Kinnitatud direktori O. Teterez poolt 15.10.2025, Tallinn
1. Õppekava nimetus
Veebirakenduste arendus tehisintellekti (TI) abil
2. Õppesuund ja õppekavarühm
Õppesuund: informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad.
Õppekavarühm: tarkvara ja rakenduste arendus ning analüüs.
Õppekava põhisisu alused: tehisintellekt, veebirakenduste arhitektuur, AI-tööriistade haldamine.
3. Eesmärk ja õpiväljundid
Eesmärk:
Kujundada osalejates süsteemne arusaam kaasaegsete veebirakenduste arhitektuurist ja õpetada neid haldama AI-tööriistu (Cursor, Cline, Gemini CLI), et viia ideed täisfunktsionaalseteks veebitoodeteks ka ilma käsitsi koodi kirjutamise oskuseta.
Õpiväljundid:
Koolituse lõpuks õppija:
haldub AI-tööriistu ning kasutab IDE-sid koodi genereerimiseks, silumiseks ja dokumenteerimiseks;
selgitab veebiarhitektuuri põhimõtteid, mõistab klient-server mudelit, API-de otstarvet, andmebaasi rolli ja Linuxi töö aluseid;
orkestreerib kasutajaliideste loomist alates disainikavanditest kuni staatiliste lehtede ja SPA-rakendusteni Reactis;
sõnastab serveripoolse loogika nõuded, projekteerib REST API kontseptuaalsel tasandil ja andmebaasi struktuuri;
juhib frontend- ja backend-komponentide integratsiooni ning kolmandate osapoolte AI-teenuste liidestamist;
haldub juurutamisprotsessi ning avaldab full-stack rakendusi PaaS-platvormidel ja VPS-is AI-assistendi abil.
4. Sihtgrupp ja õppe alustamise tingimused
Sihtgrupp:
algajad ilma programmeerimiskogemuseta, IT-huvilised, tootejuhid, ettevõtjad, disainerid ja kõik, kes soovivad õppida veebirakenduste loomist AI peamise tööriistana kasutades.
Õppe alustamise tingimused:
keskharidus ja enesekindel arvutikasutamise oskus. Programmeerimisoskused ei ole nõutavad.
5. Õppe maht, õppe ülesehitus, õppekeskkond ja õppevahendid
Õppe maht ja ülesehitus:
koolituse kogumaht on 120 ak. tundi, millest 80 ak. tundi kontaktõpet (juhendatud õpe füüsilises või veebikeskkonnas) ja 40 ak. tundi iseseisvat tööd.
Õppekeskkond:
koolitus toimub aadressil Vabaduse väljak 2, Tallinn ja veebis. Koolitusklassid vastavad tervisekaitse nõuetele. Igale osalejale tagatakse kohvipaus ja toimiv internetiühendus. Õppeperioodiks tagatakse ligipääs LLM API-le ja isiklikule VPS-ile. Õppijal peab olema oma sülearvuti klassis ja kodus töötamiseks.
