Новые складчины | страница 21

​

Погрузитесь в мир искусственного интеллекта и автоматизации! За несколько уроков вы
Разберётесь с основами AI- узнаете, как работают модели ИИ и где их можно применить.
Научитесь собирать ботов и автоматизировать процессы в N8N — визуальном no-code редакторе процессов.
Узнаете как создавать AI‑агентов

Этот курс — ваш быстрый старт в AI‑автоматизацию: от идеи до рабочего агента всего за несколько вечеров. Присоединяйтесь и дайте AI работать вместо вас!

Чему вы научитесь

• Узнаете общие принципы работы с AI
• Сможете создавать простых ботов в инструменте N8N
• Использовать AI-модели от OpenAI (ChatCPT) и Deepseek в своих приложениях
• Создавать AI-ботов и настроите их взаимодействие с приложениями Google (Sheets, Calendar)

Цели курса

• Научить начинающих пользователей создавать собственных AI-агентов без программирования, используя n8n
• Ознакомить с основами работы с AI-моделями (OpenAI, Deepseek)
• Показать, как интегрировать AI-агентов с популярными сервисами (Google Sheets, Telegram, REST API и др.)
• Сформировать понимание логики автоматизации и принципов решения задач с помощью AI

Выгоды курса

• Быстрый и понятный старт в мире AI-автоматизации
• Создание реальных рабочих AI-агентов уже в процессе обучения
• Минимум теории, максимум практики и наглядных кейсов
• Повышение цифровой грамотности и конкурентоспособности на рынке труда
• Что приобретут учащиеся после его успешного выполнения
• Навыки работы с no-code платформой n8n
• Умение создавать и настраивать AI-агентов под свои задачи
• Понимание архитектуры и логики AI-интеграций
• Собственные рабочие проекты (боты и агенты), которые можно использовать или развивать дальше

Для кого этот курс
Этот курс предназначен для студентов, сотрудников корпораций и менеджеров, которые хотят узнать основы работы с AI и получить практические навыки создания приложений с AI.

Начальные требования
Для работы с курсом необходимы учетная запись в Telegram и Google, базовые опыт работы в этих программах.

Наши преподаватели
Артём Прытков. AI/BI Консультант. Работаю в области анализа и визуализации данных данных больше 15 лет. С 2018 года веду онлайн и оффлайн тренинги по работе в Tableau. C 2025 года автор курсов по созданию приложений с использованием AI

Как проходит обучение
Курс состоит из видео, тестов и практических заданий. Если возникнут вопросы - спрашивайте в комментариях, автор курса будет вам помогать.

Программа курса
Введение в мир ИИ-агентов

1. Содержание курса.
2. Что такое LLM.
3. Экономика ИИ.
4. Подготовка к практике.

Основы работы с N8N

1. Знакомство с интерфейсом.
2. Создание первого процесса (бота Telegram).
3. Добавление логики, работа с Google Sheets.
4. Ручное тестирование процессов.
5. Запуск процессов по расписанию.
6. Запуск процессов при добавлении данных.
7. JSON и работа с данными.

Практическая работа 1. Telegram-бот

1. Введение.
2. Интеграция с REST API.
3. Интеграция с календарём (Google Calendar).
4. Справка.
5. Создание журнала пробежек.
6. Доработка UX бота.

Создание процессов с ИИ

1. Подключение к LLM.
2. Генерация контента.
3. Интеграция с Telegram.

Разработка ИИ агента-помощника

1. Базовые элементы ИИ-агента.
2. Введение. Создание сложного агента.
3. Интеграция с почтой на примере GMail.
4. Интеграция с календарём.
5. Интеграция со списком проектов.
6. Подключение к Telegram.
7. Тестирование и отладка.

Заключение

1. Финальное тестирование.
2. Итоги курса.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

О курсе:
LLMOps & Evaluation (PRO) — это практический курс о том, как вывести работу с GPT и другими LLM из песочницы в продакшн.
Мы разберём полный цикл: от построения пайплайнов (RAG, агенты) до оценки качества, мониторинга и оптимизации стоимости. Вы научитесь бороться с галлюцинациями, автоматизировать A/B-тесты и настраивать метрики, которые реально отражают работу модели.

В курсе:
практические инструменты: LangSmith, Ragas, OpenAI Evals, PromptLayer;
автоматизированные тесты и synthetic data;
мониторинг качества, латентности и затрат;
safety-тесты и контроль рисков.
Итог - вы сможете построить надёжную LLM-систему с измеримым качеством и управляемой стоимостью.

Программа курса:
Введение в LLMOps

• Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне
• Классические боли
• Обзор инструментов для LLMOps
• Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу
• Практикум

Архитектура и пайплайны LLM-приложений

• Компоненты продакшн-системы
• Best practices для пайплайнов RAG и агентов
• Управление версиями промптов и моделей (PromptOps)
• Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью
• Практикум

Метрики качества LLM-систем

• Почему «accuracy» ≠ качество в LLM
• Классические метрики
• Современные метрики
• User-oriented метрики
• Как построить дашборд для мониторинга качества

Evaluation на практике

• Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM)
• Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки
• Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании
• Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели
• Практика: написать собственный фреймворк для оценки

LLM Monitoring & Observability

• Как мониторить продакшн-LLM
• Alerting и логирование промптов/ответов
• Борьба с деградацией качества (drift detection)
• Cost management: оптимизация бюджета на LLM

Advanced Topics (для PRO)

• Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов
• OpenAI Evals и Custom Evals
• LLM-based judges (оценка ответов через LLM)
• Safety & Red-teaming
• Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя

Практический проект

• Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества
• Настройка метрик и мониторинга
• Проведение A/B тестов между версиями промптов
• Сбор и анализ результатов → финальный отчёт

В курс входят:

• 33 урока
• 171 тест
• 17 интерактивных задач

Автор курса: Алексей Малышкин

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Программа 2-недельного курса

1. Создание квизов-игр и викторин с помощью нейросети.
2. Создание мультфильма с помощью нейросети.
3. Создание трендовых видео.
4.Создание клипа на песню.
5. Генерация аватаров - говорящих персонажей.
6. Пишем с ИИ отчеты, характеристики легко и быстро.
7. Создание советских открыток и плакатов.
8. Создавать конспекты и планы в несколько раз быстрее, используя нейросеть как личного методиста
9. Генерация готовых слайдов для стильной презентации.
10. Создавать увлекательный контент для уроков и занятий за минуты (интересные факты, ассоциации, подкасты).
11. Составлять технологические карты и конспекты,
в том числе для нестандартных уроков и занятий.
12. Как создать образовательные стикеры для мессенджера.
13. Создание интерактивных поздравлений для школ, классов, города и т.д.
14. Создание наглядного и раздаточного материала.
15. Создание интерактивных игр.
16. Генерация песен и музыки.
17. Заработок на основании ваших знаний на нейросетях.
18. Создание гексов.
19. Автоматизировать работу с документами.
20. Фотосессия мечты с нейросетью.
21. Создание виртуальной экскурсии 3D.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Создавайте сайты, дашборды, боты и свои мини IT-продукты с нейросетями
Вайб-кодинг — это способ собирать веб-решения, когда нейросеть пишет код по вашему заданию, а вы управляете процессом: формулируете задачу, проверяете результат, правите и публикуете.
Это не «кнопка сделать продукт». Работает, когда вы понимаете логику: что должно получиться и как это проверить.

