Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
или пакетные предложения
полный курс
подойдёт
с нуля
с нуля
о повышении квалификации МФТИ
Удостоверение
длительность
3 месяца
3 месяца
СТАРТ обучения
21 октября
21 октября
Совместный курс с МФТИ
> Освойте промпт-инжиниринг, API и no-code платформы для автоматизации задач и оптимизации бизнес-процессов
> Освободите время и повысьте эффективность с помощью нейросетей и AI-агентов — без программирования
Нейросети для работы
записаться на консультацию по программе
Мы свяжемся с вами и ответим на все ваши вопросы
> Лидер по уровню средней зарплаты выпускников, занятых в IT-сфере
> 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
> Московский физико-технический университет — ведущий технический вуз страны
МФТИ
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
> Преподаватели — действующие специалисты из ведущих российских компаний
> Выпускники karpov.courses не только «знают основы» — они умеют решать задачи бизнеса
> Программа строится вокруг практики: задания на основе реальных кейсов и поддержка экспертов
> Курсы по аналитике данных и машинному обучению помогают начать карьеру в IT или прокачать уже имеющиеся навыки
> Онлайн-школа Data Science с практическим подходом к обучению
karpov.courses
О курсе «Нейросети для работы»
«Нейросети для работы» — совместный курс karpov.сourses и МФТИ, разработанный при участии экспертов по LLM, no-code автоматизации и внедрению ИИ в бизнес-процессы
Кому подойдёт курс //
Получайте сводки из отзывов и данных за минуты. Автоматизируйте подготовку отчётов и презентаций, чтобы самостоятельно принимать решения и быстро доносить их до команды
Снимайте рутину с отчётности и интеграций: генерируйте SQL промптами, собирайте ботов для запросов к данным, готовьте визуализации и сводки быстрее — больше времени на инсайты
Аналитики и специалисты по работе с данными
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
Маркетологи и специалисты по коммуникациям
Продуктовые и проектные менеджеры
Автоматизируйте первичный скрининг резюме по заданным критериям и генерацию писем кандидатам. Формируйте итоги встреч и персональные сценарии онбординга без ручной работы
Собирайте AI-агентов, которые по расписанию сводят метрики, проверяют статусы и уведомляют в Telegram/почте. Держите процессы под контролем без микроменеджмента
Фаундеры и операционные директора
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
Разработчики и технические специалисты
HR-специалисты и тимлиды
5
6
4
3
2
1
Документы после выпуска //
удостоверение
Сертификат
karpov.courses
о повышении квалификации установленного МФТИ образца
программа курса >>
модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM)
Курс подойдёт как для новичков, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить своё понимание промпт-инжиниринга и инструментов ИИ
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
→
21 октября
Познакомимся с основными понятиями: что такое искусственный интеллект, машинное обучение и LLM. Поговорим о мифах и реальности вокруг ИИ, посмотрим, где он уже используется в бизнесе и повседневной жизни.
Практика: Демонстрация ИИ-инструментов для текста, изображений, голосов. Первый опыт работы с нейросетями.
Практика: Демонстрация ИИ-инструментов для текста, изображений, голосов. Первый опыт работы с нейросетями.
Рассмотрим российскую нейросеть: в чём она сильна, как справляется с русским языком, где её выгоднее использовать
Практика: Сравнение генераций YandexGPT и DeepSeek, настройка русскоязычных задач, аналитика и ответы на вопросы
Практика: Сравнение генераций YandexGPT и DeepSeek, настройка русскоязычных задач, аналитика и ответы на вопросы
Научимся формулировать запросы, которые дают точный результат. Разберём структуру промпта: цель, контекст, роль, формат. Познакомимся с zero-shot и few-shot запросам
Практика: Напишем промпты для генерации контента, резюме, ответов на вопросы. Начнём «разговаривать» с ИИ точно и эффективно
Практика: Напишем промпты для генерации контента, резюме, ответов на вопросы. Начнём «разговаривать» с ИИ точно и эффективно
Погружаемся в экосистему Сбера: как использовать GigaChat в рабочих процессах, что он умеет, как интегрируется
Практика: Создание деловых текстов, генерация идей под отраслевые задачи, анализ и подбор данных в конкретной нише
Практика: Создание деловых текстов, генерация идей под отраслевые задачи, анализ и подбор данных в конкретной нише
Изучим популярные модели: как зарегистрироваться, чем они отличаются, где и как их можно использовать. Поймём разницу в подходах и интерфейсах.
