Picsart Academy
Դասընթացներ
Ընկերությունների համարՇրջանավարտներԿապ մեզ հետ
Դասընթացներ
Ընկերությունների համարՇրջանավարտներԿապ մեզ հետ

Կոնտակտային տվյալներ

+374 43 477447[email protected]Ազատության 24/17, E Plaza
Աշխատանքային ժամերԵրկ - Ուրբ 10:00-19:00

Դասընթացներ

JuniorSalesMarketingDevOps Lvl Up
Picsart Academy
facebookinstagramlinkedinyoutubetelegram
  1. Գլխավոր
  2. Դասընթացներ
  3. AI-Native Product Engineering

AI-Native Product Engineering

Ինժեներական ամենաամբողջական ծրագիրը Արհեստական Բանականության (ԱԲ) դարաշրջանի համար՝ ստեղծված ճշգրտորեն արտացոլելու այն ամենը, ինչ շուկան այսօր պահանջում է ինժեներներից։

Ի՞ՆՉ Է ՆԵՐԱՌՎԱԾ

Մաս 1 (5 ամիս). AI-Assisted Product Creation
Մաս 2 (5 ամիս). AI-Native Product Engineering
Մաս 3 (2 ամիս). Պրոդուկտների ստեղծման պրակտիկա
Մաս 1 (5 ամիս). AI-Assisted Product Creation
Մաս 2 (5 ամիս). AI-Native Product Engineering
Մաս 3 (2 ամիս). Պրոդուկտների ստեղծման պրակտիկա

Դասընթացի մանրամասներ

5-12 ամիս
Շաբաթական 4-5 օր, յուրաքանչյուրը 2-3 ժամ
Սեպտեմբեր 2026
69.000 դրամ / ամիս

Prompt-ից մինչև production

Ժամանակացույց

Փուլ 2. Foundation

Ծրագրավորման և համակարգչային գիտության կարճ և ամփոփ ներածություն։

Փուլ 4. Product Thinking & Design

Պրոդուկտի կյանքի ցիկլը, UX և prototyping, համակարգերի նախագծում ու ճարտարապետություն։

Փուլ 6. Hands-On Project Development

Կստեղծեք պրոդուկտ՝ մաքուր էջից հասցնելով այն մինչև գործարկված, մոնիտորինգի ենթարկվող և պորտֆոլիոյի համար պատրաստի վիճակի։

Փուլ 1. Computer & AI Literacy

Ինչ է ծրագրային ապահովումը, ինչպես են համակարգիչներն ու սարքավորումները (hardware) աշխատեցնում այն, ինչպես կազմակերպել ծրագրավորողի աշխատանքային միջավայրը, և ինչպես է իրականում գործում ժամանակակից Արհեստական Բանականությունը (ԱԲ)։

Փուլ 3. Agentic Dev in Action

Պլանավորել արտադրանքներն այնպես, որ ագենտները (agents) կարողանան կառուցել դրանք, ստեղծել ամբողջական հավելվածներ վեբի, մոբայլի և դեսքթոփի համար։

Փուլ 5. Professional Software Engineering in Depth

Սարքակազմի ներքին կառուցվածքը, համակարգչային գիտության հիմունքները, ծրագրային ապահովման և ԱԲ հավելվածների ճարտարապետությունը։

Graduation

12-ամսյա ծրագրի ավարտ՝ ամբողջական պրոդուկտի ստեղծման հանդիսավոր ներկայացումով։

Փուլ 1. Computer & AI Literacy

Ինչ է ծրագրային ապահովումը, ինչպես են համակարգիչներն ու սարքավորումները (hardware) աշխատեցնում այն, ինչպես կազմակերպել ծրագրավորողի աշխատանքային միջավայրը, և ինչպես է իրականում գործում ժամանակակից Արհեստական Բանականությունը (ԱԲ)։

