Количество часов: 48 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 1-3 часа

Домашних заданий: 8

Что изучит студент

В этом модуле студент изучает JavaScript как инструмент для работы с API, обработки данных и построения логики интеграций.

Студент изучит:

• основы JavaScript для API и интеграций;

• объекты, массивы и JSON;

• функции и управление логикой обработки данных;

• методы map, filter, reduce;

• HTTP и REST;

• работу с fetch и axios;

• обработку API-ответов;

• обработку AI-ответов;

• интеграцию с AI API;

• валидацию входных данных;

• обработку ошибок;

• управление стабильностью системы;

• роли и permissions;

• кастомную логику обработки AI-запросов;

• управление поведением системы в зависимости от контекста;

• реализацию интеграционных сценариев.

Какие инструменты освоит

• JavaScript;

• JSON;

• REST API;

• HTTP;

• fetch;

• axios;

• AI API;

• инструменты валидации данных;

• роли и permissions;

• интеграционные сценарии.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет писать JavaScript-логику для получения, обработки, трансформации и передачи данных между API, AI-сервисами и другими системами.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может сделать:

• JavaScript-скрипт для обработки API-ответа;

• интеграцию с внешним REST API;

• обработчик AI-ответа;

• функцию валидации входных данных;

• сценарий трансформации JSON;

• кастомную логику для AI-запросов;

• мини-интеграцию “данные → AI API → обработанный результат”.

Количество часов: 48 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 2-3 часа

Домашних заданий: 4

Что изучит студент

Модуль формирует инженерную базу для разработки AI-систем: работа с кодом, репозиториями, базами данных, серверной средой и контейнеризацией.

Студент изучит:

• системы контроля версий;

• командную разработку через репозитории;

• основы баз данных;

• PostgreSQL и MongoDB;

• проектирование структуры данных для AI-систем;

• хранение результатов AI-запросов;

• хранение истории взаимодействия с AI;

• работу со структурированными и полуструктурированными данными;

• основы Linux и командной строки;

• контейнеризацию приложений;

• подготовку инфраструктуры для хранения и обработки данных;

• организацию среды для масштабирования AI-систем;

• базовые принципы надежности и стабильности систем.

Какие инструменты освоит

• Git;

• репозитории;

• PostgreSQL;

• MongoDB;

• Linux;

• командная строка;

• Docker;

• инструменты организации серверной среды;

• инструменты хранения данных.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет работать с кодовой базой, хранить данные AI-системы, использовать базы данных, запускать приложения в контейнерах и понимать базовую инфраструктуру AI-продукта.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может сделать:

• Git-репозиторий проекта;

• структуру базы данных для AI-системы;

• таблицу или коллекцию для хранения AI-запросов и ответов;

• модель хранения истории диалога с AI;

• Docker-настройку для запуска приложения;

• базовую серверную структуру проекта;

• документацию по инфраструктуре учебного AI-приложения.

Количество часов: 96 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 3-4 часа

Домашних заданий: 20

Что изучит студент

Это ключевой инженерный модуль программы. Студент учится проектировать и разрабатывать backend-сервисы для AI-приложений, строить RAG pipeline, подключать LLM, работать с векторными базами данных и деплоить систему.

Студент изучит:

• проектирование backend-сервисов для AI-систем;

• разработку на Node.js и NestJS;

• построение REST API;

• взаимодействие frontend, backend и AI-компонентов;

• orchestration pipeline для обработки AI-запросов;

• интеграцию frontend на Next.js и React с backend API;

• создание интерфейса для взаимодействия с AI;

• обработку пользовательских запросов;

• архитектуру Retrieval-Augmented Generation;

• полный RAG pipeline: ingest → chunking → embedding → indexing → retrieval → generation;

• интеграцию LLM;

• работу с Ollama и Mistral;

• embedding-модели;

• работу с векторной базой данных Chroma;

• хранение embeddings;

• семантический поиск;

• управление контекстом и релевантностью ответов;

• обработку PDF;

• web scraping;

• извлечение и структурирование текста;

• подготовку базы знаний;

• использование LangChain;

• prompt-логику;

• интеграцию AI в реальные пользовательские сценарии;

• контейнеризацию через Docker и Docker Compose;

• деплой в облачной среде;

• работу с DigitalOcean;

• настройку серверной инфраструктуры;

• деплой backend и AI-сервисов;

• подключение домена;

• базовые принципы масштабирования и стабильности.