Практика: Первые промпты, генерация email, идей, резюме статей.
Практика: Первые промпты, генерация email, идей, резюме статей.
Изучим, как LLM встроены в привычные инструменты: Copilot в Word/Excel/PowerPoint, Notion AI, Canva Magic Write
Практика: Генерация идей и текстов в Notion, работа с шаблонами в Canva, кейсы по автоматизации документации
Практика: Генерация идей и текстов в Notion, работа с шаблонами в Canva, кейсы по автоматизации документации
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), Few-shot prompts
Практика: Сложные промпты для аналитики, экспертных текстов, писем от лица разных ролей (маркетолог, юрист и т. п.)
Практика: Сложные промпты для аналитики, экспертных текстов, писем от лица разных ролей (маркетолог, юрист и т. п.)
Разберёмся, зачем нужны локальные LLM: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio
Практика: Установка LM Studio, загрузка модели, запуск первых промптов локально. Сравнение ответов с облачными нейросетями
Практика: Установка LM Studio, загрузка модели, запуск первых промптов локально. Сравнение ответов с облачными нейросетями
Познакомимся с основными понятиями: что такое искусственный интеллект, машинное обучение и LLM. Поговорим о мифах и реальности вокруг ИИ, посмотрим, где он уже используется в бизнесе и повседневной жизни.
Практика: Демонстрация ИИ-инструментов для текста, изображений, голосов. Первый опыт работы с нейросетями.
Практика: Демонстрация ИИ-инструментов для текста, изображений, голосов. Первый опыт работы с нейросетями.
Научимся формулировать запросы, которые дают точный результат. Разберём структуру промпта: цель, контекст, роль, формат. Познакомимся с zero-shot и few-shot запросам
Практика: Напишем промпты для генерации контента, резюме, ответов на вопросы. Начнём «разговаривать» с ИИ точно и эффективно
Практика: Напишем промпты для генерации контента, резюме, ответов на вопросы. Начнём «разговаривать» с ИИ точно и эффективно
Изучим популярные модели: как зарегистрироваться, чем они отличаются, где и как их можно использовать. Поймём разницу в подходах и интерфейсах.
Практика: Первые промпты, генерация email, идей, резюме статей.
Практика: Первые промпты, генерация email, идей, резюме статей.
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), Few-shot prompts
Практика: Сложные промпты для аналитики, экспертных текстов, писем от лица разных ролей (маркетолог, юрист и т. п.)
Практика: Сложные промпты для аналитики, экспертных текстов, писем от лица разных ролей (маркетолог, юрист и т. п.)
