AI-архитектор с нуля до профи

Научитесь применять ИИ правомерно, безопасно и этично, превращая передовые технологии в прозрачный рабочий инструмент. Распознавание рисков и выбор безопасных действий с данными и ИИ-артефактами (текст, код, изображения, видео) Отработка запросов с персональными данными и оценка риска утечки Основы авторского права для ИИ-контента и навыки легального использования Составление мини-политики ответственного использования ИИ Шпаргалка «5 красных флагов при работе с ИИ» Разбор кейса «Утечка ПДн через ИИ» Чек-лист безопасного внедрения ИИ: черновик политики ответственного использования Итоговый тест по модулю

1. Распознавание рисков и выбор безопасных действий с данными и ИИ-артефактами (текст, код, изображения, видео)Время не указано
2. Отработка запросов с персональными данными и оценка риска утечкиВремя не указано
3. Основы авторского права для ИИ-контента и навыки легального использованияВремя не указано
4. Составление мини-политики ответственного использования ИИВремя не указано
5. Шпаргалка «5 красных флагов при работе с ИИ»Время не указано
6. Разбор кейса «Утечка ПДн через ИИ»Время не указано
7. Чек-лист безопасного внедрения ИИ: черновик политики ответственного использованияВремя не указано
8. Итоговый тест по модулюВремя не указано

Научитесь ещё эффективнее работать с нейросетями: формулировать точные запросы, выбирать подходящие ИИ-инструменты и получать качественные результаты для рабочих и учебных задач. Структура качественного промпта: роль, цель, контекст, формат, критерии Типичные ошибки при работе с нейросетями и способы их избежать Техники улучшения ответов ИИ, включая пошаговое рассуждение и уточняющие запросы Работа с текстовыми нейросетями: создание, адаптация и редактирование текстов Промпты для визуальных нейросетей: стиль, композиция, свет, примеры Применение ИИ для анализа данных, обработки длинных текстов и бизнес-задач Проектирование простых ИИ-ассистентов и сценариев автоматизации без кода

1. Структура качественного промпта: роль, цель, контекст, формат, критерииВремя не указано
2. Типичные ошибки при работе с нейросетями и способы их избежатьВремя не указано
3. Техники улучшения ответов ИИ, включая пошаговое рассуждение и уточняющие запросыВремя не указано
4. Работа с текстовыми нейросетями: создание, адаптация и редактирование текстовВремя не указано
5. Промпты для визуальных нейросетей: стиль, композиция, свет, примерыВремя не указано
6. Применение ИИ для анализа данных, обработки длинных текстов и бизнес-задачВремя не указано
7. Проектирование простых ИИ-ассистентов и сценариев автоматизации без кодаВремя не указано

Узнаете, как нейросети помогают решать рабочие задачи, чем ИИ-ассистенты отличаются от ИИ-агентов и как выбрать задачу для автоматизации. Спроектируете первый сценарий ИИ-агента и подготовите рабочее окружение для дальнейшей сборки. 11 часов теории 2 часа практики Решение задач с помощью нейросетей Стратегический промптинг Агенты-ассистенты и ИИ-агенты Проектирование агентных задач Как придумать и спроектировать ИИ-агента: от задачи до описания Базовое рабочее окружение для последующей сборки ИИ-агентов: облако и локальное Дополнительные инструменты для ИИ-автоматизации Итоговый тест

1. Решение задач с помощью нейросетейВремя не указано
2. Стратегический промптингВремя не указано
3. Агенты-ассистенты и ИИ-агентыВремя не указано
4. Проектирование агентных задачВремя не указано
5. Как придумать и спроектировать ИИ-агента: от задачи до описанияВремя не указано
6. Базовое рабочее окружение для последующей сборки ИИ-агентов: облако и локальноеВремя не указано
7. Дополнительные инструменты для ИИ-автоматизацииВремя не указано
8. Итоговый тестВремя не указано

Разберётесь, из каких компонентов состоит ИИ-агент: данные, память, инструменты и действия. Соберёте первого рабочего агента, который принимает запрос, обрабатывает данные и передаёт результат во внешний сервис. 6 часов теории 4 часа практики Архитектура ИИ-агента Данные и память агента Действия агента и инструменты Сборка первого ИИ-агента

1. Архитектура ИИ-агентаВремя не указано
2. Данные и память агентаВремя не указано
3. Действия агента и инструментыВремя не указано
4. Сборка первого ИИ-агентаВремя не указано

Узнаете, как использовать ИИ-агентов для автоматизации операционных и аналитических процессов и масштабировать различные сценарии использования. 13 часов теории 15 часов практики Автоматизация задач Операционные сценарии Аналитический агент отзывов Мастер-класс. Аналитический агент отзывов Масштабирование ИИ-агентов Мастер-класс. Агент-советник из нескольких агентов

1. Автоматизация задачВремя не указано
2. Операционные сценарииВремя не указано
3. Аналитический агент отзывовВремя не указано
4. Мастер-класс. Аналитический агент отзывовВремя не указано
5. Масштабирование ИИ-агентовВремя не указано
6. Мастер-класс. Агент-советник из нескольких агентовВремя не указано

Узнаете, как применять ИИ-агентов для анализа рынка, генерации рекламных текстов, создания визуальных креативов и автоматизации контент-плана. 9 часов теории 10 часов практики Введение. ИИ-агенты для маркетинговой сферы Анализ рынка и конкурентов с помощью ИИ-агента Генерация рекламных текстов Генерация визуальных креативов Контент-план и публикации