Փուլ 2. Foundation

Ծրագրավորման և համակարգչային գիտության կարճ և ամփոփ ներածություն։

Փուլ 3. Agentic Dev in Action

Պլանավորել արտադրանքներն այնպես, որ ագենտները (agents) կարողանան կառուցել դրանք, ստեղծել ամբողջական հավելվածներ վեբի, մոբայլի և դեսքթոփի համար։

Փուլ 4. Product Thinking & Design

Պրոդուկտի կյանքի ցիկլը, UX և prototyping, համակարգերի նախագծում ու ճարտարապետություն։

Փուլ 5. Professional Software Engineering in Depth

Սարքակազմի ներքին կառուցվածքը, համակարգչային գիտության հիմունքները, ծրագրային ապահովման և ԱԲ հավելվածների ճարտարապետությունը։

Փուլ 6. Hands-On Project Development

Կստեղծեք պրոդուկտ՝ մաքուր էջից հասցնելով այն մինչև գործարկված, մոնիտորինգի ենթարկվող և պորտֆոլիոյի համար պատրաստի վիճակի։

Graduation

12-ամսյա ծրագրի ավարտ՝ ամբողջական պրոդուկտի ստեղծման հանդիսավոր ներկայացումով։

Դասընթացի մանրամասներ

Դասընթացը բաղկացած է 3 մասից, որոնց գումարային տևողությունը 12 ամիս է

  • Կարող եք մասնակցել միայն առաջին մասին (5 ամիս)
  • Կարող եք շարունակել մասնակցել երկրորդ մասին (ևս 5 ամիս, գումարային՝ 10 ամիս)
  • Կարող եք շարունակել մինչև վերջին՝ երրորդ մասը (ևս 2 ամիս, գումարային՝ 12 ամիս)

Ի՞նչ է դասավանդվելու առաջին մասում (5 ամիս)

  • Համակարգչային և AI գրագիտությունից մինչև իրական պրոդուկտներ։ Սովորում եք ծրագրավորման հիմունքները, web-ը, backend-ը և deployment-ը՝ AI գործակալների հետ կառուցելով ամբողջական հավելվածներ բոլոր հարթակների համար։

Ի՞նչ է դասավանդվելու երկրորդ մասում (ևս 5 ամիս)

  • Դասավանդվում է մեքենայի ներքին կառուցվածքը, համակարգչային գիտության հիմունքները, զուգահեռականությունը, ծրագրային ճարտարապետությունը, ցանցերն ու տվյալների շերտը։ Դառնում եք ինժեներ, ով հասկանում է իր ստեղծած համակարգերը։

Ի՞նչ է դասավանդվելու վերջին մասում (2 ամիս)

  • Ընտրում եք իրական խնդիր և կառուցում ամբողջական պրոդուկտ՝ գաղափարից մինչև production։ Նախագծում, տեղակայում և պաշտպանում եք այն տեխնիկական հարցաշարի ներքո՝ ստանալով hiring-ready պորտֆոլիո։

Առաջին մասի վկայականը

  • Agentic Developer Certificate

Երկրորդ մասի վկայականը

  • AI-Native Software Engineer Certificate

Վերջին մասի վկայականը

  • AI-Native Product Engineering Practice Certificate

Առաջին չորս փուլերը կազմում են դասընթացի առաջին մասը

  • Փուլ 1. Computer & AI Literacy
  • Փուլ 2. Foundation
  • Փուլ 3. Agentic Development in Action
  • Փուլ 4. Product Thinking & Design

5-րդ փուլը ամբողջությամբ դասավանդվում է դասընթացի երկրորդ մասում

  • Փուլ 5. Professional Software Engineering in Depth

Վերջին մասը ներառում է ամբողջական դասընթացի 6-րդ փուլը (ամբողջական պրակտիկա)

  • Փուլ 6. Hands-On Project Development

Մոդուլ 1. Computing Fundamentals (10 դաս)

  • Դաս 1.1. Welcome and The Academy Culture
  • Դաս 1.2. What is Software and How It Works
  • Դաս 1.3. How Computers and Hardware Work
  • Դաս 1.4. Operating Systems and Linux
  • Դաս 1.5. Operating Systems and Linux, contd
  • Դաս 1.6. User Interaction and Application Lifecycles
  • Դաս 1.7. User Interaction and Application Lifecycles, contd
  • Դաս 1.8. Files, Formats, and Data Structure
  • Դաս 1.9. Research and Googling
  • Դաս 1.10. Making Presentations

Մոդուլ 2. The Developer's Environment (8 դաս)

  • Դաս 2.1. Tools, Software, and Services
  • Դաս 2.2. Terminal and Shell Scripting Basics
  • Դաս 2.3. Terminal and Shell Scripting Basics, contd
  • Դաս 2.4. Development Tools & IDEs
  • Դաս 2.5. Development Tools & IDEs, contd
  • Դաս 2.6. Version Control (Git)
  • Դաս 2.7. Version Control (Git), contd
  • Դաս 2.8. Executing Custom Programs

Մոդուլ 3. AI Literacy & The Current Landscape (4 դաս)

  • Դաս 3.1. AI Agents Introduction & Literacy
  • Դաս 3.2. The Map of AI & How LLMs Work
  • Դաս 3.3. Exploring All LLMs & Providers
  • Դաս 3.4. Using AI in Learning

Մոդուլ 4. Agentic Development Foundation (4 դաս)

  • Դաս 4.1. Essentials of Effective Prompting
  • Դաս 4.2. English as the New Programming Language
  • Դաս 4.3. Generating & Reviewing Code
  • Դաս 4.4. Using Claude Code (and AI CLI Tools)

Մոդուլ 1. Coding Fundamentals (14 դաս)

  • Դաս 1.1. The Map of CS
  • Դաս 1.2. Key Concepts for Engineers
  • Դաս 1.3. Cost & Complexity Basics
  • Դաս 1.4. The Zoo of Programming Languages
  • Դաս 1.5. Language Basics — Variables & Conditionals
  • Դաս 1.6. Practice — Variables & Conditionals
  • Դաս 1.7. Language Basics — Loops
  • Դաս 1.8. Practice — Loops
  • Դաս 1.9. Language Basics — Functions
  • Դաս 1.10. Practice — Functions
  • Դաս 1.11. Aggregates — Arrays, Lists, Objects & Structs
  • Դաս 1.12. Abstraction Mechanisms
  • Դաս 1.13. All in One Practice
  • Դաս 1.14. Program Structure

Մոդուլ 2. Systems & Networks (5 դաս)

  • Դաս 2.1. Software Product Components
  • Դաս 2.2. Network Fundamentals
  • Դաս 2.3. Network Fundamentals, contd.
  • Դաս 2.4. HTTP & APIs
  • Դաս 2.5. HTTP & APIs, contd.

Մոդուլ 1. Product Planning (5 դաս)

  • Դաս 1.1. Planning Mode & The Vibe Engineer
  • Դաս 1.2. Defining PRDs
  • Դաս 1.3. Planning Complex Products
  • Դաս 1.4. Planning Complex Products, contd.
  • Դաս 1.5. Basics of Design

Մոդուլ 2. Web Fundamentals & Multi-Platform Generation (16 դաս)

  • Դաս 2.1. Basics of Web & Frontend Platforms
  • Դաս 2.2. Dissecting HTML, CSS, and JS
  • Դաս 2.3. Website Components All in One
  • Դաս 2.4. Frameworks & The Zoo of Tools
  • Դաս 2.5. Using React — Components & JSX
  • Դաս 2.6. Using React — State & Props
  • Դաս 2.7. Using React — Hooks & Effects
  • Դաս 2.8. Using React — Composition & Patterns
  • Դաս 2.9. Desktop App Generation
  • Դաս 2.10. Desktop App Generation, contd.
  • Դաս 2.11. Mobile App Generation — Platform Fundamentals
  • Դաս 2.12. Mobile Platform Generation — React Native Components
  • Դաս 2.13. Mobile Platform Generation, contd.
  • Դաս 2.14. Generating Projects — Simple
  • Դաս 2.15. Generating Projects — Complex
  • Դաս 2.16. Generating Projects — Common Mistakes