Кому подойдет программа:

• Тем, кто хочет с помощью нейросетей создавать рабочие решения самостоятельно и при этом понимать техническую цепочку разработки: как устроено, как править, как размещать, как поддерживать.
• Тем кто хочет:
  • Быстро собрать страницу, тест, квиз или калькулятор для продукта и продаж
  • Превратить таблицы в наглядный интерактивный дашборд и визуализацию показателей
  • Соберете финансовую модель со сценариями и логикой, которую можно показывать руководителю и команде
  • Сделать бота или мини-приложение в Telegram под запись, консультации, заявки, процессы
  • Научитесь самостоятельно настраивать интеграции между разными сервисами (на базе n8n), чтобы часть рутины работала сама
  • Соберете MVP-сервис или внутренний IT-инструмент для команды без привлечения разработчика

7 модулей + бонусный спецкурс: от основ и промптов до релиза сервиса на сервере с доменом. После каждого модуля у вас готовый результат: вы создаёте мини-продукт и закрываете мини-кейс, а не просто смотрите уроки.
* Программа может менять своё наполнение — это не финальный вариант.

Результаты и артефакты на выходе:

• Параметрический калькулятор прибыли — автоматический пересчёт выручки, маржи и валовой прибыли.
  Где применить: финрасчёты для клиента, оценка unit-экономики.
• KPI-дашборд — интерактивный отчёт с динамикой выручки, расходов, прибыли и маржи.
  Где применить: мониторинг показателей, отчёты для руководства.
• Финансовая модель — сценарный прогноз (пессимистичный / базовый / оптимистичный).
  Где применить: расчёт окупаемости, планирование роста.
• Сайт-визитка / лендинг — готовая посадочная страница с услугами и кейсами.
  Где применить: личный бренд, продуктовая страница.
• Квиз / тест — интерактивная форма для сбора лидов или самодиагностики.
  Где применить: лид-магнит, воронка продаж.
• Telegram-бот — автоответчик или бот-консультант с логикой диалога.
  Где применить: поддержка клиентов, первичная консультация.
• Telegram Mini-App — мини-приложение внутри Telegram с интерфейсом сервиса.
  Где применить: мобильный сервис без App Store.
• Автоматизация в n8n — сценарий: заявка → фильтр → GPT → CRM → уведомление.
  Где применить: обработка лидов, сбор и маршрутизация данных.
• MVP-сервис — рабочий прототип (пример: «Путевые листы») с логикой и статусами.
  Где применить: запуск собственного цифрового продукта.

Программа:

• Модуль 1. Вайб-кодинг: основы и подготовка инструментов
  • 1.1 Введение в модуль
  • 1.2 Что такое вайб-кодинг. Какие задачи решаются, а какие — нет
  • 1.3 Говорим на одном языке (базовые термины)
  • 1.4 Роли в разработке: кого заменит нейросеть
  • 1.5 Логика процесса и безопасность данных
  • 1.6 Обзор инструментов и регистрация в сервисах
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
• Модуль 2. Промпты как основной навык вайб-кодинга
  • 2.1 Что такое промпт и как правильно его составлять
  • 2.2 Почему задачу нужно разбивать на шаги
  • 2.3 Правила формирования инструкций к нейросети
  • Библиотека промптов курса
  • Проверка усвоения модуля
  • Итог модуля
• Модуль 3. Веб-страницы: от идеи до публичной ссылки
  • 3.1 Из чего состоит сайт и создаём первую страницу
  • 3.2 Дизайн: где брать идеи и как их адаптировать
  • 3.3 Добавляем интерактивность: калькуляторы и тесты
  • 3.4 Управление правками: как дорабатывать результат
  • 3.5 Публикация в интернете: Tilda и GitHub
  • 3.6 Как подключить красивое имя к Тильде или GitHub
  • 3.7 Пробуем другие нейросети. Perplexity Lab
  • 3.8 Разработка с помощью Google AI Studio
  • 3.9 Размещение сайта на своём хостинге
  • 3.10 Публикация через Яндекс
  • Библиотека идей: возможности применения
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека кейсов одностраничных сайтов
• Модуль 4. Дашборды и визуализация данных
  • 4.1 Дашборды: суть, типы и назначение
  • 4.2 Принципы визуализации данных
  • 4.3 Источники данных и архитектура дашборда
  • 4.4 Интеграции и API: базовое понимание
  • 4.5 Сборка простого дашборда через вайб-кодинг
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека интеграций и источников данных

Тариф База:

• 4 модулей и бонус
• Живые встречи Раз в две недели
• Проекты, которые соберёте:
  
  • Сайт-визитка эксперта
  • Тест, квиз, калькулятор
  • KPI-дашборд (Google Sheets / Excel)
  • Интерактивная финансовая модель
  • «Секретный» кейс по налогам

  ​

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Создавайте сайты, дашборды, боты и свои мини IT-продукты с нейросетями
Вайб-кодинг — это способ собирать веб-решения, когда нейросеть пишет код по вашему заданию, а вы управляете процессом: формулируете задачу, проверяете результат, правите и публикуете.
Это не «кнопка сделать продукт». Работает, когда вы понимаете логику: что должно получиться и как это проверить.

Кому подойдет программа:

• Тем, кто хочет с помощью нейросетей создавать рабочие решения самостоятельно и при этом понимать техническую цепочку разработки: как устроено, как править, как размещать, как поддерживать.
• Тем кто хочет:
  • Быстро собрать страницу, тест, квиз или калькулятор для продукта и продаж
  • Превратить таблицы в наглядный интерактивный дашборд и визуализацию показателей
  • Соберете финансовую модель со сценариями и логикой, которую можно показывать руководителю и команде
  • Сделать бота или мини-приложение в Telegram под запись, консультации, заявки, процессы
  • Научитесь самостоятельно настраивать интеграции между разными сервисами (на базе n8n), чтобы часть рутины работала сама
  • Соберете MVP-сервис или внутренний IT-инструмент для команды без привлечения разработчика

7 модулей + бонусный спецкурс: от основ и промптов до релиза сервиса на сервере с доменом. После каждого модуля у вас готовый результат: вы создаёте мини-продукт и закрываете мини-кейс, а не просто смотрите уроки.
* Программа может менять своё наполнение — это не финальный вариант.