Рассмотрим российскую нейросеть: в чём она сильна, как справляется с русским языком, где её выгоднее использовать
Практика: Сравнение генераций YandexGPT и DeepSeek, настройка русскоязычных задач, аналитика и ответы на вопросы
Практика: Сравнение генераций YandexGPT и DeepSeek, настройка русскоязычных задач, аналитика и ответы на вопросы
Погружаемся в экосистему Сбера: как использовать GigaChat в рабочих процессах, что он умеет, как интегрируется
Практика: Создание деловых текстов, генерация идей под отраслевые задачи, анализ и подбор данных в конкретной нише
Практика: Создание деловых текстов, генерация идей под отраслевые задачи, анализ и подбор данных в конкретной нише
Изучим, как LLM встроены в привычные инструменты: Copilot в Word/Excel/PowerPoint, Notion AI, Canva Magic Write
Практика: Генерация идей и текстов в Notion, работа с шаблонами в Canva, кейсы по автоматизации документации
Практика: Генерация идей и текстов в Notion, работа с шаблонами в Canva, кейсы по автоматизации документации
Разберёмся, зачем нужны локальные LLM: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio
Практика: Установка LM Studio, загрузка модели, запуск первых промптов локально. Сравнение ответов с облачными нейросетями
Практика: Установка LM Studio, загрузка модели, запуск первых промптов локально. Сравнение ответов с облачными нейросетями
модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM
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
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
→
14 ноября
Разберёмся, как работают API: от HTTP-запросов и токенов до отправки промптов. Поговорим о разнице между облачными и локальными моделями, познакомимся с документацией OpenAI, Gemini, YandexGPT и GigaChat
Практика: Выполним первые API-запросы с помощью Postman или Insomnia, получим ответ от LLM
Практика: Выполним первые API-запросы с помощью Postman или Insomnia, получим ответ от LLM
Разберёмся, как запоминать прошлые сообщения, использовать историю переписки и хранить промежуточные данные. Подключим Google Sheets, Airtable или Notion как внешнее хранилище
Практика: Добавим в бота память: сохраняем сообщения, передаём их обратно LLM, создаём диалог с историе
Практика: Добавим в бота память: сохраняем сообщения, передаём их обратно LLM, создаём диалог с историе
Научимся строить простые интеграции: как формируется запрос, что возвращает модель, как обрабатывать результат
Практика: Отправим промпт к LLM через API с помощью скрипта или простого инструмента (Webhook.site, Python/JS). Разберём структуру ответа в формате JSON
Практика: Отправим промпт к LLM через API с помощью скрипта или простого инструмента (Webhook.site, Python/JS). Разберём структуру ответа в формате JSON
Познакомимся с технологией RAG — модель получает не только промпт, но и фрагменты из базы знаний. Это позволяет создавать точные, персонализированные ответы
Практика: Подключим базу на Google Sheets или Notion, настроим поиск по ней, передадим найденный фрагмент в LLM для генерации ответа
Практика: Подключим базу на Google Sheets или Notion, настроим поиск по ней, передадим найденный фрагмент в LLM для генерации ответа
Создадим собственного Telegram-бота: разберёмся с BotFather, токеном, основными методами и логикой работы Telegram API
Практика: Настроим бота, отправим первое сообщение, проверим его работу в чате
Практика: Настроим бота, отправим первое сообщение, проверим его работу в чате
Объединим всё в одного «умного» помощника: от API и памяти до RAG и логики маршрутизации
Практика: Соберём чат-бота для клиентской поддержки или внутренней автоматизации: он отвечает на вопросы и передаёт диалог человеку, если не справляется сам
Практика: Соберём чат-бота для клиентской поддержки или внутренней автоматизации: он отвечает на вопросы и передаёт диалог человеку, если не справляется сам
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ
Практика: Напишем простого LLM-бота, который взаимодействует с DeepSeek, YandexGPT или GigaChat и отвечает в реальном времени
Практика: Напишем простого LLM-бота, который взаимодействует с DeepSeek, YandexGPT или GigaChat и отвечает в реальном времени
Разберёмся, как работают API: от HTTP-запросов и токенов до отправки промптов. Поговорим о разнице между облачными и локальными моделями, познакомимся с документацией OpenAI, Gemini, YandexGPT и GigaChat