Какие инструменты освоит

• Node.js;

• NestJS;

• REST API;

• Next.js;

• React;

• RAG;

• embeddings;

• Ollama;

• Mistral;

• Chroma;

• LangChain;

• PDF processing;

• web scraping;

• Docker;

• Docker Compose;

• DigitalOcean;

• домены и серверное окружение.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет разработать полноценное AI-приложение с backend API, frontend-интерфейсом, RAG-логикой, базой знаний, LLM-интеграцией, векторным поиском и облачным деплоем.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может создать:

• backend-сервис для AI-приложения;

• REST API для обработки пользовательских AI-запросов;

• frontend-интерфейс для общения с AI;

• RAG pipeline;

• систему загрузки и обработки PDF-документов;

• базу знаний;

• semantic search по документам;

• AI-ассистента, отвечающего на основе загруженных данных;

• LangChain-приложение;

• Docker Compose окружение;

• задеплоенное AI-приложение на DigitalOcean;

• проект с подключенным доменом и доступом через интернет

Количество часов: 96 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 3-4 часа

Домашних заданий: 20

Что изучит студент

Модуль усиливает навыки тестирования и автоматизации проверки AI-систем, API, UI и RAG-приложений.

Студент изучит:

• основы тестирования API;

• проектирование тестовых сценариев;

• покрытие API;

• Postman collections и environments;

• chaining в Postman;

• assertions;

• response validation;

• тестирование авторизации, ролей и негативных сценариев;

• автоматизацию API-тестирования на Python;

• requests и httpx;

• pytest;

• работу с тестовыми данными;

• data-driven testing;

• параметризацию;

• regression test наборы;

• базовую отчетность;

• основы UI-тестирования;

• автоматизацию через Playwright;

• DOM, selectors и устойчивые локаторы;

• smoke и regression UI-сценарии;

• Page Object подход;

• тестирование AI-систем;

• анализ поведения AI;

• выявление hallucinations, нестабильности и неточностей;

• тестирование prompt-запросов;

• контроль качества AI-ответов;

• eval-подходы для AI;

• golden datasets;

• metrics и comparison;

• тестирование RAG-систем;

• проверку retrieval и generation;

• проверку релевантности, контекста и корректности ответов;

• анализ AI-рисков: bias, leakage, unsafe output;

• тестирование безопасности: prompt injection и misuse cases.

Какие инструменты освоит

• Postman;

• collections;

• environments;

• API assertions;

• schema validation;

• Python;

• requests;

• httpx;

• pytest;

• Playwright;

• Page Object;

• golden datasets;

• AI evaluation approaches;

• regression testing;

• smoke testing;

• prompt injection testing.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет тестировать AI-приложения на разных уровнях: API, UI, RAG, prompt-логика, безопасность, стабильность ответов и качество генерации.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может сделать:

• Postman collection для тестирования API;

• набор API-тестов с assertions и schema validation;

• автоматизированные pytest-тесты;

• data-driven тесты;

• regression test suite;

• Playwright UI autotests;

• Page Object структуру для UI-тестов;

• smoke-тесты AI-приложения;

• golden dataset для проверки AI-ответов;

• eval-набор для сравнения качества ответов;

• тесты RAG-системы на retrieval и generation;

• отчет по AI-рискам;

• тест-кейсы на prompt injection и misuse scenarios;

• итоговый отчет о качестве AI-системы.

Количество часов: 24 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 30 минут

Домашних заданий: 4

Что изучит студент

В этом модуле студент получает базовую цифровую и техническую подготовку, необходимую для дальнейшей работы с AI-системами, веб-приложениями, данными и инструментами разработки.