6. Õppeprotsessi kirjeldus: õppe sisu, õppemeetodid ja -materjalid
| Õppe ülesehitus ja maht | Õppe sisu ja õppematerjalid | Õppemeetodid |
|---|
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Masinõpe (ML), närvivõrgud ja LLM – AI-revolutsiooni alus. Teooria: AI/ML/närvivõrkude kontseptsioonid, AI-assistentide paigaldamine, dekompositsioon, CLI sissejuhatus. Mikroprojekt: „Hello, AI!” konsoolirakendus AI-käskude abil. Online-analüüs: iteratiivne dialoog AI-ga | Interaktiivne loeng, demonstreerimine, projekti analüüs, grupiarutelu, praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | AI-disainer: ideest esimese veebisaidini (HTML/CSS). Teooria: klient (brauser), HTML/CSS roll, pildigeneraatorid, referentside analüüs. Mikroprojekt: adaptiivne üheleheline „digitaalne visiitkaart”. Online-analüüs: iteratiivne disaini täiustamine | Analoogialoeng, praktiline töö AI-IDE-s, disainianalüüs, praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Veebisaidi elavdamine JavaScriptiga. Teooria: sündmused, reaktsioonid, DOM. Mikroprojekt: „interaktiivne visiitkaart”. Online-analüüs: AI-põhine silumine konsoolivea teadete abil | Interaktiivne demonstratsioon, mehaanikate analüüs, silumise praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Kaasaegne frontend: SPA-rakendused Reactis Vite’i ja AI abil. Teooria: SPA, React, komponendid, Vite, npm. Mikroprojekt: staatilise visiitkaardi teisendamine Reacti rakenduseks. Online-analüüs: arhitektuurne refaktooring | Loeng, juhitud genereerimine, komponentstruktuuri analüüs, refaktooringu praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Rakenduse aju: Backend REST API projekteerimine ja loomine. Teooria: serveri mõiste, REST API, Node.js ja Python ülevaade. Mikroprojekt: „Blogi API”. Online-analüüs: API testimine ja tehnilise ülesande koostamine AI jaoks | Interaktiivne loeng, demonstreerimine, API analüüs ja testimine, projekteerimise praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Rakenduse mälu: töö andmebaasidega AI juhendamisel. Teooria: SQL/NoSQL, CRUD. Mikroprojekt: PostgreSQL integreerimine API-ga. Online-analüüs: andmete modelleerimine AI jaoks | Loeng, praktiline töö, andmetöötluse analüüs, modelleerimise praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Full Stack koos: frontend, backend ja AI-teenuste integratsioon. Teooria: klient-server ühendus, võrgusuhtlus, kolmanda osapoole AI-teenused. Mikroprojekt: „Blogi AI-copywriteriga”. Online-analüüs: täistsükli silumine | Täistsükli demonstratsioon, rakenduste analüüs, silumise praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Käivitamise aeg: juurutamine internetti (PaaS ja VPS). Teooria: majutus, juurutamine, PaaS, VPS, Linux ja Nginx AI abil. Mikroprojekt: valmis rakenduse juurutamine. Online-analüüs: juurutusprobleemide diagnostika logide põhjal | Samm-sammuline demonstreerimine, kättesaadavuse kontroll, diagnostika praktikum |
| Kontaktõpe 8 ak. tundi + iseseisev töö 4 ak. tundi | Lõpuprojekt: ideest arhitektuuri ja arenduseni. Teooria: ideede ajurünnak, arhitektuuri planeerimine. Mikroprojekt: oma full-stack projekti käivitamine. Online-analüüs: edusammude arutelu, koodi ülevaatus, probleemilahendus | Grupiarutelud, individuaalsed ja grupikonsultatsioonid, projektitöö |
| Iseseisev töö 4 ak. tundi + projekti kaitsmine 8 ak. tundi | Finaal: juurutamine, projekti kaitsmine ja järgmised sammud. Projekti lõpetamine, arutelu ja avalik kaitsmine | Individuaalsed konsultatsioonid, projektitöö, avalik kaitsmine |
7. Hindamine ehk õppe lõpetamise tingimused
Õpe loetakse lõpetatuks, kui õppija:
on osalenud vähemalt 80% tundidest;
on edukalt sooritanud kõik mikroprojektid;
on välja töötanud ja edukalt kaitsnud lõpuprojekti.
Hindamine toimub põhimõttel „arvestatud/mittearvestatud”.
8. Väljastatavad dokumendid
Õpiväljundid omandanud ning hindamise läbinud õppijale väljastatakse tunnistus.
Hindamisel mitteosalenud või hindamist mitteläbinud õppijale väljastatakse tõend koolitusel osalemise ja läbitud teemade kohta.
9. Koolitaja kvalifikatsioon
Nikolay Sekachev
MBA – University of New Mexico (USA). Uurali Riiklik Juristikaakadeemia (õigusteadus). Uurali Riiklik Ülikool (astrofüüsika ja astronoomiline geodeesia). Praktiline kogemus kommerts-veebiarenduses (Full Stack), sügav arusaam kaasaegsetest AI-arendustööriistadest ning tehniliste distsipliinide õpetamise kogemus.