Մոդուլ 3. Execution & Quality Assurance (8 դաս)

  • Դաս 3.1. Running Generated Projects
  • Դաս 3.2. Bugs & The Testing Mindset
  • Դաս 3.3. Bugs & The Testing Mindset, contd.
  • Դաս 3.4. Test Types
  • Դաս 3.5. Test Types, contd.
  • Դաս 3.6. Test Automation Frameworks
  • Դաս 3.7. AI in QA
  • Դաս 3.8. QA Tool Landscape

Մոդուլ 4. Shipping (8 դաս)

  • Դաս 4.1. Backend Service Layer Generation
  • Դաս 4.2. Backend Service Layer Generation, contd.
  • Դաս 4.3. Backend Service Layer Generation, contd.
  • Դաս 4.4. Web Security Basics
  • Դաս 4.5. Deploying Products
  • Դաս 4.6. Deploying Products, contd.
  • Դաս 4.7. Continuous Iteration
  • Դաս 4.8. Creating the Complex Product

Մոդուլ 1. Strategy & The Problem Space (4 դաս)

  • Դաս 1.1. Everything Starts With a Problem
  • Դաս 1.2. Business Literacy
  • Դաս 1.3. How Products are Made & Components
  • Դաս 1.4. Exploring Exit Roles

Մոդուլ 2. The Product Lifecycle (3 դաս)

  • Դաս 2.1. Product Creation Lifecycle
  • Դաս 2.2. Requirements Analysis & Tech Spec Writing
  • Դաս 2.3. Estimation & Prioritization

Մոդուլ 3. UX & Prototyping (4 դաս)

  • Դաս 3.1. Prototyping
  • Դաս 3.2. UI/UX Design
  • Դաս 3.3. Exploring Design Styles
  • Դաս 3.4. UX Patterns and Practices

Մոդուլ 4. Architecture & Systems (5 դաս)

  • Դաս 4.1. SW Engineering Fundamentals
  • Դաս 4.2. System Design & Architecting SW — monoliths vs. microservices
  • Դաս 4.3. System Design & Architecting SW — data modeling and API gateways
  • Դաս 4.4. System Design & Architecting SW — scalability
  • Դաս 4.5. Making Infallible Products

Մոդուլ 5. Engineering Teams & Operations (4 դաս)

  • Դաս 5.3. Incident Response
  • Դաս 5.1. Software Teams Then vs. Now
  • Դաս 5.4. AI Product QA Integration
  • Դաս 5.2. Code Review

Մոդուլ 1. The Machine Underneath (8 դաս)

  • Դաս 1.1. Platforms
  • Դաս 1.2. The Program Execution Cycle
  • Դաս 1.3. Assembly & Bare Metal
  • Դաս 1.4. Assembly & Bare Metal, contd.
  • Դաս 1.5. Programs from the OS Perspective
  • Դաս 1.6. OS Scheduling & Resource Management
  • Դաս 1.7. Components & Internals of Programs
  • Դաս 1.8. Memory Management Basics

Մոդուլ 2. Computer Science Foundations (22 դաս)

