🔥 В тренде AWS Bedrock и AI-сервисы для разработчиков
Развертывайте и используйте AI-модели на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 и DynamoDB. Создавайте корпоративные AI-решения, интегрированные с вашим backend.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
К концу курса вы сможете
- Использовать AWS Bedrock для вызова нескольких model-семейств (Anthropic, Meta, Amazon, Mistral) через один API
- Подбирать правильную модель под задачу — small/fast/cheap vs large/capable/expensive
- Интегрировать AI в AWS-native архитектуру: Lambda, S3, DynamoDB, Step Functions
- Эксплуатировать AI в production AWS — IAM, VPC, observability, cost-дашборды
- Выпускать enterprise-форму AI, которую подпишет security-команда
Подходит ли вам этот курс?
Это для вас, если вы…
- Ваша компания на AWS, и Bedrock — путь наименьшего сопротивления для AI
- Вы SRE / DevOps / Cloud-инженер и хотите добавить AI в свою AWS-работу, не меняя работодателя
- Выпускаете AI в регулируемых средах, где managed-сервисы лучше self-hosted
Не берите этот курс, если…
- Вы не на AWS — Bedrock только AWS. Если на Azure, берите #20; если vendor-agnostic, берите #22 или #25
- Не знаете основы AWS — IAM, Lambda, S3 предполагаются. Сначала AWS foundation course, если эти слова незнакомы
- Ждёте, что Bedrock волшебно заменит prompt engineering — нет. Сначала #21
Кто ведёт
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Алексей Анжияк — софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель ToyCRM.com и ProfectusLab. Имея более 15 лет опыта, он специализируется на распределённых системах, облачной инфраструктуре, высоконагруженной backend-разработке и платформах аутентификации. Занимается проектированием архитектуры, созданием безопасных систем авторизации и разработкой современных образовательных программ, которые помогают студентам получить реальные карьерные результаты.
Сейчас ведёт архитектуру ToyCRM.com — мультитенантной CRM-платформы на .NET, которую строит наша команда. Те же паттерны и архитектурные решения, что используются там, напрямую попадают в курсы: identity и авторизация, распределённые сервисы, культура код-ревью. Вы учитесь у инженеров, которые активно отправляют продакшн-код, а не у учебника.
Программа курса
Создавайте корпоративные AI-сервисы на AWS за семь практических модулей:
- 1 Модуль 1: Основы AWS Bedrock — каталог моделей, API, стоимость, квоты
- 2 Модуль 2: Работа с Claude, Llama и Titan — промптинг, параметры, стриминг
- 3 Модуль 3: Lambda + API Gateway — serverless AI-эндпоинты, холодный старт, конкурентность
- 4 Модуль 4: Базы знаний с S3 + Bedrock — пайплайны загрузки, управляемый RAG
- 5 Модуль 5: Интеграция DynamoDB — история сессий, кэширование, оптимизация стоимости
- 6 Модуль 6: IAM и безопасность — минимальный доступ, VPC endpoints, шифрование
- 7 Модуль 7: Мониторинг и контроль стоимости — CloudWatch, X-Ray, бюджетные алерты, guardrails
Требования
Backend-опыт обязателен. Рекомендуется «AI-разработка на .NET» или «LLM-приложения».
Требуется опыт backend-разработки (любой язык). Базовое понимание облачных концепций полезно.
Что вы построите
Уходите с AI-фичей, задеплоенной внутри AWS-native архитектуры, которую вы сами спроектировали — Lambda + Bedrock + DynamoDB, observability-дашборды, IAM-роли, всё. Та форма проекта, которая получает AWS-AI hiring премиум в 2026.
- Bedrock SDK и InvokeModel API
- Выбор модели: Claude, Llama, Titan, Mistral в Bedrock
- Bedrock Knowledge Bases (managed RAG) vs DIY
- AWS-native AI-паттерны: serverless, event-driven, batched
- Cost-дашборды, IAM, observability, compliance
Где это в вашей карьере
Читать параллельно с курсом
OpenSpec в 2026: операционная система spec-driven development
Шесть недель назад я поставил @fission-ai/openspec. Вчера отгрузил изменение в четырнадцать файлов за девяносто минут из двухсотстрочной спеки, в brownfield-кодовой базе, которую три инженера правят два года — без мерж-конфликтов, без эскалаций ревью. Это сеньорный архитектурный разбор того, почему OpenSpec — первый SDD-инструмент, который не разваливается под продакшен-реальностью.
Evals в 2026: тест-сьют для систем, которые не детерминированы
Ваша AI-фича работала вчера и ломается сегодня. Ни код, ни промпт, ни модель не менялись. Так выглядит жизнь без evals. Это третья опора триады spec → context → evals — и дисциплина, которую большинство команд пропускает.
