[karpov.courses] Нейросети для работы

​ О курсе: «Нейросети для работы» — совместный курс karpov.courses и МФТИ, разработанный при участии экспертов по LLM, no-code автоматизации и внедрению ИИ в бизнес-процессы. Karpov.courses Онлайн-школа Data Science с практическим подходом к обучению Курсы по аналитике данных и машинному обучению помогают начать карьеру в IT или прокачать уже имеющиеся навыки Программа строится вокруг практики: задания на основе реальных кейсов и поддержка экспертов Выпускники karpov.courses не только «знают основы» — они умеют решать задачи бизнеса Преподаватели — действующие специалисты из ведущих российских компаний МФТИ Московский физико-технический университет — ведущий технический вуз страны Входит в топ-3 технических вузов России и топ-100 университетов мира по версиям THE, MosIUR, Forbes, ARWU и RAEX, а также признан лидером в категории «Инновации» Национального рейтинга университетов Лидер по уровню средней зарплаты выпускников, занятых в IT-сфере Программа поможет вам последовательно пройти путь от уверенного пользователя нейросетями до разработчика кастомизированных AI-решений. Вы научитесь применять LLM-модели (включая российские), а на следующих этапах — работать с API, собирать чат-ботов в Telegram, автоматизировать задачи с помощью no-code платформ и создавать собственные ИИ-решения для маркетинга, HR и клиентского сервиса. Кому подойдёт курс Продуктовые и проектные менеджеры Получайте сводки из отзывов и данных за минуты. Автоматизируйте подготовку отчётов и презентаций, чтобы самостоятельно принимать решения и быстро доносить их до команды. Аналитики и специалисты по работе с данными Снимайте рутину с отчётности и интеграций: генерируйте SQL промпты, собирайте ботов для запросов к данным, готовьте визуализации и сводки быстрее — больше времени на инсайты. Маркетологи и специалисты по коммуникациям Готовьте контент и рассылки с LLM, тестируйте формулировки и сегменты. Автоматизируйте сбор и обработку обратной связи в no-code, чтобы сосредоточиться на стратегии, а не на рутине. HR-специалисты и тимлиды Автоматизируйте первичный скрининг резюме по заданным критериям и генерацию писем кандидатам. Формируйте итоги встреч и персональные сценарии онбординга без ручной работы. Фаундеры и операционные директора Собирайте AI-агентов, которые по расписанию сводят метрики, проверяют статусы и уведомляют в Telegram/почте. Держите процессы под контролем без микроменеджмента. Разработчики и технические специалисты Быстро прототипируйте Telegram-ботов и AI-агентов на LLM, подключайте API и базы знаний. Получайте рабочие PoC без длинных спринтов и высвобождайте время для сложных задач. Программа: Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM) Большие языковые модели (LLM) становятся основой повседневной работы — от генерации текста и автоматизации задач до бизнес-аналитики и проектирования решений. В этом блоке вы научитесь использовать DeepSeek, Gemini, Claude и российские нейросети для рабочих задач, писать эффективные промпты, интегрировать LLM в инструменты вроде Notion или Office, а также освоите локальные нейросети через LM Studio. Курс подойдёт как для новичков, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить своё понимание промпт-инжиниринга и инструментов ИИ. Практика: напишите 10+ промптов под бизнес-задачи, выполните финальный проект по подготовке запуска малого бизнеса с помощью ИИ. Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу Промпт-инжиниринг: как ставить задачи ИИ Знакомство с зарубежными LLM: DeepSeek, Gemini, Claude Продвинутые техники промпт-инжиниринга YandexGPT: возможности и применение СберGigaChat: инструмент для бизнеса LLM в инструментах: Microsoft Office, Notion, Canva и др. Локальные нейросети и LM Studio Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM Большие языковые модели можно не только использовать вручную, но и подключать к приложениям и чатам, превращая их в интеллектуальных собеседников, помощников или агентов поддержки. В этом блоке вы научитесь создавать Telegram-ботов, которые взаимодействуют с LLM через API, запоминают контекст, извлекают информацию и подключаются к внешним источникам данных. Вы освоите работу с API, научитесь связывать бота и LLM, добавлять память, сохранять историю диалога и использовать RAG (поиск и генерация на основе базы знаний). Это логичное продолжение после первого пакета и технически доступный вход в автоматизацию без глубокого кода. Практика: создадите свой чат-бот, помогающий решить коммуникационную задачу с клиентами или коллегами. Введение в API для LLM Подключение LLM к приложению через API Введение в Telegram Bot API Интеграция LLM с Telegram-ботом Память бота: хранение контекста Retrieval Augmented Generation (RAG) Создание «умных» чат-ботов Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты AI-агенты — это следующий шаг после чат-ботов: они не просто отвечают, а самостоятельно инициируют действия, принимают решения и взаимодействуют с внешними сервисами. В этом блоке вы научитесь проектировать полноценные AI-сценарии: от сбора данных и передачи в LLM до автоматической отправки писем, создания задач, обновления CRM или уведомлений в Telegram. Также разберёмся, как создавать AI-агентов с памятью, подключением к базе знаний и автозапуском по расписанию или событиям. В завершении — затронем этику, безопасность и подводные камни внедрения ИИ в процессы. Практика: создадите полноценного AI-агента на No-code платформе и протестируете его концепцию перед запуском MVP. Введение в no-code автоматизацию и AI-агентов Построение сложных Workflow: логика и циклы Основы no-code платформ: Make и n8n ИИ-решения для бизнеса: маркетинг, HR, менеджмент Интеграция LLM с внешними сервисами Ответственный ИИ: предвзятость, безопасность и этические дилеммы Что такое AI-агент в no-code контексте Выбор оптимальных ИИ-инструментов и разработка идей для финального проекта Тариф Полный курс Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM) Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты