курс

AI Integrations for Developers - февруари 2026

Начало: 23 февруари 2026

7 седмици

Fundamentals

Запиши се

Онлайн

220.00 лв. / €112.48

"AI Integrations for Developers" е практически курс, който ще научи курсистите да вграждат AI функционалности директно в приложенията си: интеграции с OpenAI, Anthropic (Claude) и OpenRouter, embeddings, векторни бази и RAG за семантично търсене, мултимодални услуги (изображения, реч, аудио, видео) и fine-tuning на модели. Акцентът е върху надеждност, цена и сигурност: стрийминг и структурирани изходи, retry/timeout/rate limits, телеметрия, метрики, защита на данни и фолбек стратегии за недетерминистични отговори. Всяка тема е с упражнение, а финалът включва Workshop: Real-Life Project и Workshop: Local AI (работа с локални модели като Ollama/vLLM). Резултат: уверени, производствени AI интеграции.

Умения, които ще придобиеш

Интегриране на OpenAI, Anthropic (Claude) и OpenRouter API в web/back-end приложения
Изграждане на чатботове с контекст (сесии, системни инструкции и инструменти) и управление на разговори
Работа с ембеддинги и векторни бази за семантично търсене и RAG
Внедряване на мултимодални функции: Обработка на изображения, реч, аудио и видео
Fine-Tuning на модели (вкл. LoRA/QLoRA): Подготовка на данни, обучение и оценка
Осигуряване на надеждност и наблюдаемост: Стрийминг, retries, rate limits, логове, метрики и cost tracking
Прилагане на сигурност и поверителност: Защита на данни/секрети, PII, compliance и безопасни промпти

Оптимизация на производителност и разходи и разработване на end-to-end AI решения от концепция до внедряване

Виж още

Теми

Resources
Resources

Още няма описание за тази лекция
Ресурси
- Информационно видео за използване на SoftUni AI
- Community група
Course Introduction
Course Introduction

Дата: 23 февруари (понеделник), записът ще бъде качен в 18:00 часа.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
LLM API Integration
LLM API Integration

• Introduction to LLM API Integration (Auth, Models and Pricing);
• Requests, Streaming and Structured Outputs (JSON, Schemas and Tools);
• Reliability & Performance: Retries, Timeouts, Rate Limits and Caching;
• Safety & Observability: Input Sanitization, Logging, Metrics and Cost Tracking.

Дата: 23 февруари (понеделник), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Exercise: LLM API Integration
Exercise: LLM API Integration

Дата: 26 февруари (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Vector Databases, Embeddings and RAG
Vector Databases, Embeddings and RAG

• Vector Database Fundamentals;
• Implementation;
• Advanced Applications.

Дата: 2 март (понеделник), записът ще бъде качен в 18:30 часа.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Exercise: Vector Databases, Embeddings and RAG
Exercise: Vector Databases, Embeddings and RAG

Дата: 5 март (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Images, Speech, Audio and Video
Images, Speech, Audio and Video

• Integrating AI for Image Processing;
• Speech Recognition and Text-to-Speech;
• Using Computer Vision Libraries (e.g., OpenCV and TensorFlow);
• AI Applications in Mobile and Web Development.

Дата: 9 март (понеделник), записът ще бъде качен в 18:30 часа.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Exercise: Images, Speech, Audio and Video
Exercise: Images, Speech, Audio and Video

Дата: 12 март (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Fine-Tuning AI Models
Fine-Tuning AI Models

• Introduction to Fine-Tuning vs. Prompting (when and why);
• Data Prep & Curation: Labeling, Cleaning, Augmentation and Splitting;
• Methods & Tools: Full FT, LoRA/QLoRA, Adapters and Popular Frameworks;
• Evaluation & Deployment: Metrics, Overfitting Checks, Serving, Monitoring and Cost/Safety Guards.

Дата: 16 март (понеделник), записът ще бъде качен в 18:30 часа.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Exercise: Fine-Tuning AI Models
Exercise: Fine-Tuning AI Models

Дата: 19 март (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Workshop: Real Life Project
Workshop: Real Life Project

Дата: 23 март (понеделник), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Workshop: Local AI
Workshop: Local AI

Дата: 26 март (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Exam Preparation
Exam Preparation

Дата: 30 март (понеделник), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Regular Exam
Regular Exam

• Практическият проект трябва да бъде предаден не по-късно от 7 април до 16:00 часа.