Spec-Driven Development: когда спецификация становится кодовой базой
Я уже два месяца не писал ни одной функции руками — и кодовая база никогда не была здоровее. Вот как spec-driven development изменил то, что в 2026 значит «инженерная работа», правила, которые держат дисциплину честной, и места, где она всё ещё ломается.
Первое занятие — за наш счёт. Решение — после знакомства с инструктором.
Поучаствуйте в первой сессии. Если после первого урока решите, что инструктор вам не подходит — вы за него не платите, без неудобных разговоров. (Пробное действует на курсах длиннее 5 занятий; этот курс подходит.)
Стоимость и что входит
Что входит
- 14 живых занятий по 2 часа — ведёт преподаватель лично, а не запись
- Презентация к каждому занятию — остаётся у вас и доступна для повторного просмотра
- Рабочие файлы кода и data-файлы, использовавшиеся на уроке — клонируются к вам на машину
- Еженедельная домашка с личным код-ревью от преподавателя
- Запись по запросу — предупредите преподавателя заранее («не смогу во вторник, пожалуйста, запишите») и занятие будет записано для вас
Частые вопросы
Сколько времени в неделю это займёт?
Закладывайте время на сами занятия плюс примерно 1.5–2 часа практики на каждое. Большинство студентов, которые укладываются в график, тратят 4–6 часов в неделю. Меньше — тоже работает, просто дольше.
Что если я пропущу занятие?
Скажите преподавателю ДО занятия — «не смогу во вторник, пожалуйста, запишите» — и он запишет этот урок и пришлёт вам. Записи не являются автоматическим архивом, они делаются по запросу, когда вы предупреждаете заранее. После урока — выполните домашку и приходите с вопросами на следующее.
Что входит в стоимость?
Живые занятия с преподавателем; презентации к каждому занятию (остаются у вас); рабочие файлы кода и любые data-файлы, использовавшиеся на уроке; домашка с код-ревью каждую неделю; и записи тех занятий, на которые вы предупредили заранее. Всё сверх — сертификат, alumni-доступ, mock-интервью — явно перечислено в «Что входит» над FAQ у тех курсов, где это применимо.
А если я записался, и преподаватель мне не подошёл?
На курсах длиннее 5 занятий первое занятие фактически пробное — если после первого урока решите, что преподаватель вам не подходит, вы за него не платите. Лучше вы уйдёте после одного урока, чем будете 9 недель тянуть на плохой химии. (Курсы из 5 и меньше занятий слишком короткие — пробное предложение там не имеет смысла, действует обычная оплата.)
Можно ли вернуть деньги, если бросаю на середине?
Да — пока неиспользована больше половины курса (т.е. вы прошли меньше 50% занятий). Возврат — пропорционально неиспользованной части. После середины возврат не делаем — считаем, что ценность уже получена.
Можно ли сменить язык преподавания?
Живые занятия идут на языке, указанном в блоке «Доступные языки» выше. Слайды и файлы кода обычно доступны на всех четырёх (английский, русский, украинский, грузинский). Многие студенты слушают занятия на одном языке, а материалы читают на другом — это нормально.
Готов ли я буду к реальной работе после курса?
Один курс редко сам по себе устраивает кого-то на работу — в любой сфере. Этот курс даёт фундамент, который ожидает junior-нанимающий менеджер: рабочий код, который вы написали сами, словарь, чтобы читать чужой код, и привычки, которые делают вас нанимаемым. Честный ответ на «готов ли я?» — на нашей дорожной карте (ссылка в шапке): откройте уровень, на который хотите выйти, и прочитайте чек-лист «Готовы, когда…».
Можно ли оплатить в рассрочку?
Да для курсов, у которых в верхней панели указана «Ежемесячная оплата» — обычно это два-три равных платежа. Курсы без этой опции оплачиваются единовременно. Если цена — преграда, напишите нам, мы смотрим на каждый случай отдельно.
Вам также может понравиться
Основы архитектуры Backend-систем
Практический курс по архитектурному мышлению backend-разработчика. Вы научитесь проектировать масштабируемые системы, выбирать между монолитом и микросервисами, создавать чистые API, правильно реализовывать аутентификацию и мыслить как production-инженер.
Создание MCP-серверов и AI-инструментов
Освойте Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт Anthropic для подключения AI-моделей к внешним инструментам и данным. Создавайте MCP-серверы, подключайте API к Claude и проектируйте AI-интеграции нового поколения.
Разработка на Claude API: production AI-приложения с Anthropic SDK
Освойте Claude API от Anthropic: messages API, prompt caching, tool use, extended thinking, стриминг, batch-обработка, files, citations и vision. Создавайте экономичные production AI-функции в любом backend.