  • Դաս 2.1. Computational Complexity (in depth)
  • Դաս 2.2. Arrays & Dynamic Arrays
  • Դաս 2.3. Linked Structures
  • Դաս 2.4. Stacks, Queues & Ring Buffers
  • Դաս 2.5. Hashing & Hash Maps
  • Դաս 2.6. Binary Trees & BSTs
  • Դաս 2.7. Balanced Trees
  • Դաս 2.8. Heaps & Priority Queues
  • Դաս 2.9. Tries & Prefix Structures
  • Դաս 2.10. Graphs — Representations
  • Դաս 2.11. Graph Traversal
  • Դաս 2.12. Graph Algorithms
  • Դաս 2.13. Sorting — Comparison Sorts
  • Դաս 2.14. Sorting — Non-Comparison & Stdlib
  • Դաս 2.15. Searching
  • Դաս 2.16. Divide & Conquer
  • Դաս 2.17. Greedy & Backtracking
  • Դաս 2.18. Dynamic Programming — Foundations
  • Դաս 2.19. Dynamic Programming — State Design
  • Դաս 2.20. Memory Model & Pointers
  • Դաս 2.21. Data Representation — Integers & Encoding
  • Դաս 2.22. Data Representation — Floats & Their Traps

Մոդուլ 3. Concurrency & Execution (7 դաս)

  • Դաս 3.1. Processes & Threads
  • Դաս 3.2. Synchronization Primitives
  • Դաս 3.3. Atomics & Memory Ordering
  • Դաս 3.4. Async & Event Loops
  • Դաս 3.5. Threads vs. Processes vs. Async
  • Դաս 3.6. Concurrency Pitfalls
  • Դաս 3.7. Debugging Concurrency

Մոդուլ 4. Software Engineering & Product Architecture (14 դաս)

  • Դաս 4.1. Clean Code & Abstraction
  • Դաս 4.2. SOLID & Design Principles
  • Դաս 4.3. Design Patterns That Matter
  • Դաս 4.4. Refactoring & Code Smells
  • Դաս 4.5. Testing Strategy
  • Դաս 4.6. Application Architecture & Layering
  • Դաս 4.7. Domain-Driven Design
  • Դաս 4.8. Monoliths, Services & Boundaries
  • Դաս 4.9. Error Handling, Logging & Resilience
  • Դաս 4.10. AI Application Architecture
  • Դաս 4.11. Agent & Orchestration Patterns
  • Դաս 4.12. Prompt & Context Engineering
  • Դաս 4.13. Evaluation & Guardrails for AI Products
  • Դաս 4.14. The Human-in-the-Loop Product Loop

Մոդուլ 5. System Communication (13 դաս)

  • Դաս 5.1. REST & API Design
  • Դաս 5.2. REST & API Design, contd.
  • Դաս 5.3. API Reliability Patterns
  • Դաս 5.4. Serialization & Data Formats
  • Դաս 5.5. Serialization — Wire Versioning & Schema Evolution
  • Դաս 5.6. Protocol Design
  • Դաս 5.7. WebSockets & Server-Sent Events
  • Դաս 5.8. gRPC & RPC Systems
  • Դաս 5.9. The HTTP Evolution
  • Դաս 5.10. HTTP Semantics
  • Դաս 5.11. TLS & Secure Transport
  • Դաս 5.12. TCP/IP & Transport Internals
  • Դաս 5.13. Packet-Level Debugging

Մոդուլ 6. The Data Layer (26 դաս)

  • Դաս 6.1. Domain Modeling & Entity Design
  • Դաս 6.2. Normalization Theory
  • Դաս 6.3. Denormalization & Schema Patterns
  • Դաս 6.4. Schema Evolution & Migrations
  • Դաս 6.5. SQL Foundations at Depth
  • Դաս 6.6. SQL — Joins in Depth
  • Դաս 6.7. Aggregation & Grouping
  • Դաս 6.8. Window Functions
  • Դաս 6.9. CTEs, Subqueries & Set Operations
  • Դաս 6.10. Storage & Execution Internals
  • Դաս 6.11. Reading EXPLAIN / ANALYZE
  • Դաս 6.12. Indexing Strategies
  • Դաս 6.13. Indexing in Practice
  • Դաս 6.14. Query Optimization
  • Դաս 6.15. Transactions & Isolation
  • Դաս 6.16. PostgreSQL Deep Dive
  • Դաս 6.17. NoSQL & Specialized Stores
  • Դաս 6.18. Lakes, Lakehouses & File Formats
  • Դաս 6.19. Pandas at Depth
  • Դաս 6.20. Pandas — Memory Model & Pitfalls
  • Դաս 6.21. Polars & the Columnar Model
  • Դաս 6.22. Data Validation & EDA
  • Դաս 6.23. Batch vs. Streaming Architectures
  • Դաս 6.24. Vector Databases & Embeddings
  • Դաս 6.25. RAG Data Layers
  • Դաս 6.26. Data Quality & Governance for ML