Результаты и артефакты на выходе:

• Параметрический калькулятор прибыли — автоматический пересчёт выручки, маржи и валовой прибыли.
  Где применить: финрасчёты для клиента, оценка unit-экономики.
• KPI-дашборд — интерактивный отчёт с динамикой выручки, расходов, прибыли и маржи.
  Где применить: мониторинг показателей, отчёты для руководства.
• Финансовая модель — сценарный прогноз (пессимистичный / базовый / оптимистичный).
  Где применить: расчёт окупаемости, планирование роста.
• Сайт-визитка / лендинг — готовая посадочная страница с услугами и кейсами.
  Где применить: личный бренд, продуктовая страница.
• Квиз / тест — интерактивная форма для сбора лидов или самодиагностики.
  Где применить: лид-магнит, воронка продаж.
• Telegram-бот — автоответчик или бот-консультант с логикой диалога.
  Где применить: поддержка клиентов, первичная консультация.
• Telegram Mini-App — мини-приложение внутри Telegram с интерфейсом сервиса.
  Где применить: мобильный сервис без App Store.
• Автоматизация в n8n — сценарий: заявка → фильтр → GPT → CRM → уведомление.
  Где применить: обработка лидов, сбор и маршрутизация данных.
• MVP-сервис — рабочий прототип (пример: «Путевые листы») с логикой и статусами.
  Где применить: запуск собственного цифрового продукта.

Программа:

• Модуль 1. Вайб-кодинг: основы и подготовка инструментов
  • 1.1 Введение в модуль
  • 1.2 Что такое вайб-кодинг. Какие задачи решаются, а какие — нет
  • 1.3 Говорим на одном языке (базовые термины)
  • 1.4 Роли в разработке: кого заменит нейросеть
  • 1.5 Логика процесса и безопасность данных
  • 1.6 Обзор инструментов и регистрация в сервисах
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
• Модуль 2. Промпты как основной навык вайб-кодинга
  • 2.1 Что такое промпт и как правильно его составлять
  • 2.2 Почему задачу нужно разбивать на шаги
  • 2.3 Правила формирования инструкций к нейросети
  • Библиотека промптов курса
  • Проверка усвоения модуля
  • Итог модуля
• Модуль 3. Веб-страницы: от идеи до публичной ссылки
  • 3.1 Из чего состоит сайт и создаём первую страницу
  • 3.2 Дизайн: где брать идеи и как их адаптировать
  • 3.3 Добавляем интерактивность: калькуляторы и тесты
  • 3.4 Управление правками: как дорабатывать результат
  • 3.5 Публикация в интернете: Tilda и GitHub
  • 3.6 Как подключить красивое имя к Тильде или GitHub
  • 3.7 Пробуем другие нейросети. Perplexity Lab
  • 3.8 Разработка с помощью Google AI Studio
  • 3.9 Размещение сайта на своём хостинге
  • 3.10 Публикация через Яндекс
  • Библиотека идей: возможности применения
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека кейсов одностраничных сайтов
• Модуль 4. Дашборды и визуализация данных
  • 4.1 Дашборды: суть, типы и назначение
  • 4.2 Принципы визуализации данных
  • 4.3 Источники данных и архитектура дашборда
  • 4.4 Интеграции и API: базовое понимание
  • 4.5 Сборка простого дашборда через вайб-кодинг
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека интеграций и источников данных
• Модуль 5. Автоматизация и логика на n8n
  • 5.1 Введение в автоматизацию и n8n
  • 5.2 Логика сценариев и триггеры
  • 5.3 Подключение нейросети и база знаний
  • 5.4 ИИ-продавец: диалог, заявки, переходы к покупке
  • 5.5 Тестирование и доработка автоматизации
  • 5.6 ChatPlace и альтернативные инструменты
• Модуль 6. Telegram-боты и mini-app приложения в TG
  • 6.1 Создание бота и работа с BotFather
  • 6.2 Оформление: текст, кнопки, меню и сценарии
  • 6.3 Mini-app: пульт управления и дизайн
  • 6.4 Запись к сотруднику и Google Календарь
  • 6.5 Публикация и тестирование бота
• Бонус. Монетизация навыка вайб-кодинга
  • ★.1 Какие форматы покупают и за что платят
  • ★.2 Упаковка кейсов и обоснование стоимости
  • ★.3 Где искать клиентов и каналы привлечения
  • ★.4 Диагностическая встреча и продающая переписка
  • ★.5 Документы и оформление для ИП и самозанятых

Тариф Практика:

• 6 модулей и бонус
• Живые встречи Раз в две недели
• Проекты, которые соберёте:
  • Сайт-визитка эксперта
  • Тест, квиз, калькулятор
  • KPI-дашборд (Google Sheets / Excel)
  • Интерактивная финансовая модель
  • «Секретный» кейс по налогам
  • Telegram-бот
  • Telegram mini-app с визуалом
  • ИИ-продавец на базе n8n

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Интенсив Нейроцеха для тех, кто хочет создавать свои приложения, сервисы и сайты с помощью вайбкодинга, но никак не может начать.

Мы не будем рассказывать вам, зачем нужен вайбкодинг. Вы и сами видели десятки и сотни примеров, как люди создают сервисы для себя, своих компаний, клиентов или вообще запускают полноценные платные продукты.

Вкатиться в вайбкодинг тяжело, если вы не разработчик. Все эти терминалы, IDE, базы данных, гитхабы, деплои — это сложно. Непонятно вообще, с чего начать. Вот хочу я создать свой сайт или телеграм-бота — куда нажимать вообще? Что писать агенту? Как сделать, чтобы оно работало?

Даже если почитать курсы и посмотреть вебинары, все равно как-то не идет. Когда делает кто-то другой — вроде все понятно. А когда пробуешь сам — ступор какой-то.

Интенсив для тех, кому тяжело разобраться в одиночку
Мы в Нейроцехе каждый месяц собираем фидбек резидентов и очень часто слышим про эту проблему.

Поэтому придумали формат с практикой и домашними заданиями — чтобы вы точно начали вайбкодить. Даже если вообще ничего не знаете о программировании.

Одна неделя усердной работы — и вы знаете, что делать. Самое сложное — начать. Установить и настроить Codex или Claude Code, разобраться в интерфейсе, понять принципы общения с агентами. Сделать свой первый проект, закинуть его на сервер и убедиться, что все работает.

Дальше вас, скорее всего, затянет, и вы сами не заметите, как начали вайбкодить по ночам и запускать один проект за другим.

Поэтому мы не делаем огромный курс, который охватывает все от и до. Это короткий недельный интенсив, на котором вы поймете основы, вместе с наставником сделаете парочку первых проектов, разбересь, как все устроено. А дальше уже будет не так страшно работать самостоятельно.

Минимум теории, максимум практики. Мы будем учиться вайбкодингу в процессе вайбкодинга. Это гораздо нагляднее, чем смотреть лекции с презентациями, изучать абстрактную теорию, а потом все равно не понимать, за что хвататься. Нагляднее, и веселее.

