Лекции и курсы

Обучение

Курсы, лекции и лекционные циклы. Конференционные доклады живут в разделе выступлений.

ВШЭ / проект программы

Распределённые системы

Полугодовой курс для ВШЭ: 10 лекций, 4 лабораторные и сквозной проект распределённого сервиса. От моделей отказов до проверки надёжности.

6 месяцев10 лекций4 лабораторные

Открыть программу курса

Учебная цель: Спроектировать распределённый сервис и проверить его гарантии экспериментами с отказами.
Полезно перед началом: Один язык программирования, основы HTTP и баз данных, Git и базовая работа с контейнерами.
Формат: Веб-слайды, задания, четыре лабораторные и сквозной проект.

Начать с лекции: Система начинается с отказа

ВШЭ2026

Облака, данные и AI-платформы для ИИ-бизнеса

Гостевая лекция о ресурсах для ИИ-проектов и курс из семи лекций: основы облачных технологий, платформы данных, DataOps/MLOps, AI-платформы, AIOps и практическая лабораторная.

Учебная цель: Связать задачу AI-проекта с выбором облачных сервисов, платформы данных и инструментов эксплуатации.
Полезно перед началом: Выбрать пример AI-проекта, для которого нужно определить ресурсы. Базовые понятия облака разобраны в первой лекции курса.
Формат: Веб-слайды гостевой лекции и семи занятий, включая лабораторную по созданию агента.

Начать с лекции: Основы облачных технологий

Центральный университет2024–2026

Лекции о разработке и распределённых системах

Эволюция подходов к разработке и компромиссы распределённых систем: CAP, PACELC, модели консистентности и Cassandra.

Учебная цель: Объяснить, как архитектура и способ хранения данных меняют ограничения приложения, включая компромиссы CAP и PACELC.
Полезно перед началом: Вспомнить устройство знакомого веб-приложения: запросы, данные и выпуск изменений.
Формат: Две самостоятельные лекции с веб-слайдами: обзор подходов и разбор распределённых систем.

Начать с лекции: Эволюция подходов к разработке

ИТМО2025

Лекция о будущем разработки

Разработка софта в 2030: AI-агенты, AlphaEvolve, SE 3.0 и метрики разработки в эпоху агентов.

Учебная цель: Отделить наблюдаемые возможности AI от сценариев будущего и сформулировать условия проверки прогноза.
Полезно перед началом: Выбрать знакомую задачу разработки и отметить, где уже помогает AI и где остаётся проверка человеком.
Формат: Веб-слайды сценарного разбора со ссылками на исследования.

Начать с лекции: Разработка софта в 2030: гипотезы о (не)светлом будущем

6 дек. 2025Разработка софта в 2030: гипотезы о (не)светлом будущем
#AI

Лекция о Стругацких2025

Творчество братьев Стругацких для инженеров

Парная работа, Мир Полудня, НИИЧАВО и этика инженера сквозь призму творчества братьев Стругацких.

Учебная цель: Сопоставить литературные сюжеты с инженерной работой и выбрать, с какой книги Стругацких начать.
Полезно перед началом: Вспомнить пример совместной работы или этического выбора в инженерии, чтобы сопоставить его с сюжетами лекции.
Формат: Веб-слайды с литературными примерами и маршрутом чтения.

Начать с лекции: Творчество братьев Стругацких для инженеров

9 сент. 2025Творчество братьев Стругацких для инженеров
#Лидерство

Курс по PM2020

Курс по управлению проектами

Краткое введение для инженеров и руководителей: PMI, IPMA, PRINCE2, различия проекта, продукта и операционной работы, программы и портфели.

Учебная цель: Различать проект, продукт и операционную работу; определить их цели, ограничения и способ управления.
Полезно перед началом: Выбрать знакомую рабочую инициативу и описать её результат, срок и участников.
Формат: Вводная лекция 2020 года с веб-слайдами: базовые понятия и обзор подходов того периода.

Начать с лекции: Управление проектами — Short Intro

1 апр. 2020Управление проектами — Short Intro
#Лидерство

tellmeabout.tech2026

Цикл лекций об AI-native разработке

Девять лекций о том, как AI меняет инженерный процесс: от классического PDLC к AI-native организации, платформе, измерению, наблюдаемости и проектированию контекста.

Учебная цель: Составить карту изменений процесса разработки с AI: организация, платформа, измерение, наблюдаемость и контекст.
Полезно перед началом: Описать текущий путь задачи от идеи до выпуска и одно ограничение, которое хотите разобрать с помощью лекций.
Формат: Девять лекций с веб-слайдами в последовательности цикла.

Начать с лекции: От классического PDLC к AI-native разработке