Ինժեներական պրակտիկա, ամբողջական պրոդուկտի ստեղծում

  • Architecture Design — choose the stack, define layers and service boundaries, and record why (ADR).
  • Scope & PRD — define the MVP boundary, user stories, and non-goals; write the PRD.
  • Problem Selection & Validation — choose a real problem, validate with light user/market research, write the problem statement.
  • Domain & Data Modeling — model entities, relationships, and cardinality; produce the ER diagram and logical schema.
  • Project Setup & Repository — initialize the repo, tooling, linting, and branching strategy.
  • Data Layer Implementation — build the schema, migrations, and seed data.
  • Backend Foundation — scaffold the service, config, and environment handling.
  • Core API & Business Logic — implement the primary endpoints and domain logic.
  • Authentication & Authorization — add real auth, sessions/tokens, and access control.
  • API Contracts & Reliability — finalize error contracts, validation, idempotency, and rate limiting.
  • Frontend Foundation — build the app shell, routing, state management, and design system.
  • Core UI & Integration — build the primary screens, wire them to the API, handle loading/empty/error states.
  • The Complete Feature Set — finish the remaining MVP features.
  • Testing — Core Coverage — unit and integration tests for the critical paths.
  • Testing — End-to-End — automate the key user journeys.
  • Security Review — OWASP basics, injection/auth/exposure fixes, dependency and secrets audit.
  • Performance & Cost Pass — profile the bottleneck, tune the worst queries, add caching; address AI latency/cost if relevant.
  • Error Handling & Resilience — handle failure cases, add graceful degradation, make it observable.
  • Code Quality & Refactor — refactor under test, kill smells, make it reviewable by a stranger.
  • Deployment Pipeline — CI/CD: tests as gates, build, automated deploy.
  • Production Deployment — take it live on real infrastructure with a domain.
  • Monitoring & Observability — logging, basic metrics, and alerting.
  • Production Hardening & Iteration — fix what production reveals, ship a safe update through the pipeline.
  • Documentation & Portfolio Packaging — README, architecture overview, decision rationale, hiring-ready project page.
  • Demo Day & Technical Defense — present the product, then defend the engineering under questioning.

ՎԻԴԵՈԴԱՍԵՐ ԵՎ ԵԼՈՒՅԹՆԵՐ

AI-ի ազդեցությունը ՏՏ ոլորտի վրա

Սկսնակ ծրագրավորողի կարիերան AI դարաշրջանում

Դասախոսական կազմ

AI-Native Product Engineering
Vardan Grigoryan

Vardan Grigoryan

LinkedIn
Software Engineer

Become a Dragon Slayer

Picsart Academy
Tatev  Kishoyan

Tatev Kishoyan

LinkedIn
Digital Marketing & Demand Generation Specialist

Marketing is psychology in motion. It all starts in the brain.

ZAPTEST AI
Syuniq Mkrtchyan

Syuniq Mkrtchyan

LinkedIn
Math Lecturer
Picsart Academy
Armen Marjinyan

Armen Marjinyan

LinkedIn
Computer Science Faculty Lead and Lecturer
ACT college
Alen  Yeghyan

Alen Yeghyan

LinkedIn
Lecturer

Think deeply, code clearly.

Picsart Academy
Edith  Jerejyan

Edith Jerejyan

LinkedIn
Special Projects Senior Specialist

Mastering English means gaining the power to share your ideas with the world.

Picsart
Levon  Mezhlumyan

Levon Mezhlumyan

LinkedIn
C++ Lecturer
Picsart Academy