Интенсивный курс по AI SDK v6 - курс перевод на русский
Logo

🎙️ Курсы на английском — смотрите с русской или оригинальной озвучкой и субтитрами

🎓

Единая подписка на два сервиса

Оформите PRO подписку на сайте Learn Free Courses и получите доступ ко всем премиум курсам здесь + безлимитный перевод видео на Udemy через расширение Udemy Translator.

Оформить подписку

✨ Что вы получаете:

  • ✓ Все премиум курсы с русской озвучкой
  • ✓ Материалы, субтитры, конспекты
  • ✓ Безлимитный перевод видео (Udemy Translator PRO)
  • ✓ Одна подписка — два сервиса

📋 Как активировать:

  1. Оформите подписку на сайте Learn Free Courses
  2. Скопируйте API ключ из профиля на том сайте
  3. Вставьте ключ в настройках профиля здесь
Курс перевод на русский

Интенсивный курс по AI SDK v6

Оригинал: AI SDK v6 Crash Course

3 ч 2 мин LLM 95 уроков Уроки на русском языке 🎤 Новый перевод
Оригинальный источник

Скачать курс по LLM. Интенсивный курс по AI SDK v6

Нужен архив курса целиком?

Мы отправим ссылку на полный архив с оригиналом, переводом и материалами. Просто напишите администратору info@russiancourses.net и укажите, что именно нужно (можем поделиться вариантами отдельно).

Пропущены номера уроков?

Если в нумерации есть паузы, значит часть занятий текстовые или в виде файлов. Их можно найти в разделе «Материалы курса»: скачайте архив, чтобы получить все конспекты и дополнительные задания.

Превью: 001. Критические изменения от V5 к V6

Превью: 001. Критические изменения от V5 к V6

Это первый урок курса "Интенсивный курс по AI SDK v6". Зарегистрируйтесь и оформите подписку для доступа ко всем 95 урокам.

Регистрация Войти Оформить подписку

Раздел

О курсе на русском языке

3 ч 2 мин 95 уроков LLM
Практическое руководство по интеграции LLM-моделей в реальные TypeScript-приложения без хаоса и костылей 🤖

Долгое время разработка с LLM сопровождалась нестабильными API, самописными обёртками и постоянными переделками кода. Этот курс показывает, как современные инструменты наконец сделали AI-разработку пригодной для production. Вы освоите AI SDK v6 — универсальный слой, позволяющий подключать разные модели и сосредоточиться на функциональности продукта, а не на борьбе с инфраструктурой.
Вы научитесь:

  • 🧠 Подключать LLM-модели к TypeScript-приложениям
  • 🔌 Работать с различными AI-провайдерами через единый интерфейс
  • ⚙️ Строить устойчивую архитектуру AI-фич без постоянных переписываний
  • 🛠 Использовать готовые шаблоны и паттерны вместо самодельных решений
  • 🚀 Разрабатывать production-готовые AI-возможности
Что внутри курса:

  • 💻 Полностью TypeScript-ориентированная разработка
  • 🌐 Поддержка множества LLM-поставщиков и сред хостинга
  • 📦 Готовые инструменты для обработки ответов моделей
  • 🔒 Безопасные и стабильные интеграционные практики
  • 🧩 Современные подходы к построению AI-функционала
Вы перестанете писать временные костыли вокруг API моделей и начнёте создавать чистый, поддерживаемый код, который можно использовать в реальных продуктах.
Подходит разработчикам, которые хотят быстро внедрить AI-функции в свои приложения и перейти от экспериментов к production-разработке.

