Spring AI: как надо, а не как все

Онлайн-курс для тех, кто хочет научиться строить свою систему AI на домашнем компьютере без лишних затрат и риска потерять ценные данные с локального диска.
Купить за 3 900 руб.
3 вебинара
Лето 2025 года
Чат для общения
Всем привет!
Меня зовут Евгений Борисов. Раньше я не записывал онлайн-курсы, но если не сделаю это сейчас, то завтра AI сделает это вместо меня. И да, это будет тот самый Борисов, который обычно выступает вживую и машет руками у доски.

Будут фишки, которых нет ни в одном другом курсе по Spring AI:
Кастомные retrievals, которые обогащают запросы
Оптимизация промптов для слабых моделей
Тонкая настройка истории (вплоть до «сколько сообщений и от кого»)
RAG, который реально помогает, а не просто «делает вид»
Евгений Борисов, автор курса
Онлайн-курс для разработчиков, знакомых с Java и Spring
Опытный инженер-практик покажет, как подойти к созданию приложений с локальными LLM-моделями не по учебнику, а по-взрослому: с пониманием архитектуры, принципов взаимодействия и маленькими трюками, которые сделают работу с AI не только эффективной, но и приятной.
Мы рекомендуем проходить курс с рабочим проектом или технической идеей, которую вы хотите реализовать или протестировать. Это может быть эксперимент с локальной моделью, интеграция RAG или создание собственного spring-стартера. Главное, чтобы вы могли сразу применять полученные знания на практике.
Во время прохождения курса вы получите рекомендации по настройке инструментов, выбору архитектурных решений и улучшению качества взаимодействия с моделью. Все обучение построено так, чтобы вы могли сразу видеть результат и уверенно двигаться дальше.

  • Кому будет интересен этот курс?

    • Тем, кто уверенно владеет Java и работает с этим языком программирования на практике
    • Тем, кто знаком с основами Spring Framework (если понимаете, что такое @Component, вы с нами)
    • Тем, кто хочет использовать современный AI как инженер, а не как пользователь облачного чата
    • Тем, кто ищет прикладной и понятный подход к RAG, Spring AI и локальным LLM без магии

  • Зачем

    • Расширить профессиональный кругозор: понять, как работают современные LLM и как они интегрируются в Java-приложения
    • Получить прочную техническую базу для работы со Spring AI, локальными моделями и RAG-подходом
    • Освоить десятки инженерных приемов и приемы промпт-инженерии, которые сэкономят ресурсы и сделают модель полезной
    • Превратить работу с ИИ в осмысленный, системный, увлекательный и результативный процесс
    • Вдохновиться возможностями open-source AI и начать создавать собственные интеллектуальные сервисы

  • Что останется у вас после

    • Java-приложение с LLM и RAG, которое работает на вашем компьютере
    • Свой бот или ассистент, заточенный под ваши задачи и данные
    • Готовый микросервис, который можно дорабатывать, масштабировать или просто показывать коллегам со словами: «Смотри, сам сделал»
    • Собственный стартер Spring Boot, в котором уже есть все необходимое для работы с локальной моделью, историей сообщений, настройками диалога и интеграцией с RAG; его можно будет использовать в любых будущих проектах с ИИ
Преподаватель
Евгений Борисов
Евгений Борисов — Java-разработчик с двадцатилетним стажем работы, один из самых узнаваемых спикеров в сообществе. Его доклады про Spring смотрели и обсуждали тысячи разработчиков, а фразы из них давно стали мемами (Spring-потрошитель часть 1, Spring-построитель, Spring — Глубоко и не очень). Сегодня Евгений занимается разработкой AI Games — игровых решений для изучения и внедрения искусственного интеллекта в корпоративную среду.
"О чем будет курс?
Про Spring AI. Но не как у всех: «Давайте подключим GPT и отправим туда джисончик».
Нет. У нас все будет:
  • Дешево: потому что мы берем локальную LLM (через Ollama), а не ваш кошелек
  • Весело: потому что с локальной моделью будет куча приключений
  • Качественно: потому что мы прикрутим RAG (и не просто RAG, а с кастомными Advisors, которые действительно вытаскивают нужные данные)
  • По-взрослому: потому что в процессе мы напишем свой стартер Spring Boot, потому что настоящие инженеры Spring Boot, когда делают что-то уникальное, но полезное многим, делают это стартером
  • Не какой-то безликий «Hello world».

Мы построим осмысленное, расширяемое приложение, которое:
  • Умеет общаться с LLM
  • Помнит историю
  • Понимает контекст
  • Знает про Борисова, даже если модель нет, и такие факты, которые ни один GPT не знает"
Евгений Борисов, автор курса
Программа курса
Теория не ради галочки. Мы сразу применяем ее на практике: обсуждаем суть и тут же закрепляем в коде.
Все это разбито на три вебинара, шаг за шагом: от запуска модели до кастомного RAG и стартеров production-ready:
Запуск и настройка: локальная модель, Spring AI, микросервис и диалоги
RAG: как надо, слабая модель не помеха. Смотрим, откуда брать данные для RAG, как их подготовить и нарезать на чанки
Прокачка: улучшаем ретривер, пишем ранкеры, доводим все до ума
Онлайн-курс для тех, кто хочет научиться строить свою систему AI на домашнем компьютере без лишних затрат и риска потерять ценные данные с локального диска.
Spring AI: как надо, а не как все
Курс для уверенных практиков, то есть для разработчиков начального/среднего уровня, у которых уже есть опыт работы с Java и базами Spring, но которые только начинают погружаться в AI/LLM-интеграцию.
Вы узнаете, как создавать Java-приложения с LLM без облаков и лишних затрат: подключать Spring AI, работать с локальными моделями, использовать RAG так, чтобы он действительно помогал, а не тормозил. Освоите архитектуру, настройку диалогов, кастомных retrievals и работу с Advisors. Научитесь превращать эксперименты в удобные микросервисы, писать собственный стартер Spring Boot и строить AI-системы, которые берут информацию для ответа из ваших данных, учитывают контекст и адаптируются под задачи.

  • Что вы получите

    • Старт летом 2025 г.
    • 3 лекции с практикой длительностью 1,5 ч каждая
    • Авторская подача: просто, понятно и с юмором
    • Доступ к видеозаписям лекций, презентациям и дополнительным материалам
    • Качественное видео и хороший звук
    • Быстрая связь с техподдержкой
    • Возможность постоянного общения со слушателями курса и преподавателями в специальном телеграм-чате

  • Зачем

    • Расширить профессиональный кругозор: понять, как работают современные LLM и как они интегрируются в Java-приложения
    • Получить прочную техническую базу для работы со Spring AI, локальными моделями и RAG-подходом
    • Освоить десятки инженерных приемов и приемы промпт-инженерии, которые сэкономят ресурсы и сделают модель полезной
    • Превратить работу с ИИ в осмысленный, системный, увлекательный и результативный процесс
    • Вдохновиться возможностями open-source AI и начать создавать собственные интеллектуальные сервисы

  • Что останется у вас после

    • Java-приложение с LLM и RAG, которое работает на вашем компьютере
    • Свой бот или ассистент, заточенный под ваши задачи и данные
    • Готовый микросервис, который можно дорабатывать, масштабировать или просто показывать коллегам со словами: «Смотри, сам сделал»
    • Собственный стартер Spring Boot, в котором уже есть все необходимое для работы с локальной моделью, историей сообщений, настройками диалога и интеграцией с RAG; его можно будет использовать в любых будущих проектах с ИИ

Курс стоит 3 900 руб.

Купить
Вопросы и ответы