Практика: Выполним первые API-запросы с помощью Postman или Insomnia, получим ответ от LLM
Практика: Выполним первые API-запросы с помощью Postman или Insomnia, получим ответ от LLM
Научимся строить простые интеграции: как формируется запрос, что возвращает модель, как обрабатывать результат
Практика: Отправим промпт к LLM через API с помощью скрипта или простого инструмента (Webhook.site, Python/JS). Разберём структуру ответа в формате JSON
Практика: Отправим промпт к LLM через API с помощью скрипта или простого инструмента (Webhook.site, Python/JS). Разберём структуру ответа в формате JSON
Создадим собственного Telegram-бота: разберёмся с BotFather, токеном, основными методами и логикой работы Telegram API
Практика: Настроим бота, отправим первое сообщение, проверим его работу в чате
Практика: Настроим бота, отправим первое сообщение, проверим его работу в чате
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ
Практика: Напишем простого LLM-бота, который взаимодействует с DeepSeek, YandexGPT или GigaChat и отвечает в реальном времени
Практика: Напишем простого LLM-бота, который взаимодействует с DeepSeek, YandexGPT или GigaChat и отвечает в реальном времени
Разберёмся, как запоминать прошлые сообщения, использовать историю переписки и хранить промежуточные данные. Подключим Google Sheets, Airtable или Notion как внешнее хранилище
Практика: Добавим в бота память: сохраняем сообщения, передаём их обратно LLM, создаём диалог с историе
Практика: Добавим в бота память: сохраняем сообщения, передаём их обратно LLM, создаём диалог с историе
Познакомимся с технологией RAG — модель получает не только промпт, но и фрагменты из базы знаний. Это позволяет создавать точные, персонализированные ответы
Практика: Подключим базу на Google Sheets или Notion, настроим поиск по ней, передадим найденный фрагмент в LLM для генерации ответа
Практика: Подключим базу на Google Sheets или Notion, настроим поиск по ней, передадим найденный фрагмент в LLM для генерации ответа
Объединим всё в одного «умного» помощника: от API и памяти до RAG и логики маршрутизации
Практика: Соберём чат-бота для клиентской поддержки или внутренней автоматизации: он отвечает на вопросы и передаёт диалог человеку, если не справляется сам
Практика: Соберём чат-бота для клиентской поддержки или внутренней автоматизации: он отвечает на вопросы и передаёт диалог человеку, если не справляется сам
модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты
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
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
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
→
15 января 2026
Познакомимся с концепцией AI-агентов, отличиями от простых ботов и ручных задач. Узнаем, как работают no-code платформы (Make, n8n), какие задачи можно автоматизировать без кода, и как выглядит архитектура workflow
Рассмотрим архитектуру Retrieval Augmented Generation. Подключим AI-агента к базе знаний (например, Google Sheets или Notion), чтобы он мог извлекать нужную информацию и формулировать релевантный ответ
Разберём интерфейс, логику работы модулей, маршрутизацию, переменные и базовую автоматизацию. Создадим свой первый workflow — уведомление в Telegram по расписанию
Смоделируем работу автономных агентов в стиле AutoGPT. Настроим циклические процессы, задачи по расписанию, мониторинг новостей и генерацию сводки. Обсудим риски и ограничения
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, email. Построим сценарий: «при появлении новой строки — сгенерировать текст и отправить по почте»
Разберём прикладные кейсы: автоматическая генерация постов, обработка резюме, составление отчётов, персонализированные email-кампании. Создадим свой AI-агент под конкретную задачу
Соберём AI-агента, который хранит историю взаимодействия, анализирует входящие запросы и выбирает сценарий ответа. Подключим внешнее хранилище для контекста и логики принятия решений
Обсудим, какие риски несут AI-системы: утечка данных, искажения, юридические проблемы. Разработаем чек-лист безопасного внедрения и критерии выбора инструментов. Подготовим PoC к финальному проекту
Познакомимся с концепцией AI-агентов, отличиями от простых ботов и ручных задач. Узнаем, как работают no-code платформы (Make, n8n), какие задачи можно автоматизировать без кода, и как выглядит архитектура workflow
