🔥 В тренді AWS Bedrock та AI-сервіси для розробників
Розгортайте та використовуйте AI-моделі на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 та DynamoDB. Будуйте enterprise AI-рішення.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
До кінця курсу ви зможете
- Використовувати AWS Bedrock для виклику багатьох model-родин (Anthropic, Meta, Amazon, Mistral) через один API
- Підбирати правильну модель під задачу — small/fast/cheap vs large/capable/expensive
- Інтегрувати AI в AWS-native архітектуру: Lambda, S3, DynamoDB, Step Functions
- Експлуатувати AI у production AWS — IAM, VPC, observability, cost-дашборди
- Випускати enterprise-форму AI, яку підпише security-команда
Чи підходить вам цей курс?
Це для вас, якщо ви…
- Ваша компанія на AWS, і Bedrock став шляхом найменшого опору для AI
- Ви SRE / DevOps / Cloud-інженер і хочете додати AI у свою AWS-роботу, не змінюючи роботодавця
- Випускаєте AI у регульованих середовищах, де managed-сервіси кращі за self-hosted
Не беріть цей курс, якщо…
- Ви не на AWS — Bedrock лише AWS. Якщо на Azure, беріть #20; якщо vendor-agnostic, беріть #22 або #25
- Не знаєте основи AWS — IAM, Lambda, S3 передбачаються. Спочатку AWS foundation course, якщо ці слова незнайомі
- Чекаєте, що Bedrock магічно замінить prompt engineering — ні. Спочатку #21
Хто викладає
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
Олексій Анжіяк — софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник ToyCRM.com і ProfectusLab. Має понад 15 років досвіду у розподілених системах, хмарній інфраструктурі, high-load backend-розробці та identity-платформах. Проєктує складні архітектури, створює безпечні системи автентифікації та розробляє сучасні освітні програми, які допомагають студентам досягати реальних кар'єрних результатів.
Зараз очолює архітектуру ToyCRM.com — мультитенантної CRM-платформи на .NET, яку будує наша команда. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся в інженерів, які активно випускають продакшн-код, а не з підручника.
Навчальний план
Будуйте enterprise AI-сервіси на AWS у сімох практичних модулях:
- 1 Модуль 1: Основи AWS Bedrock — каталог моделей, API, ціноутворення, квоти
- 2 Модуль 2: Виклик Claude, Llama та Titan — prompting, параметри, стрімінг
- 3 Модуль 3: Lambda + API Gateway — serverless AI ендпоінти, cold starts
- 4 Модуль 4: Knowledge bases з S3 + Bedrock — пайплайни завантаження, managed RAG
- 5 Модуль 5: Інтеграція DynamoDB — історія сесій, кешування, оптимізація витрат
- 6 Модуль 6: IAM та безпека — мінімальний доступ, VPC endpoints, шифрування
- 7 Модуль 7: Моніторинг і контроль витрат — CloudWatch, X-Ray, бюджетні сповіщення
Передумови
Потрібен досвід backend. Рекомендується «AI-розробка на .NET» або «LLM-застосунки».
Потрібен досвід backend-розробки (будь-яка мова). Базове розуміння хмарних концепцій корисне.
Що ви побудуєте
Виходите з AI-фічею, задеплоєною всередині AWS-native архітектури, яку ви самі спроєктували — Lambda + Bedrock + DynamoDB, observability-дашборди, IAM-ролі, все. Та форма проєкту, що отримує AWS-AI hiring преміум у 2026.
- Bedrock SDK і InvokeModel API
- Вибір моделі: Claude, Llama, Titan, Mistral у Bedrock
- Bedrock Knowledge Bases (managed RAG) vs DIY
- AWS-native AI-патерни: serverless, event-driven, batched
- Cost-дашборди, IAM, observability, compliance
Де це у вашій кар'єрі
Читати паралельно з курсом
OpenSpec у 2026: операційна система spec-driven development
Шість тижнів тому я поставив @fission-ai/openspec. Учора відвантажив зміну на чотирнадцять файлів за дев'яносто хвилин зі двохсотрядкової специфікації, у brownfield-кодовій базі, яку троє інженерів правлять два роки — без мерж-конфліктів, без ескалацій рев'ю. Це сеньорний архітектурний розбір того, чому OpenSpec — перший SDD-інструмент, який не розвалюється під продакшен-реальністю.
Evals у 2026: тест-сьют для систем, які не детерміновані
Ваша AI-фіча працювала вчора і ламається сьогодні. Ні код, ні промпт, ні модель не змінювалися. Так виглядає життя без evals. Це третя опора тріади spec → context → evals — і дисципліна, яку більшість команд пропускає.
