курс

AI Integrations for Developers - февруари 2026

"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.

23 февруари 2026

начало на курса

5.7/6 оценка

139 курсисти

7 седмици

Начинаещ

За кого е подходящ курсът?

Курсът е подходящ за хора с опит в програмирането с Python, базови познания по Git и работа с API/HTTP. Нужното ниво на английски език, необходимо за курса, трябва да отговоря на B2. Курсът е създаден за разработчици, които искат да внедряват AI функционалности директно в реални приложения. Участниците ще се научат как да изграждат и интегрират AI-базирани решения като чатботове, интелигентно търсене и RAG системи. Подходящ е за junior и mid-level разработчици, които искат да разширят уменията си с модерни AI технологии, както и за старши инженери и tech лидове, които проектират и интегрират AI компоненти в продуктови системи. Полезен е за full-stack, backend и frontend профили, както и за Data/ML и DevOps специалисти, които участват в разработката, интеграцията и поддръжката на AI функционалности в production среда.

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 ембединги и векторни бази за семантично търсене и RAG
Внедряване на мултимодални функции: Обработка на изображения, реч, аудио и видео

Fine-Tuning и управление на данни: Създаване на Datasets, обучение на модели и валидиране на резултатите

Оценяване на качеството (Evals & Graders): Изграждане на автоматизирани тестове за следене на точността на модела

Продукционни практики: Оптимизация на разходите, мониторинг и сигурност на AI приложенията

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
- Видео - Въведение в курса
- Презентация - Въведение в курса
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
Exercise: LLM API Integration
Exercise: LLM API Integration

Дата: 26 февруари (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.
Ресурси
- Видео - 26 февруари 2026 - Тонислав Троев
- Упражнение
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
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
Images, Speech, Audio and Video
Images, Speech, Audio and Video

• Image Generation and Analysis with Gemini API;
• Speech Synthesis and Audio with ElevenLabs;
• Generative Video from Text and Images via Luma AI;
• Integrating Multimodal AI Models into Applications.

Дата: 9 март (понеделник), записът ще бъде качен в 18:30 часа.
Ресурси
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
- Видео - 12 март 2026 - Тонислав Троев
- Упражнение
Fine-Tuning AI Models
Fine-Tuning AI Models

• Creating and Managing Datasets for Testing and Training;
• Automated Quality Assurance with OpenAI Graders;
• Running Evaluations and Tracking Model Performance;
• Fine-Tuning Models for Specific Styles and Logic.

Дата: 16 март (понеделник), записът ще бъде качен в 18:30 часа.
Ресурси
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
- Видео - 19 март 2026 - Тонислав Троев
- Упражнение
Workshop: Real Life Project
Workshop: Real Life Project

Дата: 23 март (понеделник), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.
Ресурси
- Видео - 23 март 2026 - Тонислав Троев
Workshop: Local AI
Workshop: Local AI

Дата: 26 март (четвъртък), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.
Ресурси
- Видео - 26 март 2026 - Тонислав Троев
Exam Preparation
Exam Preparation

Дата: 30 март (понеделник), от 18:30 до 21:30 часа, онлайн в реално време.
Ресурси
- Видео - 30 март 2026 - Тонислав Троев
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
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 € 10.23/ 20 лева (независимо от това дали сте се явили на редовен изпит, или не).

Ресурси

Още няма материали за тази лекция

Виж всички теми

Сертификат след успешно завършване

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

Цена на обучението:

220.00 лв. / 112.48 €

Тонислав Троев

Преподавател

Тонислав Троев е Product Technical Lead в OneBit Software, където ръководи разработката на иновативни софтуерни решения с фокус върху AI, автоматизация и многоагентни системи. Работи по реални продукционни проекти, в които интелигентните агенти и AI интеграциите са ключов елемент от архитектурата. Автор е на библиотеки, използвани успешно в различни софтуерни продукти. Победител в СофтУниада 2023 и носител на „Младежката награда“ на БАИТ, Тонислав има богат опит като лектор и залага на практически примери, реални use case-и и инженерно мислене в обучението.

5.7/6 оценка на курса

Мария Георгиева

Много полезен курс, научих нови инструменти и идеи, които веднага започнах да прилагам. Определено си заслужаваше времето.

Петър Василев

Аз съм доста скептичен по принцип към онлайн курсове, но този наистина ме изненада приятно. Доста практичен и полезен.

Георги Тодоров

Много съм доволен от обучението. Лекциите са добре структурирани и се следят лесно, а примерите помагат да се разбере как нещата работят на практика.

Ивелина Христова

Лекциите са добре структурирани и лесни за следване. Научих доста нови неща, надявам се да успея да ги приложа.

Атанас Димитров

Много добър курс и супер лектор. Чудесно представя материала, прави го по лек и елегантен начин, държи ни ангажирани, дава и допълнителна информация извън лекциите.

Емине Челик

Това, което най-много ми хареса, беше колко практично е всичко. Няма излишна теория, а се показват реални начини за работа с различни AI инструменти.

Елена Петрова

Много ми хареса, че обучението е напълно съобразено с най-новите тенденции в AI. Лекциите показват актуални примери и практики, което го прави много полезно за всеки, който иска да разбере какво се случва в момента в тази сфера.

Алексей Смирнов

Беше много интересно да видя колко различни начини има да се използва AI. Определено разшири начина ми на мислене.

Росица Иванова

Много интересно обучение! Особено ми харесаха примерите от реални ситуации, защото така се вижда как всичко работи.

Елена Петрова

Много приятно обучение. Научих нови неща и получих доста идеи как да използвам AI в работата си.

Често задавани въпроси

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.

Обучението е част от:

AI for Developers - януари 2026

МОДУЛ

19 януари 2026

18 седмици

МОДУЛ

AI for Developers

AI for Developers е цялостен образователен модул, който обединява три взаимно допълващи се курса – AI-Assisted Development, AI Integrations for Developers и AI Agents & Workflows for Developers. Този комплексен модул е проектиран да трансформира начина, по който разработчиците създават софтуер в ерата на изкуствения интелект. Модулът следва естествена прогресия – от използването на AI като асистент за код (Copilot, Cursor, Claude Code, Augment Code), през интеграции на LLM API, embeddings, векторни бази и RAG, мултимодални услуги и fine-tuning, до агенти, оркестрация и multi-agent системи (n8n, LangChain, LangGraph), превръщайки AI в ключов компонент на вашите софтуерни решения.

виж повече

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