Разберём интерфейс, логику работы модулей, маршрутизацию, переменные и базовую автоматизацию. Создадим свой первый workflow — уведомление в Telegram по расписанию
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, email. Построим сценарий: «при появлении новой строки — сгенерировать текст и отправить по почте»
Соберём AI-агента, который хранит историю взаимодействия, анализирует входящие запросы и выбирает сценарий ответа. Подключим внешнее хранилище для контекста и логики принятия решений
Рассмотрим архитектуру Retrieval Augmented Generation. Подключим AI-агента к базе знаний (например, Google Sheets или Notion), чтобы он мог извлекать нужную информацию и формулировать релевантный ответ
Смоделируем работу автономных агентов в стиле AutoGPT. Настроим циклические процессы, задачи по расписанию, мониторинг новостей и генерацию сводки. Обсудим риски и ограничения
Разберём прикладные кейсы: автоматическая генерация постов, обработка резюме, составление отчётов, персонализированные email-кампании. Создадим свой AI-агент под конкретную задачу
Обсудим, какие риски несут AI-системы: утечка данных, искажения, юридические проблемы. Разработаем чек-лист безопасного внедрения и критерии выбора инструментов. Подготовим PoC к финальному проекту
стоимость обучения >>
Создание чат-ботов с интеграцией LLM + No-Code автоматизация и AI-Агенты
80 000 ₽
50 000 ₽
No-Code автоматизация и AI-Агенты
Мастерство работы с нейросетями (LLM) + Создание чат-ботов с интеграцией LLM
55 000 ₽
95 000 ₽
полный курс
Нейросети для работы
Юридическим лицам — при заключении договора на обучение от 2 сотрудников
Вдвоём выгоднее — скидка 10% для вас и для друга
Дополнительная скидка от 7 до 10% предоставляется:
Что вы будете уметь после курса «Нейросети для работы»
Эффективно использовать нейросети
Интегрировать ИИ в бизнес-процессы
Автоматизировать задачи без кода
Работать с локальными ИИ и безопасностью данных
Научитесь подключать нейросети к чатам, таблицам, CRM и сервисам через API и no-code платформы
Освоите LLM (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) и продвинутый промпт-инжиниринг, чтобы быстро решать рабочие задачи
Создавать чат-ботов и AI-агентов
Разберётесь в локальных LLM, научитесь выбирать их для задач компании и применять безопасные практики работы с ИИ
Настроите сценарии на n8n и Make: отчёты, уведомления в мессенджерах, обновления в CRM и другие процессы
Научитесь собирать ботов с памятью и логикой принятия решений, запускать агентов для поддержки и автоматизации
Как организован процесс обучения
Программа реализуется в синхронном формате 2 раза в неделю. Вы можете присутствовать на вебинарах онлайн — общаться с преподавателями, разбирать кейсы с другими слушателями и задавать вопросы
Удобное время занятий
Все лекции и практики сохраняются в записи. Можно пересматривать в удобном темпе и возвращаться к темам в любое время
Постоянный доступ к материалам
Отрабатывайте навыки прямо на рабочих кейсах: от генерации отчётов и презентаций до сборки чат-ботов и бизнес-автоматизаций
Фокус на практику
FAQ //
После прохождения курса вы получаете удостоверение о повышении квалификации установленного МФТИ образца и сертификат karpov.courses.
Программа подойдет Вам, если у вас есть диплом о высшем или среднем специальном образовании. Наличие диплома позволяет получить удостоверение о повышении квалификации. Если диплома о высшем и среднем специальном образовании у вас нет, вы получите сертификат МФТИ о прохождении курса
Программа подойдет Вам, если у вас есть диплом о высшем или среднем специальном образовании. Наличие диплома позволяет получить удостоверение о повышении квалификации. Если диплома о высшем и среднем специальном образовании у вас нет, вы получите сертификат МФТИ о прохождении курса
Курс создан для специалистов без технического образования: продуктовых и проектных менеджеров, маркетологов, HR, аналитиков, операционных директоров и всех, кто хочет внедрять ИИ в работу. Всё обучение строится на реальных бизнес-задачах — без сложного кода и математики
Вы познакомитесь с широким спектром инструментов:
- DeepSeek, Gemini, Claude, GigaChat, YandexGPT.
- no-code платформы: Flowise, Make, Google Apps Script, GPTBots и другие,
- AI-платформы с визуальными интерфейсами и API-интеграцией
Обучение на курсе проходит онлайн два раза в неделю, затем занятия появляются в записи. Мы рекомендуем выделить на занятия и самостоятельную работу около 5−7 часов в неделю