимекс

    Скачать карту ИИ-эффективности

    Не нашли что искали? — Просто напишите и мы поможем

    Корпоративное обучение Оценка персонала Сертификация О нас Стать тренером Блог Личный кабинет
    Пользователь только что записался на курс ""
    Спасибо!
    Форма отправлена успешно.