Сводка

Информация о курсе

Категория

LLM

Длительность

182 мин

Уроки

95 уроков

Материалы

1 файл

Назад к курсам

  • 1. 001. Критические изменения от V5 к V6

    RU

  • 2. 001. Что такое AI SDK

  • 3. 02. Генерация объектов через вывод

  • 4. 002 Как проходить этот курс

  • 5. 003. Генерация объектов через решение вывода

  • 6. 003 Выбор вашей модели

  • 7. 004. Основы Devtools

  • 8. 004. Генерация текста

  • 9. 005. Инструментальный цикл агент

  • 10. 005 Создание текстового решения

  • 11. 006. Одобрение инструмента

  • 12. 006. Потоковый текст в терминал

  • 13. 007 Поток текста в терминал — решение

  • 14. 008. Потоки сообщений UI

  • 15. 009 Потоковая передача на UI

  • 16. 010. Поток текста в UI решение

  • 17. 011. Системные команды

  • 18. 012. Передача изображений и файлов

  • 19. 013. Передача изображений и файлов - решение

  • 20. 014. Потоковая передача объектов через вывод

  • 21. 015. Потоковая передача объектов через вывод

  • 22. 016. Токены

  • 23. 017. Отслеживание использования токенов

  • 24. 018 Применение решения

  • 25. 019. Представление данных как токенов

  • 26. 020 Окно контекста

  • 27. 021. Кэширование Prompt

  • 28. 022 Использование инструментов

  • 29. 023. Решение с использованием Tool Calling

  • 30. 024. Части сообщения

  • 31. 025. Отображение инструментов на фронтенде

  • 32. 26. Показ инструментов на стороне клиента

  • 33. 027. Вызов MCP серверов через Stdio

  • 34. 028. Решение Mcp через Stdio

  • 35. 029. Вызов MCP серверов через HTTP

  • 36. 030. Ожидание завершения потоков

  • 37. 031. Передача ID чата в API

  • 38. 032 Передача Chat Id в API решение

  • 39. 033 Сохранение сообщений чата

  • 40. 034. Решение для устойчивости

  • 41. 035 Сохранение сообщений в Postgres

  • 42. 036 Шаблон

  • 43. 037. Основы Prompting

  • 44. 038 Основы создания подсказок

  • 45. 039. Образцы

  • 46. 040. Решение по образцам

  • 47. 041 Извлечение

  • 48. 042. Решение по Retrieval

  • 49. 043. Ход мыслей

  • 50. 044. Решение с размышлением

  • 51. 045. Основы Evalite

  • 52. 046. Основы Evalite. Решение

  • 53. 047. Детерминированные оценки

  • 54. 048. Решение по детерминированной оценке

  • 55. 049. Оценка LLM в роли судьи

  • 56. 050. Решение: LLM в роли судьи

  • 57. 051. Управление датасетами

  • 58. 052. Генерация названий чатов

  • 59. 053. Решение для генерации заголовков в чате

  • 60. 054. Как определить, что мой датасет хороший

  • 61. 055. Основы Langfuse

  • 62. 056. Основы Langfuse Решение

  • 63. 057. Кастомные части данных

  • 64. 058. Решение для частей пользовательских данных

  • 65. 059. Стриминг объектов в пользовательские части данных

  • 66. 060 Пользовательские данные с объектом Stream: Решение

  • 67. 061. Метаданные сообщения

  • 68. 062. Решение для метаданных сообщений

  • 69. 063. Обработка ошибок

  • 70. 064 Решение обработки ошибок

  • 71. 065 Построение Workflow

  • 72. 066 Решение для Workflow

  • 73. 067. Передача пользовательских данных на фронтенд

  • 74. 068. Потоковая передача пользовательских данных на фронтенд

  • 75. 069. Создание собственного цикла

  • 76. 070. Создание собственного решения цикла

  • 77. 071. Прерывание цикла досрочно

  • 78. 072. Ранний выход из цикла: решение

  • 79. 073. Ограждения

  • 80. 074. Решение Guardrails

  • 81. 075. Маршрутизатор модели

  • 82. 076. Решение для Model Router

  • 83. 077 Сравнение нескольких выводов

  • 84. 078. Решение по сравнению нескольких результатов

  • 85. 079. Исследовательский процесс

  • 86. 080. Решение рабочего процесса исследования

  • 87. 081. UI-сообщения и сообщения модели

  • 88. 082. Определение инструментов

  • 89. 083. Потребление потока

  • 90. 084. Пользовательские элементы данных

  • 91. 085 Стриминг пользовательских данных на фронтенд

  • 92. 086. Использование ID в пользовательских данных

  • 93. 087 Метаданные сообщения

  • 94. 088. Стриминг текстовых частей вручную

  • 95. 089. Начало и завершение деталей