1. Введение. ИИ-агенты для маркетинговой сферыВремя не указано
2. Анализ рынка и конкурентов с помощью ИИ-агентаВремя не указано
3. Генерация рекламных текстовВремя не указано
4. Генерация визуальных креативовВремя не указано
5. Контент-план и публикацииВремя не указано

Узнаете, как использовать ИИ-агентов для управленческой отчётности, анализа KPI, поддержки решений и первичного отбора кандидатов. 9 часов теории 10 часов практики ИИ-агенты для бизнеса и управленцев Цифровой помощник по KPI ИИ-советник для управленческих решений ИИ-рекрутер Разборный вебинар Итоговый тест

1. ИИ-агенты для бизнеса и управленцевВремя не указано
2. Цифровой помощник по KPIВремя не указано
3. ИИ-советник для управленческих решенийВремя не указано
4. ИИ-рекрутерВремя не указано
5. Разборный вебинарВремя не указано
6. Итоговый тестВремя не указано

Пройдёте путь от выбора бизнес-сценария до сборки, тестирования и подготовки ИИ-агента к пилотному внедрению. 4 часа теории 21 час практики Выбор сценария и проектирование агентного решения Российский бизнес-контур и выбор инструментов Сборка агентного решения Экономика и подготовка к внедрению Тестирование, риски и подготовка к пилоту Итоговый проект. Симулятор внедрения ИИ-агента

1. Выбор сценария и проектирование агентного решенияВремя не указано
2. Российский бизнес-контур и выбор инструментовВремя не указано
3. Сборка агентного решенияВремя не указано
4. Экономика и подготовка к внедрениюВремя не указано
5. Тестирование, риски и подготовка к пилотуВремя не указано
6. Итоговый проект. Симулятор внедрения ИИ-агентаВремя не указано

Познакомитесь с вайб-кодингом и ИИ-инструментами и создадите свой первый цифровой прототип. 15 часов теории 4 часа практики Вайб-кодинг для начинающих Вайб-кодинг: цифровая самостоятельность, а не профессия разработчика Роль LLM-чатов в вайб-кодинге Знакомство со средой разработки с ИИ (Cursor/Replit) Практика: проект в среде разработки с ИИ-ассистентом и простой прототип в no-code платформе

1. Вайб-кодинг для начинающихВремя не указано
2. Вайб-кодинг: цифровая самостоятельность, а не профессия разработчикаВремя не указано
3. Роль LLM-чатов в вайб-кодингеВремя не указано
4. Знакомство со средой разработки с ИИ (Cursor/Replit)Время не указано
5. Практика: проект в среде разработки с ИИ-ассистентом и простой прототип в no-code платформеВремя не указано

Познакомитесь с ИИ-агентами, соберёте мини-MVP и подготовите его к запуску и тестированию. 5 часов теории 5 часов практики Ролевой ИИ-агент: системные промпты, контекст и ограничения Мини-архитектура: инструменты, память, архитектурный подход (RAG) Как опубликовать MVP и проверить, что он работает Итоговый проект. Финальный прототип: лендинг или бот + интеграция с ИИ

1. Ролевой ИИ-агент: системные промпты, контекст и ограниченияВремя не указано
2. Мини-архитектура: инструменты, память, архитектурный подход (RAG)Время не указано
3. Как опубликовать MVP и проверить, что он работаетВремя не указано
4. Итоговый проект. Финальный прототип: лендинг или бот + интеграция с ИИВремя не указано

Спроектируете минимальную версию продукта, продумаете пользовательские сценарии и подключите внешние сервисы и LLM через API. 4 часа теории 15 часов практики JTBD и критерии успешного сценария MVP UX-прототип и потоки Пользовательская логика в AppMaster / Tilda API и вебхуки: подключаем сервисы API отечественных LLM: ключи, квоты, логирование

1. JTBD и критерии успешного сценария MVPВремя не указано
2. UX-прототип и потокиВремя не указано
3. Пользовательская логика в AppMaster / TildaВремя не указано
4. API и вебхуки: подключаем сервисыВремя не указано
5. API отечественных LLM: ключи, квоты, логированиеВремя не указано

Научитесь создавать ИИ-сценарии внутри продукта, проверять их качество и запускать готовый ИИ-MVP. 7 часов теории 20 часов практики Введение. ИИ внутри продукта Как управлять ИИ внутри интерфейса и сценария продукта Диалоги и воркфлоу в ИИ Как проверить, помогает ли ИИ пользователю Как дать ИИ-контекст продукта Задание по блоку. Сборка итогового ИИ-сценария внутри продукта Проверка и подготовка ИИ-функции внутри MVP Как опубликовать ИИ-MVP без сложной инфраструктуры

1. Введение. ИИ внутри продуктаВремя не указано
2. Как управлять ИИ внутри интерфейса и сценария продуктаВремя не указано
3. Диалоги и воркфлоу в ИИВремя не указано
4. Как проверить, помогает ли ИИ пользователюВремя не указано
5. Как дать ИИ-контекст продуктаВремя не указано
6. Задание по блоку. Сборка итогового ИИ-сценария внутри продуктаВремя не указано
7. Проверка и подготовка ИИ-функции внутри MVPВремя не указано
8. Как опубликовать ИИ-MVP без сложной инфраструктурыВремя не указано