На лекциях спикер показывает, как именно он создает сервис вместе с агентом, как все настраивает и запускает. Объясняет, почему надо делать именно так, как избегать ошибок, отвечает на ваши вопросы.

Вы получаете запись и текстовую расшифровку лекции, повторяете все в домашней работе — и осваиваете навык. А если что-то непонятно — спрашиваете в чате, спикер поможет.

Занимаемся интенсивно и жестко. Наша цель — научить вас вайбкодить за неделю. Не за год, не за месяц, а за неделю. Это потребует большой вовлеченности с вашей стороны. Без вас у нас ничего не получится.

Приходите на интенсив только если готовы уделять ему хотя бы 3 часа каждый день (а лучше 4-5). Тогда вам хватит времени и на лекции, и на домашку, вы все успеете, разберетесь и в конце недели пойдете отдыхать с чувством «Вау, теперь я умею это делать».

Всего недельку потерпите. Если у вас нет 3 часов в день, лучше не вписываться в движуху.

Пять вебинаров-лекций и 4 домашних задания
14.04 - Вводная лекция. Знакомимся, обсуждаем основы, которые надо знать перед началом работы. Устанавливаем Codex (или Claude Code, если хотите), разбираемся в интерфейсе и делаем первую простую практическую задачу.

Домашка — установить и настроить агента для вайбкодинга и морально подготовиться к веселью.

15.04 - Создаем расширение для браузера. Это самое простое, что только можно навайбкодить. И вы это сделаете, не сомневаетесь. Заодно разберемся, как управлять контекстным окном агента и как сохраняться с помощью git, на случай, если нейронка что-то случайно сломает.

Домашка — навайбкодить свое расширение для Хрома и прислать его наставнику

16.04 - Создаем свой сайт-визитку. Дизайн, разработка, установка на сервер. По итогу у вас будет свой сайт, в котором можно вносить изменения, просто давая указания агенту в чате. Сайт сделаем простой, одностраничный, не переживайте, это не так долго как кажется. Заодно разберемся в деплое — установке на сервер.

Домашка — сделать свой сайт и прислать наставнику

17.04 - Создаем телеграм-бота. Ну что за обучение без ботов, верно? Сделаем ботика-помощника, а заодно разберемся с подключением сторонних сервисов к своему по API.

Домашка — думаем, догадываетесь, что надо будет сделать

Где-то тут у нас выходные, на которых можно подтянуть хвосты и доделать домашки, которые не успели.

20.04 - Финальная лекция. Подводим итоги, разбираем частые ошибки, отвечаем на вопросы, обсуждаем, что делать дальше, как учиться новым штукам, используя только своего кодинг-агента и интернет.

Итого за неделю вы установите и настроите Codex или Claude Code, поймете, как общаться с агентами, чтобы они поменьше тупили, разберетесь с деплоем и git, запустите 3 собственных проекта и начнете наконец вайбкодить.


Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Как выжить в 2026-м и даже вырасти: 20+ практических кейсов в 6 каналах трафика для любой ниши.

Просто будь онлайн 3 дня и забери грант на 100 000+ рублей! Объединились с 20+ сервисами, чтобы дать тебе мощный старт для простого внедрения новых технологий. «Невероятный уровень материала» - 10 из 10 оценка конференции прошлого года.

Программа конференции:

День 1. 14 апреля:

• 12:00 - 12:20 - Запуск, приветственное слово, знакомство с программой 3-х дней.
  
• 12:20 - 12:50 - Максим Наговицын – 210 000+ пользователей через SEO за 5 месяцев через вайб-кодинг
• 12:55 - 13:25 - Владимир Сургай – Живой агент-маркетолог: как собрать систему 20+ продающих сайтов для гиперсегментации с бюджетом < 10 000.
• 13:30 - 14:00 - Дмитрий Бескромный - 170 000 подписчиков в телеграм: как вести медиа-портал в 2026-м.
• 14:05 - 14:35 - Иван Замесин – Как создавать продукты в 10 раз быстрее и кайфовее.
• 14:40 - 15:10 - Тома Суворова – Где искать бесплатный трафик ВКонтакте — как работают алгоритмы в 2026 году?.
• 15:15 - 15:45 - Роман Кумар Виас – Как находить тренды и делать AI-креативы с ROMI 700%+.
• 15:50 - 16:20 - Вадим Верединский - ИИ-продажник за 3 клика на сайте: как увеличить конверсию в продажу на 30%.
• 16:25 - 16:55 - Руслан Моряков - 7 способов продвижения без бюджета.

День 2. 15 апреля:

• 12:00 - 12:20 - Запуск, приветственное слово, знакомство с программой.
• 12:20 - 12:50 - Анжела Петкова - С 0 до 176 000 подписчиков с Threads: технология продвижения с ии без бюджета.
• 12:55 - 13:25 - Денис Амирханян – 12 неочевидных каналов трафика для бизнеса, которые окупаются в 2026.
• 13:30 - 14:00 - Влад Силантьев – Лиды по 140 руб из Авито рекламы: разбор 11 лайфхаков.
• 14:05 - 14:35 - Сергей Андросов - Маркировка и юридические тонкости 2026: полная инструкция человеческим языком от СЕО.
• 14:40 - 15:10 - Ксения Баранова - OpenClaw: от хайпа к действию — автономный AI на практике.
• 15:15 - 15:45 - Анатолий Ярра - Яндекс с лидами по цене 2016 года: 7 малоизвестных лайфхаков.
• 15:50 - 16:20 - Гучек Арина – Новый таргет в VK Рекламе: запуск за 3 часа и 196 руб за тёплого лида.
• 15:45 - 16:10 - Григорий Шилов - Привлечение клиентов через TG ADS с окупаемостью от X8 (за год с TG ADS заработали 25+ млн рублей).
• 17:00 - 17:30 - Антон Петроченков - Как делать 5 000+ подписчиков в месяц по 62 рубля в бизнес-тематиках в MAX
• 18:00 - Подведение итогов

День 3. 16 апреля:

• 12:00 - 12:20 - Запуск, приветственное слово, напоминание программы на день.
• 12:20 - 12:50 - Гадаев Семён – Как за 3 дня сделать 100 000 рублей с холодного трафика через мессенджеры и ИИ.
• 12:55 - 13:25 - Сергей Полетаев - Как AI-агенты поднимают конверсии до 90% и закрывают сделки на +30%.
• 13:30 - 14:00 - Самсонов Илья – Как технологии Big Data в связке с ИИ меняют классический.

Автор Владимир Сургай
Предприниматель, основатель агентства TFA.digital и школы Surgay.ru.

Тариф Вип

• 15+ практических выступлений спикеров за 2 дня.
• Промпт-кит маркетолога: 30 промптов, которые заменяют 3 дня ручной работы.
• Записи выступлений «Трафик и нейросети 2025».
• Практикум Контент-Завод 2026.
• Разбор сайтов: где вы теряете деньги прямо сейчас.
• Дополнительный ВИП-день.
• Табличка знакомств для удобного нетворкинга.
• 300к в день на нейросетях: схема без команды и опыта.
• 150+ реальных задач ассистента.
• Топ-10 нейросетей для маркетинга и бизнеса.
• Царь-промт

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что такое Personal Operational System

Pos — это не инструмент, это операционная система с персональным ai-ассистентом.
Слой правил, контекста и ограничений, который заставляет инструменты работать.

Представь:

• утром агент даёт план дня под твой уровень энергии и приоритеты
• днём напоминает про встречу, бриф к которой он подготовил
• вечером находит незакрытые задачи и блокеры, даёт итоги

Personal Operational Systems, которые мы изучили, чтобы помочь тебе выстроить свою

• Последние 6 месяцев мы исследовали, как фаундеры строят свои pos. Делали разбор их архитектур и рабочих стеков. Узнавали, что работает, что нет. Смотрели, как выглядит их день с ai-агентами.
• Мы собрали паттерны и превратили их в спринт, чтобы вы не изобретали велосипед, а взяли то, что уже работает и адаптировали под себя.
• Дистиллят реальных кейсов реальных фаундеров. Проверенные стеки, а не набор хайповых инструментов.

Результат спринта:

Уходишь с работающей системой, а не с конспектом

• собранный контекст — ai знает кто ты, как работаешь, что тебе важно
• логичная архитектура — не удалит все файлы без спроса и не купит бесполезный курс за $3k
• связанные инструменты — Claude Code / Cursor / Obsidian / MCP
• работающие skills и правила — автоматизация рутинных задач

Программа:

Фундамент

• Философия Personal OS
• Контекст как фундамент, агенты без кода, практики работы с ai

Результат

• Фундамент твоей Personal OS и собранный контекст

Инструменты:

• Claude
• ChatGPT
• Obsidian

Интеграция и запуск

• Реализация Personal OS
• Внедрение, подготовка скиллов, настройка агентов, связка технологий

Результат

• Готовая Personal OS
• Если будешь делать практику

Инструменты:

• Claude Skills
• Claude Rules
• Cursor
• Claude Code
• n8n
• MCP

Твои проводники:

• Александр Поваляев
  Основатель ai mindset, стратег. 15+ лет соединяет технологии, инструменты, бизнес и людей, создавая гармоничные экосистемы, которые работают на человека, а не наоборот.
• Сергей Хабаров
  Системный архитектор на стыке ai, бизнеса и обучения. 6+ лет в образовании, 500+ обученных специалистов. Бывший cto и директор по развитию — знает, как устроены процессы изнутри.
• Серёжа Рис
  Ai-евангелист, ex yandex. Билдер и фаундер в комьюнити вайбкодеров @vibecode3s. Claude code-стример на youtube. Принц вайбкодинга.

Мы живём в этих процессах каждый день — строим системы, агентов, skills.

Продажник
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Создавайте сайты, приложения, сервисы и AI‑агентов с помощью вайбкодинга — без знаний программирования.

Кому подойдёт курс:

• Тем, кто хочет освоить навык и начать с нуля
• Фрилансерам и тем, кто хочет зарабатывать
• Специалистам: маркетологам, SMM, дизайнерам
• Предпринимателям, работающим на себя

Как проходит обучение:

• Личный кабинет с короткими уроками
• Практика
• Готовые работы в портфолио
• Более 5 сервисов, которые вы освоите
• Монетизация навыков

Программа:

• Предобучение. Старт в вайбкодинге
• Модуль 1. Фундаментальные знания об IT-продуктах
• Модуль 2. Инструменты вайбкодера
• Модуль 3. Создание сайтов и лендингов
• Модуль 4. Создание простых IT-сервисов
• Модуль 5. Создание сложных IT-сервисов
• Модуль 6. Создание ИИ-агентов на базе Openclaw и ТГ-ботов
• Модуль 7. Деньги на вайбе

Тариф Продвинутый:

• Модуль «Старт в вайбкодинге» (предобучение)
• Модуль 1. «Фундаментальные знания об IT-продуктах»
• Модуль 2. «Инструменты вайбкодера»
• Модуль 3. «Создание сайтов и лендингов»
• Модуль 4. «Создание простых IT-сервисов»
• Модуль 5. «Создание сложных IT-сервисов»
• Модуль 6. «Создание ИИ-агентов на базе Openclaw и ТГ-ботов»
• Модуль 7. «Деньги на вайбе»
• База вайбкодера
• Дополнительные материалы к урокам

Автор Яков Юдин
Создаёт сложных ИИ-агентов для крупных магазинов с помощью вайбкодинга 11 лет в IT сфере, участвовал в разработке более 100 проектов. Настраивает автоматизации огромных товарных каталогов. Запустил и вывел в прибыль 3 интернет-магазина на рынке США и 2 в СНГ. Успешно торговал на ведущих маркетплейсах Amazon, eBay и Wildberries.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team suite и security-gates в CI/CD.
О курсе
LLM Security PRO — практический курс о том, как защищать RAG-сервисы и AI-агентов в продакшне. Мы не ограничимся “правильными промптами”: вы построите инженерные контуры, которые удерживают систему в рамках безопасности даже тогда, когда модель внушаема, ошибается или сталкивается с “вредными” документами и запросами.
Курс построен вокруг локального учебного приложения (RAG + tools + API + UI), которое вы запускаете у себя на компьютере и подключаете к реальному LLM через OpenAI API. Сначала вы увидите типовые провалы (injection, утечки, опасные tool-действия, cost-DoS), затем внедрите контроли: policy-layer, защита RAG-контекста, allowlist/scopes/approvals для инструментов, строгая валидация вывода, redaction и лимиты стоимости. Финал — red-team test suite и security-gates, чтобы регрессы не уезжали в прод.
Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).
Для кого курс: Python-разработчики, ML/DE инженеры, тимлиды/архитекторы и специалисты AppSec/DevSecOps, которые внедряют LLM в продукт и хотят делать это безопасно и предсказуемо.
В курс входят

• 28 уроков
• 88 тестов
• 24 интерактивные задачи

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

2 работающих AI-проекта за 3 вечера — без единой строчки кода

Для кого практикум?

• У тебя есть конкретная бизнес-задача - бот для клиентов, агент для поддержки, автоматизация процесса. За 3 дня можно собрать рабочий прототип
• Ты уже пробовал AI - знаешь, что такое промпт, использовал ChatGPT или Claude. Хочешь перейти на уровень «строю системы», а не «тыкаюсь с нейросетью»
• Ты не хочешь «ещё один вебинар» - здесь нет слайдов и мотивационных речей. Только практика: открыл Claude Code и погнали

Результаты после практикума:

• Работающий Telegram-бот
• Демо мультиагентной системы
• Сайт
• Запись всех трёх дней Практикума

Программа практикума:

1. Telegram-бот за 1 час
   
   
   Что делаем:
   
   

   • Учимся формулировать задачи для AI: фреймворк RCTC
   • Собираем работающего Telegram-бота через Claude Code — без ручного кода
   • Адаптируем бота под свою задачу

   
   Результат: Рабочий Telegram-бот, который можно использовать в бизнесе
   ​
2. Персональный сайт за вечер
   
   
   Что делаем:
   
   

   • Переходим к вайб-кодингу на полную: Claude Code создаёт веб-приложения с бизнес-логикой
   • Собираем полноценный сайт под ваш бизнес и вашу бизнес-задачу
   • Видим, как один инструмент решает задачи разного масштаба — от бота и мультиагентных систем до полноценного сайта

   
   Результат: Рабочий бизнес-инструмент с логикой и интерфейсом. Можно открыть в браузере и показать клиенту прямо сегодня
   ​
3. Практика: Демонстрация мультиагентной системы из 3-5 AI-агента
   
   
   Что делаем:
   
   

   • Никита в прямом эфире собирает мультиагентную систему из 3-5 агентов
   • Демонстрация в прямом эфире, как агенты работают командой (квалификатор → консультант → менеджер → аналитик)
   • Разбор лучших домашних заданий с первых двух дней
   • Ответы на вопросы
   • Обзор того, что можно построить дальше — и как практикум это решает

   
   Результат: Ты создал систему из агентов, которые работают слажено как полноценная команда
   ​

Бонус: что ещё входит

• Пошаговые чеклисты к каждому дню(скачать заранее)
• PDF-гайд: установка Claude Code + Antigravity + регистрация Telegram-бота
• Закрытый Telegram-канал + чат Практикума (доступ 7 дней к записям)

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Чему вы научитесь

• Понимать полный цикл создания лекарства и роль ИИ на этапах ранней разработки
• Работать с химическими данными в Python: анализ, визуализация и подготовка данных
• Использовать основные представления молекул (SMILES, фингерпринты, дескрипторы, графы)
• Применять методы машинного обучения и корректно оценивать качество моделей
• Работать с ключевыми базами данных молекул, белков, активностей и ADMET
• Строить воспроизводимые пайплайны для интеграции данных и обучения моделей
• Подготавливать данные для докинга, запускать докинг и виртуальный скрининг
• Оценивать свойства молекул: аффинность, физико-химические параметры и токсичность
• Понимать как работают нейронные сети и применять их для решения химических задач
• Генерировать новые молекулы с помощью современных генеративных моделей

О курсе
Этот курс знакомит вас с тем, как методы искусственного интеллекта применяются на разных этапах разработки лекарственных молекул: от подготовки и анализа химических данных до докинга, прогнозирования свойств и генерации новых структур. Это единственный на рынке русскоязычный курс, который системно соединяет химию, data science и современные AI-подходы в drug discovery — от основ до актуальных практик.

Преподаватели курса — действующие специалисты на стыке химии и ИИ: учёные, разработчики и эксперты из ведущих фармацевтических компаний и исследовательских центров. Они не только обладают глубокой теоретической подготовкой, но и ежедневно применяют эти методы в реальных проектах по созданию лекарств.

В процессе обучения вы освоите ключевые инструменты, научитесь работать с крупнейшими химическими базами данных, запускать модели, анализировать результаты и понимать, какие методы подходят для реальных задач разработки лекарств. Вы приобретёте практические навыки, которые востребованы в фарме, биотехе и научных центрах, а главное — сформируете целостное и современное представление о том, как AI помогает создавать новые лекарства быстрее, точнее и эффективнее.

Для кого этот курс
Этот курс создан для тех, кто хочет разобраться, как искусственный интеллект применяется в разработке лекарств: Студенты и аспиранты химических и биологических направлений Если вы выбираете карьеру на стыке наук и хотите войти в одну из самых быстрорастущих областей — AI-driven drug discovery, курс поможет выстроить целостную картину и получить навыки, которые ценятся в индустрии и академии. Data scientist’ы и ML-инженеры, интересующиеся фармой и биотехом Вы уже знаете машинное обучение, но хотите разобраться, какие задачи реально существуют в разработке лекарств, с какими данными приходится работать и почему “обычные” подходы не всегда работают в химии. Химики и биохимики Если вы работаете (или хотите работать) в drug discovery и чувствуете, что без применения передовых методов становится всё сложнее соответствовать текущему уровню индустрии, курс поможет вам понять, как именно машинное обучение и современные алгоритмы встраиваются в привычный химический workflow — от данных до молекул. Специалисты фармацевтических и биотехнологических компаний Для тех, кто хочет глубже понять современные AI-подходы, говорить с инженерными командами на одном языке и осознанно выбирать инструменты для реальных R&D-задач.

Начальные требования
Необходим базовый уровень химических знаний и интерес к работе с данными; опыт программирования желателен, но не обязателен — всё нужное мы разберём по ходу курса.

Как проходит обучение
На курсе вас ждут:

• Лекционные материалы от простого к сложному: начинаем с азов программирования на Python и машинного обучения, заканчиваем изучением генеративных моделей для дизайна лекарств;
• Тестовые задания для усвоения лекционных материалов;
• Практические задания в формате небольших задачек либо полноценных ноутбуков с кодом для того, чтобы сразу закрепить изученный материал на реальных кейсах.

Программа курса
Введение

1. 
   О курсе
   Эволюция открытия и разработки лекарственных молекул
   Стратегии рационального дизайна лекарств
   Искусственный интеллект в дизайне лекарственных молекул

Основы Data Science

1. 
   Подготовка
   Основы Python
   Работа с файлами и данными
   Анализ данных с pandas и numpy
   Визуализация химических данных
   Введение в статистику
   Дополнительные темы и инструменты

Представления молекул

1. 
   Линейные представления молекул
   Молекулярные фингерпринты
   Файловые форматы
   Графовые представления молекул
   Молекулярные дескрипторы
   Библиотеки для работы с молекулами

Основы машинного обучения для химических задач

1. 
   Основные термины МО
   Основы машинного обучения
   Методы сжатия многомерных данных
   Модели машинного обучения
   Гиперпараметры
   Метрики

Базы данных для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Введение в базы данных
   Структурные базы данных белков и мишеней
   Базы данных лекарственных молекул и их активности
   Базы данных по ADMET-профилям и токсичности
   Интеграция данных и построение pipeline

Молекулярный докинг

1. 
   Основы медицинской химии
   Как работает докинг? Теоретические основы
   Подготовка данных для докинга: структуры белков и лигандов
   Докинг в действии: пример с использованием AutoDock Vina
   Валидация и анализ результатов докинга
   От докинга к виртуальному скринингу

Методы оценки молекул

1. 
   Основные физико-химические дескрипторы
   Композитные метрики
   Оценка токсичности

Основы глубокого обучения для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Что такое нейронная сеть?
   Задачи регрессии и классификации
   Распространение сигнала и функции ошибки
   Обучение нейросети
   Полносвязная нейросеть
   Рекуррентные нейросети
   Графовые нейросети

Генеративные модели для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Введение в генеративный дизайн
   Вариационные автоэнкодеры
   Генеративно-состязательные сети
   Нормализующие потоки
   Диффузионные модели
   Трансформеры
   Обучение с подкреплением
   Ключевые выводы о генеративном дизайне
   Генерация молекул с помощью вариационного автоэнкодера

Заключение

1. 
   Заключительный раздел

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Забирай 30+ продуктов по цене 2х и заказы от Университета, на которых сможешь сделать сотни тысяч рублей при помощи самых продвинутых технологий в ИТ!

Программирование с применением ии, вайб-кодинга и нейросетей — это будущее, которое уже наступило.

Вайб-кодинг — Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.

Такой подход позволяет создавать ИТ-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.

Фактически вайб-кодинг — это Зерокодинг 2.0.

Нейросети — передовая технология будущего. Они предоставляют огромный спектр возможностей — от создания текстов и изображений до разработки кода и перевода языков. Они прогрессируют быстрее, чем успеваем за ними угнаться, и уже сейчас доступны для того, чтобы ускорить вашу работу и обогатить ежедневную жизнь новыми решениями

Программирование с применением ИИ — это не хайп, а новый тренд в ИТ-разработке, который активно растет. Эти инструменты позволяют своими руками за короткий срок и без опыта в ИТ делать то, на что ранее требовались месяцы или даже годы.

Кому подходит абонемент:

• Фрилансерам и удаленным работникам
• Всем, кто хочет сменить профессию
• Специалистам по маркетингу и продажам
• Всем кто хочет получить комфортный источник доп.дохода
• Владельцам бизнесов и стартапов

Уникальная методология обучения, благодаря которой легко дойти до конца:

• Коротко и по делу
  Мы даем информацию в коротких роликах. Представляете, за время поездки на метро можно узнать что-то новое!
• Подробные инструкции
  В каждом уроке есть не только видео, но и пошаговые инструкции со скриншотами, списки и чек-листы, которые помогают освоить материал
• Один урок — один маленький навык
  Более 50% практики: вы сформируете навыки которые повысят вашу конкурентоспособность и помогут эффективнее находить клиентов
• Удобный личный кабинет на платформе
  Все уроки собраны в одном месте, чтобы вам было удобно смотреть их откуда и когда угодно!
• Педагоги — профессионалы отрасли
  Наши педагоги — практикующие специалисты, которые каждый день работают с конструкторами и инструментами, о которых рассказывают на уроках. У вас всегда будет возможность задать вопрос эксперту

Что вы получите:

• Годовую подписку на все наши программы
• Доступ к 30+ курсам на год
  • все обновления курсов в течение года
  • все новые курсы в течение года

Что входит в подписку:

1. Профессии:

• Программист на Python с нуля
• Аналитик данных с нуля
• Промпт-инжиниринг
• 1С-разработчик
• Веб-дизайнер
• Разработчик чат-ботов под ключ: от простого бота до ИИ-ассистента
• Вайб-кодер
• Автоматизатор: от 0 до Про

2. Инструментальные программы:

• Flutter flow
• Webflow
• WordPress
• Практический курс автоматизация на n8n

3. Программы по нейросетям:

• Нейросети: от принципов к практике
• Нейросети для жизни
• Цифровой старт: от азов к миру нейросетей
• Нейросети для здоровья
• Вайб-маркетинг
• Визуальный контент с ии
• Ии-копирайтинг: от идеи до публикации
• Презентации с ии: от идеи до вау-эффекта
• Ии в музыке: песни, клипы, виртуальные артисты
• Perplexity: от новичка до про
• Курс по ии-экосистеме google
• Нейросети без границ с российскими инструментами
• Китайские нейросети: новые лидеры, доступные в рф
• Ии для работы с таблицами: автоматизация анализа данных
• Вайб-кодинг и автономные агенты
• Ии-экосистема яндекса для работы и жизни
• Гигачат: ии-ассистент для каждого!
• Нейросети для преподавателя
• Нейросети для юристов
• Нейросети для бухгалтеров и финансистов
• Ии для инвестиций
• Нейроденьги 3. 0
• Алготрейдинг с ии
• Нейросети про
• Нейросети для журналистов, авторов и представителей «пишущих» специальностей

Преподаватели:

• Олег Утеков — ИИ-предприниматель, эксперт с 14+ годами в IT и автоматизации бизнеса.
• Никита Шорин — промпт-инженер, разработчик чат-ботов и основатель AI-агентства.
• Максим Вершинин — Python/C# разработчик, внедрял ИИ и VR-решения, 5 лет в образовании.
• Олег Дмитриев — аналитик данных (Яндекс.Маркет, Ozon Fresh), опыт в стартапах.
• Иван Родин — исследователь CV (Университет Катании), проекты с Intel и Philips.
• Александр Коренев — CEO AI-агентства, IT-предприниматель с 16+ годами опыта.
• Виктор Ламбурт — COO Practicum, 10+ лет в AI-продуктах (Яндекс, Meteum).
• Роман Ковалев — SEO-маркетолог с 12+ годами опыта, 100+ сайтов и собственные проекты.
• Евгений Вольнов — руководитель венчурного фонда HeadHunter, эксперт по инвестициям и партнёрствам.
• Кира Юхтенко — финансист и блогер, топ-5 финблогеров РФ, 10+ лет в индустрии.
• Дмитрий Гриц — адвокат, кандидат юр. наук, эксперт по бизнес-партнёрствам.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Первая из пяти складчин на полный курс.

Создавай, обучай и внедряй LLM‑проекты под руководством экспертов и практиков

Что даст курс?

• Возможность создать LLM-проект
  освоив технологии разработки LLM, вы сможете запускать свои проекты с нуля, создавая решения на базе передовых технологий.
• Улучшить существующие сервисы
  возможность создавать и оптимизировать LLM для реальных задач, повышая эффективность бизнес-процессов и улучшая качество сервисов.

Что вы освоите в этой части:
Ключевые навыки:

• Разбираться в архитектурах современных LLM (close vs open models)
• Запускать и адаптировать open-source модели под свои задачи
• Настраивать модели с помощью fine-tuning и PEFT (LoRA / QLoRA)
• Использовать методы RLHF для выравнивания моделей (включая DPO, PPO)
• Снижать ресурсоёмкость моделей через квантизацию и дистилляцию

Основные инструменты:

• Hugging Face Transformers
• TRL (для RLHF)
• LoRA / QLoRA

Программа курса
1. Выравнивающий блок

• NLP - от базы до DL
• Attention & трансформеры
• Эволюция трансформеров до наших дней

2. Современные LLM

• Современные LLM
• PEFT
• RLHF & Alignment
• Уменьшение размеров модели

3. Prerequisites для RAG

• Работа с текстами
• Векторы
• Информационный поиск
• Ранжировние

4. RAG

• Основы RAG систем
• Усложнение RAG систем

5. Агенты

• Введение
• Мультиагентные системы

6. Инфра

• Хостинг LLM, эмбеддингов
• Разворачивание чат-бота
• Observing

7. Безопасность и Этика

• Безопасность (OWASP)
• дискриминация и предвзятость, утечка
• конфиденциальной информации в ЛЛМ,
• галлюцинации модели, alignment

Эксперты курса

• Кристина Желтова — Директор по разработке моделей, Газпромбанк
• Роман Соломатин — ML Engineer (LLM, Ops), X5 Tech
• Дарья Андреева — ML Engineer (NLP), X5 Tech
• Александр Потехин — NLP Lead, X5 Tech
• Евгений Кокуйкин — CEO, Raft

В Модуле 4 RAG нету урока "Усложнение RAG систем семинар", только html

Продажник
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

За 8–12 недель соберёте агентов под свои рабочие задачи, чтобы экономить до 15 часов в неделю

Автоматизируйте рутину с помощью ИИ-агентов, которые работают без вашего участия

• Собственный ИИ-агент с возможностью настройки под ваши рабочие процессы
• Автоматизация рутины — анализа тикетов, расшифровки интервью, подготовки отчётов
• Не нужно уметь писать код, будете работать на no-code-платформе
• Настройка мультиагентных систем — в оптимальном и максимальном тарифах
• Тема про безопасность и внедрение агентов с учётом корпоративных ограничений
• Продуманная нагрузка, чтобы совмещать курс с работой

Это курс для специалистов, которые хотят выйти на новый уровень работы с ИИ

• Для продакт-менеджеров
  Перестанете работать «маршрутизатором» данных между командами и высвободите время на обдумывание стратегии и исследование продукта
• Для бизнес-аналитиков
  Автоматизируете сбор, очистку и первичную обработку данных, оставив только глубокий анализ и принятие решений
• Для смежных специальностей
  Автоматизируете коммуникации и ускорите подготовку технических заданий, брифов и рабочих материалов

Чему научитесь

• Проектировать workflow ИИ-агента под любые рабочие задачи
• Готовить системные промпты для стабильной работы агента
• Интегрировать агентов с внешними сервисами — API, базами данных и мессенджерами
• Работать с векторными базами данных и технологией RAG
• Защищать ИИ-агентов от угроз — инъекций в промпты и перегрузок
• Настраивать логирование, мониторинг и обработку ошибок
• Настраивать мультиагентное взаимодействие и маршрутизацию запросов
• Кастомизировать готовые решения под собственные задачи

Программа

Бесплатная часть: ИИ-агенты: основы работы и формат обучения на курсе
Это бесплатный модуль, чтобы вы освоились на платформе и определились, подходит ли вам курс

• Как устроен курс
• Агент или продвинутый промпт
• Личные ИИ‑агенты и рабочая эффективность
• Обзор готовых решений и библиотек автоматизаций
• Что можно автоматизировать агентом
• Потестируете формат курса и поймёте, какие задачи сможете автоматизировать при помощи агентов

1. Основы работы с ИИ-агентами и системный промптинг
Подготовите набор системных промптов под рабочие задачи и проверите их по чек-листу

• Архитектура ИИ‑агента
  Изучите роли, инструменты, память, контекст, входы и выходы агента
• Системный промптинг
  Поймёте, как задавать роль, ограничения и формат ответа, чтобы агент работал стабильно
• Промпты под рабочие задачи
  Составите системные промпты под рабочие задачи: анализ тикетов, расшифровка интервью, составление отчётов

2. Сборка ИИ-агента
Спроектируете и соберёте простого агента, улучшите его и интегрируете с внешними сервисами

• Проектирование рабочего процесса агента
  Разобьёте задачу на шаги и спроектируете логику работы агента
• Основы работы с n8n
  Узнаете, что такое базовые ноды и ветвления, как обрабатывать ошибки и запускать сценарии
• Первая рабочая версия агента
  Соберёте агента, который решает простую, но реальную рабочую задачу
• Ноды и внешние сервисы
  Изучите ключевые ноды n8n и подключите внешние сервисы: CRM, таблицы, мессенджеры, API
• Хранение данных и безопасность
  Познакомитесь с Supabase для хранения логов и результатов работы агента, разберёте базовые угрозы (SQL-инъекции, DDoS) и способы защиты агента
• Доработка агента
  Улучшите функциональность агента, чтобы он справлялся с более сложными задачами

3. Внедрение векторных баз данных
Внедрите векторную базу данных в своего агента

• Supabase для векторных данных
  Подключите Supabase, изучите структуру хранения логов, данных пользователей и результатов работы агента.
• Основы SQL
  Научитесь составлять базовые запросы для работы с данными, которые нужны для настройки агента.
• Технология RAG
  Поймёте, как объединить поиск по базе и генерацию ответов моделью. Научитесь делать чанкирование документов.
• Векторный поиск
  Настроите векторный поиск, чтобы агент находил релевантные документы по смыслу.
• Внедрение векторной базы данных в агента
  Подключите векторную базу данных к своему агенту и обновите логику работы.

4. Мультиагентные системы
Настроите мультиагентную систему под выбранную продуктовую задачу

• Когда нужно несколько агентов
  Изучите примеры задач, где мультиагентная система эффективнее одного агента.
• Разделение обязанностей между агентами
  Поймёте, как выделять роли и ответственность для разных агентов.
• Шаблоны взаимодействия агентов
  Изучите разные шаблоны: последовательная работа, параллельные сценарии, условная маршрутизация. Познакомитесь с паттернами взаимодействия — оркестрацией и хореографией.
• Маршрутизация запросов
  Настроите передачу запросов и данных между агентами с помощью нод ветвления (If/Switch).

5. Кастомизация ИИ-агента под свои задачи
Перенесёте и настроите всех созданных агентов или мультиагентную систему под свои задачи по чек-листу

• Способы работы в n8n
  Изучите особенности разных способов: веб-версии, облака, развёртывание локально на личном компьютере. Узнаете, какие есть преимущества и недостатки у каждого варианта.
• Перенос агентов в собственный аккаунт
  Настроите свою среду в n8n и перенесёте все сценарии.
• Кастомизация под свои задачи
  Поймёте, как корректировать промпты, настройки и интеграции под свой контекст.
• Подключение собственных источников данных
  Интегрируете агентов с вашими рабочими инструментами и базами.
• Проверка перед запуском
  Сверитесь с чек-листами, чтобы проверить устойчивость и пользу агентов перед применением в работе.

Программный эксперт курса — Андрей Карлович, руководить подгруппы по технологиям и обучению в Яндексе
Education-дизайнер, эксперт по no- и low-code‑решениям в обучении, EdTech Product Manager. 11+ лет опыта в управлении образовательными проектами и продуктами, 3 года в разработке ИИ-решений.

ИИ-агенты и автоматизация: оптимальная версия

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...