Студент изучит:

• как организовывать рабочую среду и структуру проектов;

• как хранить, упорядочивать и передавать данные;

• основы облачных сервисов и командной разработки;

• базовую веб-архитектуру: клиент, сервер, запросы, ответы;

• как данные передаются между пользователем, интерфейсом, backend-сервисом и внешними системами;

• как настроить рабочее окружение разработчика.

Какие инструменты освоит

• облачные сервисы для хранения и совместной работы;

• инструменты командной разработки;

• базовые инструменты разработчика;

• среду для работы с проектами и файлами;

• инструменты для настройки рабочего окружения.

Что студент сможет делать после модуля

После прохождения модуля студент сможет понимать, как устроены современные цифровые продукты, как организуется рабочий процесс разработчика и как данные передаются между разными частями системы.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может подготовить:

• организованную структуру учебного проекта;

• рабочее окружение для дальнейших модулей;

• схему клиент-серверного взаимодействия;

• описание того, как данные проходят путь от пользователя до сервера и обратно;

• мини-документацию по структуре проекта и используемым инструментам.

Количество часов: 24 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 30-60 минут

Домашних заданий: 4

Что изучит студент

Модуль формирует базовое понимание принципов работы генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей.

Студент изучит:

• как работают большие языковые модели;

• как пользователь взаимодействует с AI-системой;

• почему AI может ошибаться и что такое hallucinations;

• как формулировать эффективные prompt-запросы;

• основные методы prompt engineering;

• что такое tokens, context window и параметры генерации;

• как управлять поведением AI через системные инструкции;

• как ограничивать область знаний AI и повышать релевантность ответов;

• как проектировать сценарии взаимодействия пользователя с AI.

Какие инструменты освоит

• генеративные AI-системы;

• LLM-интерфейсы;

• инструменты для prompt engineering;

• системные инструкции;

• параметры генерации ответов;

• сценарии взаимодействия с AI.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет не просто пользоваться AI, а проектировать осознанное взаимодействие с ним: задавать роль, ограничения, формат ответа, критерии качества и сценарии поведения.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может подготовить:

• набор prompt-шаблонов для разных задач;

• сценарий AI-ассистента;

• систему инструкций для AI-бота;

• таблицу типичных ошибок AI и способов их предотвращения;

• прототип диалога пользователя с AI-системой.

Количество часов:  96 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 1-3 часа

Домашних заданий: 16

Что изучит студент

Модуль посвящен использованию Python для обработки данных, работы с API, подготовки информации для AI и создания простых RAG-систем.

Студент изучит:

• основы Python в контексте AI-систем;

• типы данных, строки, списки, словари и JSON;

• условия, циклы и функции;

• обработку ошибок;

• работу с файлами;

• организацию и структурирование кода;

• основы взаимодействия с API;

• выполнение HTTP-запросов;

• обработку API-ответов;

• подготовку и трансформацию данных для AI;

• embeddings и семантический поиск;

• чанкинг текста;

• подготовку базы знаний;

• работу с библиотеками для обработки текста;

• поиск релевантных данных через косинусное сходство;

• сборку MiniRAG-системы;

• основы тестирования на Python;

• assertions;

• введение в pytest.

Какие инструменты освоит

• Python;

• JSON;

• HTTP-запросы;

• API;

• библиотеки для обработки текста;

• sentence-transformers;

• embeddings;

• cosine similarity;

• pytest;

• инструменты для работы с файлами и данными.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет писать Python-скрипты для обработки данных, работать с API, готовить текстовые данные для AI, выполнять семантический поиск и собирать простую MiniRAG-систему.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может сделать:

• Python-скрипт для обработки текстовых данных;

• скрипт для отправки HTTP-запросов к API;

• обработчик JSON-ответов;

• мини-базу знаний из текстовых данных;

• систему чанкинга текста;

• простой semantic search;

• MiniRAG-приложение: индексация → поиск → генерация ответа через LLM;

• набор базовых pytest-тестов для проверки логики и API.

4. AI Product Prototyping / No-Code Track

Количество часов: 24 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 1-2 часа

Домашних заданий: 8

Что изучит студент

В этом модуле студент учится создавать прототип AI-продукта без глубокой разработки кода. Основной фокус — продуктовая структура, интерфейс, AI-контент, AI-бот и публикация продукта.

Студент изучит:

• как планировать структуру AI-продукта;

• как работать в визуальной среде разработки;

• основы адаптивного дизайна;

• структуру пользовательского интерфейса;

• генерацию структуры и контента с помощью AI;

• создание визуальных материалов с помощью AI;

• основы UX-дизайна;

• проектирование пользовательского пути;

• роль AI-чат-ботов в продукте;

• настройку поведения и внешнего вида AI-бота;

• добавление базы знаний;

• настройку логики ответов;

• проектирование сценариев взаимодействия пользователя с AI;

• интеграцию AI-бота с содержимым продукта;

• тестирование AI-функциональности;

• подготовку продукта к запуску;

• публикацию и базовый анализ результатов.

Какие инструменты освоит

• Wix Studio;

• визуальные no-code инструменты;

• AI-инструменты для генерации контента;

• AI-инструменты для создания изображений и логотипов;

• AI-чат-боты;

• инструменты публикации сайта;

• базовые инструменты анализа результата.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет спроектировать и собрать рабочий прототип AI-продукта: сайт, лендинг, интерфейс, AI-бота, базу знаний и пользовательский сценарий.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может создать:

• лендинг AI-продукта;

• прототип AI-сервиса в Wix Studio;

• AI-бота с настроенным поведением;

• базу знаний для AI-бота;

• пользовательский сценарий взаимодействия с AI;

• визуальные материалы продукта: изображения, логотип, блоки сайта;

• опубликованную MVP-страницу;

• отчет по тестированию пользовательского сценария.

Количество часов: 24 ак. ч

Время на 1 домашнее задание: 1-2 часа

Домашних заданий: 4

Что изучит студент

Модуль посвящен интеграции AI в цифровые системы, автоматизации бизнес-процессов и использованию AI-агентов в прикладных сценариях.

Студент учится проектировать цепочки, где AI получает данные, анализирует их, выбирает дальнейшее действие и передает результат в другие сервисы — например в email, CRM, таблицу, базу данных или внешний API.

Студент изучит:

• основы интеграции AI в цифровые продукты и бизнес-процессы;

• архитектуру AI-систем и взаимодействие сервисов через API, webhooks и workflow;

• принципы работы с данными в интеграциях: request, payload, JSON, обработка и передача результатов;

• проектирование AI-автоматизаций и end-to-end сценариев на automation-платформах;

• подключение AI API и настройку цепочек triggers → actions → AI processing;

• использование prompt-запросов для автоматизации, извлечения и структурирования данных;

• базовые принципы работы AI-агентов: цель, инструкции, данные, инструменты, действия и ограничения;

• отличие AI-чат-бота, автоматизации и AI-агента;

• использование AI-агентов для классификации запросов, выбора следующего шага и запуска действий;

• сценарии human-in-the-loop, где AI подготавливает результат, а человек проверяет и подтверждает действие;

• уведомления, реакции системы, тестирование и отладку AI-интеграций.

Какие инструменты освоит

• Zapier;

• Make;

• n8n;

• API;

• webhooks;

• JSON;

• AI API;

• email-интеграции;

• CRM-интеграции;

• workflow automation tools;

• инструменты для создания AI-автоматизаций и AI-agent workflows.

Что студент сможет делать после модуля

Студент сможет проектировать и собирать автоматизированные AI-сценарии, где данные приходят из одного сервиса, обрабатываются AI и передаются дальше — например в email, CRM, таблицу или другую систему.