Spec-Driven Development: коли специфікація стає кодовою базою
Я вже два місяці не написав жодної функції руками — і кодова база ніколи не була здоровішою. Ось як spec-driven development змінив те, що у 2026 означає «інженерна робота», правила, які тримають дисципліну чесною, і місця, де вона все ще ламається.
Перше заняття — за наш рахунок. Рішення — після знайомства з інструктором.
Долучіться до першої сесії. Якщо після першого уроку вирішите, що інструктор вам не підходить — ви за нього не платите, без незручних розмов. (Пробне діє на курсах довших за 5 занять; цей курс підходить.)
Вартість і що входить
Що входить
- 14 живих занять × 2 години — викладач веде особисто, а не відтворення запису
- Презентація до кожного заняття — залишається у вас і доступна для перегляду в будь-який час
- Робочі файли коду та data-файли з заняття — клонуються до вас на машину
- Щотижнева домашка з особистим код-рев'ю від викладача
- Запис на запит — попередьте викладача заздалегідь («не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка») і заняття буде записане для вас
Часті запитання
Скільки часу на тиждень це займе?
Закладайте час на самі заняття плюс приблизно 1.5–2 години практики на кожне. Більшість студентів, які встигають у графік, витрачають 4–6 годин на тиждень. Менше — теж працює, просто довше.
Що, якщо я пропущу заняття?
Скажіть викладачу ДО заняття — «не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка» — і він запише цей урок і пришле вам. Записи не є автоматичним архівом, вони робляться на запит, коли ви попереджуєте заздалегідь. Після уроку — виконайте домашку і приходьте з питаннями на наступне.
Що входить у вартість?
Живі заняття з викладачем; презентації до кожного заняття (залишаються у вас); робочі файли коду та будь-які data-файли, що використовувались на занятті; домашка з код-рев'ю щотижня; і записи тих занять, про які ви попередили заздалегідь. Усе понад це — сертифікат, alumni-доступ, mock-інтерв'ю — явно перелічено в «Що входить» над FAQ для тих курсів, де це застосовується.
А якщо я записався, і викладач мені не підійшов?
На курсах довших за 5 занять перше заняття фактично пробне — якщо після першого уроку вирішите, що викладач вам не підходить, ви за нього не платите. Краще піти після одного уроку, ніж тягнути 9 тижнів на поганій хімії. (Курси з 5 або менше занять занадто короткі — пробне там не має сенсу, діє звичайна оплата.)
Чи можна повернути гроші, якщо кидаю посередині?
Так — поки більше половини курсу залишається невикористаною (тобто ви відвідали менше 50% занять). Повернення — пропорційно невикористаній частині. Після половини курсу не повертаємо — вважаємо, що цінність уже отримана.
Чи можна змінити мову викладання?
Живі заняття проводяться мовою, вказаною у блоці «Доступні мови» вище. Слайди та файли коду зазвичай доступні чотирма (англійська, російська, українська, грузинська). Багато студентів слухає заняття однією мовою, а матеріали читає іншою — це нормально.
Чи буду я готовий до реальної роботи після курсу?
Один курс рідко сам по собі влаштовує когось на роботу — у будь-якій сфері. Цей курс дає фундамент, на який очікує junior-менеджер з найму: робочий код, який ви написали самі, словник, щоб читати чужий код, і звички, які роблять вас наймаються. Чесна відповідь на «чи готовий я?» — на нашій дорожній карті (посилання в шапці): відкрийте рівень, до якого хочете дійти, і прочитайте чек-лист «Готові, коли…».
Чи можна оплатити частинами?
Так для курсів, у яких у верхній панелі вказано «Щомісячна оплата» — зазвичай це два-три однакових платежі. Курси без цієї опції оплачуються одноразово. Якщо ціна — перешкода, напишіть нам, ми дивимось на кожен випадок окремо.
Вам також може сподобатись
Основи архітектури Backend-систем
Практичний курс з архітектурного мислення backend-розробника. Ви навчитеся проєктувати масштабовані системи, обирати між монолітом і мікросервісами, створювати чисті API та мислити як production-інженер.
Побудова MCP-серверів та AI Tool Integrations
Опануйте Model Context Protocol (MCP) — відкритий стандарт Anthropic для підключення AI-моделей до зовнішніх інструментів. Будуйте MCP-сервери, підключайте API до Claude.
Розробка на Claude API: production AI-застосунки з Anthropic SDK
Опануйте Claude API від Anthropic: messages API, prompt caching, tool use, extended thinking, стрімінг, batch-обробка, files, citations та vision. Будуйте економічні production AI-функції в будь-якому backend.