ШІ

Трек «ШІ» | 37 модулів | 6 розділів | ~64-95 годин

Огляд

Це доступна точка входу для вивчення ШІ на KubeDojo.

Вона для людей, яким потрібно розуміти ШІ достатньо добре, щоб використовувати його безпечно, продуктивно та критично — ще до того, як вони торкнуться навчання моделей, MLOps чи інфраструктури ШІ.

Цей трек не тотожний ШІ/ML Engineering.

ШІ — це вхідні двері для учнів і практиків
ШІ/ML Engineering — це просунутий трек для розробників

Для кого цей трек

учні, які починають з нульових знань про ШІ
люди, які хочуть добре використовувати ШІ в щоденній роботі та навчанні
технічні практики, які хочуть сформувати стійкі навички роботи зі ШІ перед поглибленням у ШІ/ML
cloud-native учні, яким потрібна верифікація, приватність і межі довіри

Не починайте тут, якщо

ви вже знаєте, що хочете навчання моделей, внутрішню будову RAG, інференс-інфраструктуру або MLOps
ваша головна мета — побудова продакшен-систем ШІ, а не навчання якісному використанню ШІ

У цих випадках почніть натомість з ШІ/ML Engineering.

Розділи

Основи ШІ — 6 модулів

Концептуальна база:

що таке ШІ
що таке ВММ
основи підказок (prompting)
верифікація
приватність і безпека
використання ШІ в реальному навчанні та роботі

Інженерні основи ШІ — 12 модулів

Інженерний хребет між грамотністю та продакшен-агентами:

розробка підказок, міркування, безпека та контракти (1.1–1.4)
контекст, структура репозиторію, межі пошуку та оркестрація (2.1–2.4)
рівні обв’язки, захисні бар’єри та робочі цикли агентів (3.1–3.3)
оркестрація роботи у стилі Symphony як прикладна обв’язка (4.1)

Нативна робота зі ШІ — 4 модулі

Практичний рівень робочих процесів:

вибір інструментів
агенти та асистенти
проєктування робочих процесів
дисципліна людського контролю (human-in-the-loop)

Побудова ШІ-систем — 4 модулі

Міст до системної розробки:

чим функції ШІ відрізняються від використання чату
моделі, API, контекст і структуровані вихідні дані
пошук, інструменти та безпечні межі можливостей
оцінювання, ітерація та випуск адекватної v1

Відкриті моделі та локальне виведення — 7 модулів

Практичний шлях відкритих моделей:

хаби моделей і картки моделей
Hugging Face для учнів
квантування та формати
MLX на Apple Silicon
локальне виведення на Linux
вибір середовища виконання: Ollama, MLX, Transformers і vLLM
Gemma 4 як актуальний приклад порівняння відкритих моделей

ШІ для Kubernetes та платформної роботи — 4 модулі

Диференціатор для практиків:

перевірка маніфестів і конфігурацій
розв’язання проблем і тріаж у Kubernetes
підтримка робочих процесів платформи та SRE
межі довіри для використання ШІ в інфраструктурі

Що відрізняє цей трек

він ставиться до ШІ-грамотності як до серйозної навички, а не хайпу
він наголошує на верифікації та межах довіри з самого початку
він вчить використовувати ШІ в дисциплінованих робочих процесах, а не просто набирати підказки
він забезпечує плавний перехід до ШІ/ML Engineering, не кидаючи початківців у глибоку інфраструктуру зарано

Правила розмежування

Найбезпечніший спосіб уникнути дублювання — зробити так, щоб треки відповідали на різні питання.

Якщо питання…	Залишайтеся в…	Не переходьте поки що до…
що таке ШІ і як його безпечно використовувати	`Основи ШІ`	глибоких модельних або інфраструктурних етапів
як підказки, контекст і harness поєднуються	`Інженерні основи ШІ`	туторіалів з конкретних фреймворків для агентів до опанування хребта
як працювати зі ШІ, не втрачаючи власного судження	`Нативна робота зі ШІ`	етапів інженерного інструментарію та фреймворків
як перетворити використання ШІ на справжню продуктову функцію	`Побудова ШІ-систем`	повної глибини MLOps або навчання моделей
як працюють відкриті моделі, середовища виконання та вибір локального обладнання	`Відкриті моделі та локальне виведення`	продакшен-інфраструктури, якщо вона вам справді не потрібна
як ШІ вписується в Kubernetes, YAML, тріаж та операторську роботу	`ШІ для Kubernetes та платформної роботи`	операцій зі ШІ на рівні платформи, доки робота не стане системною розробкою

Іншими словами:

ШІ = грамотність, дисципліноване використання та практична перехідна робота
ШІ/ML Engineering = реалізація, розгортання, експлуатація та глибина моделей/систем

З чого почати

Після цього треку

Оберіть наступний маршрут залежно від вашої мети:

Мета	Наступний крок
Добре використовувати ШІ в щоденній технічній роботі	залишайтеся в Нативна робота зі ШІ і застосовуйте безпосередньо
Будувати справжні ШІ-системи	переходьте до ШІ/ML Engineering
Спершу зміцнити технічні основи	переходьте до Передумов або Linux

«ШІ має загострювати ваше мислення, а не замінювати його.»

ШІ