Также студент сможет проектировать AI-агентов в рамках автоматизированных процессов: сценарии, где AI анализирует входящий запрос, классифицирует его, выбирает дальнейшее действие и запускает следующий шаг в workflow.

Результаты и примеры работ

В качестве результата студент может сделать:

• workflow для обработки входящей заявки;

• автоматизацию “форма → AI-анализ → email”;

• автоматизацию “запрос клиента → AI-классификация → CRM”;

• сценарий извлечения структурированных данных из текста;

• JSON-ответ AI для дальнейшей обработки;

• цепочку уведомлений после AI-обработки;

• end-to-end AI-автоматизацию с тестированием и отладкой;

• AI-agent workflow “запрос пользователя → AI-анализ → выбор действия → передача результата”;

• AI-агента для классификации входящих запросов и маршрутизации в нужный отдел или сервис;

• сценарий human-in-the-loop, где AI-агент готовит ответ или действие, а человек проверяет и подтверждает результат.

Да! Программа создана специально для тех, кто только начинает изучать сферу технологий. Всё, что вам нужно, — это компьютер, доступ в интернет и желание учиться. После окончания курса вы сможете претендовать на работу с зарплатой от $67 000 до $113 000+ в год (на основе рынков США и Канады; в других регионах зарплаты могут отличаться).

Наши преподаватели — практикующие специалисты с многолетним опытом в сфере IT. Они глубоко понимают специфику отрасли и делятся с вами реальными кейсами. Все эксперты работают в ведущих технологических странах — Израиле, США, Германии и Канаде. Это обеспечивает актуальность знаний и навыков для мирового IT-рынка.

Полностью онлайн. В обучение входят:

• живые Zoom-сессии,

• записи уроков,

• короткие видео-уроки с ключевыми темами

• домашние задания и тесты

• групповые консультации

• доступ к LMS-платформе

• индивидуальная поддержка в чате.

Вы можете выбрать формат обучения, в зависимости от вашего графика:

• Интенсивный формат — 5 дней в неделю, быстрый выход в профессию (≈6 месяцев)

• Неинтенсивный формат — 2 дня в неделю, подходит тем, кто совмещает учебу с работой (≈12 месяцев)

Каждую пятницу проводятся Q&A-сессии с инструкторами и разбор домашних заданий. Учитесь в удобном темпе, не теряя в качестве и поддержке.

Да, мы сопровождаем вас на каждом этапе. Центр карьеры AIT помогает с:

• составлением резюме,

• подготовкой к собеседованиям,

• организацией практики и стажировок.

С нашей стороны — вы получите все необходимые навыки, карьерную поддержку и инструменты выхода на рынок.

С вашей — потребуется серьезный подход к учёбе, следование рекомендациям и проработка резюме. Только так можно достичь цели — стабильной занятости в IT.

Вы получите:

• Американский диплом

• Немецкий сертификат

AIT Technology School аккредитована в США и Германии и соответствует международным стандартам качества и прозрачности. Эти документы подтверждают вашу квалификацию и повышают шансы на трудоустройство — как в вашей стране, так и за рубежом.

Да! Мы работаем со студентами по всему миру. IT-карьера дает свободу жить в одной стране и работать на международные компании удаленно.

Достаточно базового уровня.

На протяжении обучения вы будете:

• изучать технический английский язык,

• использовать англоязычные интерфейсы,

• проходить мини-модуль для подготовки к собеседованиям на английском.

Это поможет вам прокачать язык естественным образом — без стресса и зубрежки.

Да! Программа создана специально для тех, кто только начинает изучать сферу технологий. Всё, что вам нужно, — это компьютер, доступ в интернет и желание учиться. После окончания курса вы сможете претендовать на работу с зарплатой от $67 000 до $113 000+ в год (на основе рынков США и Канады; в других регионах зарплаты могут отличаться).

Наши преподаватели — практикующие специалисты с многолетним опытом в сфере IT. Они глубоко понимают специфику отрасли и делятся с вами реальными кейсами. Все эксперты работают в ведущих технологических странах — Израиле, США, Германии и Канаде. Это обеспечивает актуальность знаний и навыков для мирового IT-рынка.