• Теоретичният изпит ще се проведе на 4 април и 7 април, като периодът, в който може да се стартира е от 08:00 часа на 4 април до 16:00 часа на 7 април.

Ресурси

Още няма материали за тази лекция
Retake Exam
Retake Exam

• Практическият проект трябва да бъде предаден не по-късно от 21 април до 16:00 часа.

• Теоретичният изпит ще се проведе на 18 април и 21 април, като периодът, в който може да се стартира е от 08:00 часа на 18 април до 16:00 часа на 21 април.

ВАЖНО: За явяването на поправителен изпит се заплаща такса в размер на 20 лева/€ 10.23 (независимо от това дали сте се явили на редовен изпит, или не).

Ресурси

Още няма материали за тази лекция

Виж всички теми

За кого е подходящ курсът?

Курсът "AI Integrations for Developers" е за софтуерни инженери, които искат да внедряват AI функционалности директно в реални приложения. Подходящ е за завършили "AI-Assisted Development" (или с еквивалентни умения), за продуктови/feature екипи, които планират чатботи, RAG и мултимодални услуги, както и за тех лидове, Data/ML и DevOps специалисти, които ще проектират, наблюдават и оптимизират AI компоненти в продукция. Не е за абсолютни начинаещи - изисква се опит с програмиране, Git и работа с API/HTTP. Резултатът е уверено и устойчиво "production-grade" интегриране на LLM, RAG, мултимодалност и fine-tuning.

Как мога да се запиша?

За да се запишете, кликнете ТУК или бутона "ЗАПИШИ СЕ" и следвайте стъпките. След успешно заплащане на таксата, Вие ще бъдете записани за обучението.

Докога мога да се запиша и кога стартира курсът?

Записването в курса е отворено до 21 февруари. Обучението стартира на 23 февруари 2026 г. Подробен график на занятията можете да откриете в раздел "Теми".

Как и къде ще се провеждат занятията?

Определени сесии от курса се предоставят под формата на предварително записани видео уроци, които се качват в платформата по график, заедно с други учебни ресурси. Друга част от занятията се провеждат онлайн в реално време, като курсистите имат възможност да задават въпроси на преподавателя. Веднага след всяко занятие проведено в реално време, получавате достъп до записа и учебните ресурси. Подробен график на занятията по ден и час, както и формат на провеждане (на запис или онлайн в реално време), можете да откриете в раздел "Теми".

Какво представлява изпитът и кога ще се проведе?

Изпитът ще се проведе онлайн и се състои от практическа и теоретична част. Практическата част ще бъде под формата на курсов проект, който трябва да бъде предаден до 7 април, а теоретичната част ще бъде под формата на тест, който ще е с диапазон на провеждане между 4 и 7 април.

Ще получа ли сертификат след изпита?

След полагане на изпита и при оценка "Практика" равна или по-висока от 5.00, ще получите сертификат от СофтУни.

Колко струва обучението в курса и какво включва?

Онлайн

220 лв.

Онлайн обучение с видео уроци, достъпни по всяко време

Доживотен достъп до видео записите и учебните ресурси

Помощ от ментор за усвояване на учебния материал

Достъп до затворена Community група с курсистите

Явяване на изпит (редовен) и сертификат

SoftUni ви дава 100% гаранция за качеството на този курс. За нас е важно да придобиете необходимите умения и знания. Ако по някаква причина обучението не отговори на очакванията ви, ние ви гарантираме възстановяване на цялата сума, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до третото занятие от курса (до 2 март).

Тонислав Троев

Преподавател

Тонислав Троев е Product Technical Lead в OneBit Software. Автор е на множество библиотеки, които успешно намират приложение в много проекти, а също така е и редовен участник в състезания по програмиране, олимпиади и хакатони. Той е победител от СофтУниада 2023 и носител на "Младежката наградата" на БАИТ. Има богат опит като лектор в курсове по приложно програмиране.

<< Обратно към всички издания на курса "AI Integrations for Developers"