Полностью онлайн. В обучение входят:

• живые Zoom-сессии,

• записи уроков,

• короткие видео-уроки с ключевыми темами

• домашние задания и тесты

• групповые консультации

• доступ к LMS-платформе

• индивидуальная поддержка в чате.

Вы можете выбрать формат обучения, в зависимости от вашего графика:

• Интенсивный формат — 5 дней в неделю, быстрый выход в профессию (≈6 месяцев)

• Неинтенсивный формат — 2 дня в неделю, подходит тем, кто совмещает учебу с работой (≈12 месяцев)

Каждую пятницу проводятся Q&A-сессии с инструкторами и разбор домашних заданий. Учитесь в удобном темпе, не теряя в качестве и поддержке.

Да, мы сопровождаем вас на каждом этапе. Центр карьеры AIT помогает с:

• составлением резюме,

• подготовкой к собеседованиям,

• организацией практики и стажировок.

С нашей стороны — вы получите все необходимые навыки, карьерную поддержку и инструменты выхода на рынок.

С вашей — потребуется серьезный подход к учёбе, следование рекомендациям и проработка резюме. Только так можно достичь цели — стабильной занятости в IT.

Вы получите:

• Американский диплом

• Немецкий сертификат

AIT Technology School аккредитована в США и Германии и соответствует международным стандартам качества и прозрачности. Эти документы подтверждают вашу квалификацию и повышают шансы на трудоустройство — как в вашей стране, так и за рубежом.

Да! Мы работаем со студентами по всему миру. IT-карьера дает свободу жить в одной стране и работать на международные компании удаленно.

Достаточно базового уровня.

На протяжении обучения вы будете:

• изучать технический английский язык,

• использовать англоязычные интерфейсы,

• проходить мини-модуль для подготовки к собеседованиям на английском.

Это поможет вам прокачать язык естественным образом — без стресса и зубрежки.

Yes! The program is designed for those who are just starting in tech.

All you need is a computer, internet access, and the desire to learn.

After completing the course, you can apply for jobs with salaries from $67,000 to $113,000+ per year (based on the US and Canada markets; salaries may vary in other regions).

The program lasts 12 months and includes 12 modules—one per month.

It covers all key IT areas:

programming, testing, DevOps, analytics, UI/UX design, digital marketing, and AI.

You’ll study each topic step by step, building a wide knowledge base that helps you choose the best career path.

Each module starts on the first business day of the month and ends with a final test on the last business day.

Our teachers are working IT professionals with years of real-world experience.

They understand the industry inside out and share real cases with you.

All experts work in top tech countries—Israel, the USA, Germany, and Canada.

This ensures your knowledge is up-to-date for the global IT market.

Fully online.

The course includes:

• Live Zoom sessions

• Lesson recordings

• Access to an LMS platform

You can choose between:

• Intensive group: classes daily on weekdays

• Non-intensive group: classes twice a week

Every Friday, there’s a Q&A session with instructors and homework review.

Learn at your own pace without losing quality or support.

Yes! We guide you at every stage.

The AIT Career Center helps with:

• Resume writing

• Interview preparation

• Job search support

• Internship placement

Important: If someone promises 100% employment, be careful. That’s a manipulation.

In reality, landing a job is always a joint effort.

From us—you’ll get all the skills, career support, and tools to enter the market.

From you—it will take serious learning, following advice, and refining your resume.

That’s the real way to reach your goal—stable IT employment.

You’ll get:

• American diploma

• German certificate

AIT Technology School is accredited in the USA and Germany, meeting international standards of quality and transparency.

These documents confirm your qualification and boost your job prospects both locally and abroad.

Yes! We work with students worldwide.

An IT career lets you live in one country and work remotely for international companies.

Basic English is enough.

During the program, you will:

• Write code in English

• Use English-language interfaces

• Take a mini-module to prepare for English interviews

This helps you improve your language skills naturally—without stress or cramming.