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
25 ноября
25 ноября
Поток уже стартовал. Но вы еще успеваете на учёбу. Присоединиться
> 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
Документы после выпуска //
удостоверение
Сертификат
karpov.courses
о повышении квалификации установленного МФТИ образца
преподаватели курса >>
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
- Автор и преподаватель программ по управлению ИТ-проектами и разработке цифровых продуктов в ведущих онлайн-образовательных платформах и Университете Иннополис
- Более 10 лет опыта управления крупными ИТ-проектами по автоматизации бизнес-процессов для заказчиков из сферы нефтегазовой отрасли и строительства (Лукойл, аэропорт Шереметьево, Трансгаз и др)
- Автор tg-канала «Нейросетка»
Игорь Зуриев
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
Менеджер продукта Evolution Managed RAG в Cloud.ru
Эксперт с опытом практической разработки RAG-систем на раннем этапе их становления. Работал как DS-разработчик, проектируя и внедряя решения на стыке машинного обучения и информационного поиска. В настоящее время — менеджер продукта Evolution Managed RAG
Петр Королев
Менеджер продукта Evolution Managed RAG в Cloud.ru
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Эксперт по архитектуре и внедрению AI-решений с опытом работы от тимлида до CTO в российских и международных компаниях (Cloud.ru, Raft, Evernote, Microsoft)
- Специализируется на автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ — от разработки интеллектуальных поисковых систем до построения корпоративных чат-ботов
Александр Константинов
Технический эксперт по облачным технологиям Cloud.ru
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
- Автор и преподаватель программ по управлению ИТ-проектами и разработке цифровых продуктов в ведущих онлайн-образовательных платформах и Университете Иннополис
- Более 10 лет опыта управления крупными ИТ-проектами по автоматизации бизнес-процессов для заказчиков из сферы нефтегазовой отрасли и строительства (Лукойл, аэропорт Шереметьево, Трансгаз и др)
- Автор tg-канала «Нейросетка»
Игорь Зуриев
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
Менеджер продукта Evolution Managed RAG в Cloud.ru
Эксперт с опытом практической разработки RAG-систем на раннем этапе их становления. Работал как DS-разработчик, проектируя и внедряя решения на стыке машинного обучения и информационного поиска. В настоящее время — менеджер продукта Evolution Managed RAG
Петр Королев
Менеджер продукта Evolution Managed RAG в Cloud.ru
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Эксперт по архитектуре и внедрению AI-решений с опытом работы от тимлида до CTO в российских и международных компаниях (Cloud.ru, Raft, Evernote, Microsoft)
- Специализируется на автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ — от разработки интеллектуальных поисковых систем до построения корпоративных чат-ботов
Александр Константинов
Технический эксперт по облачным технологиям Cloud.ru
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
Практика: напишите 10+ промптов под бизнес-задачи, выполните финальный проект по подготовке запуска малого бизнеса с помощью 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
→
→
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.
Рассмотрим российскую нейросеть: в чём она сильна, как справляется с русскоязычным контентом, особенности работы.
Изучим популярные модели: как зарегистрироваться, чем они отличаются, где и как их можно использовать. Поймём разницу в подходах и интерфейсах.
Погружаемся в экосистему Сбера: как использовать GigaChat в рабочих процессах, что он умеет, как интегрируется в рабочие задачи.
Научимся формулировать запросы, которые дают точный результат. Разберём структуру промпта: цель, контекст, роль, формат. Познакомимся с zero-shot и few-shot запросам.
Изучим, как LLM встроены в Microsoft Office, Yonote, Buildin
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), Few-shot prompts.
Разберёмся, зачем нужны локальные LLM: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio.
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.
Изучим популярные модели: как зарегистрироваться, чем они отличаются, где и как их можно использовать. Поймём разницу в подходах и интерфейсах.
Научимся формулировать запросы, которые дают точный результат. Разберём структуру промпта: цель, контекст, роль, формат. Познакомимся с zero-shot и few-shot запросам.
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), Few-shot prompts.
Рассмотрим российскую нейросеть: в чём она сильна, как справляется с русскоязычным контентом, особенности работы.
Погружаемся в экосистему Сбера: как использовать GigaChat в рабочих процессах, что он умеет, как интегрируется в рабочие задачи.
Изучим, как LLM встроены в Microsoft Office, Yonote, Buildin
Разберёмся, зачем нужны локальные LLM: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio.
модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM
Практика: создадите свой чат-бот, помогающий решить коммуникационную задачу с клиентами или коллегами
→
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
→
Разберёмся, как работают API: от HTTP-запросов и токенов до отправки промптов. Познакомимся с документацией OpenAI, Gemini, YandexGPT и GigaChat.
Научимся «парсить» ответы LLM, чтобы получать из них структурированные данные для логики бота — например, для классификации сообщений или извлечения команд.
Научимся строить простые интеграции: как формируется запрос, что возвращает модель, как обрабатывать результат.
Познакомимся с технологией RAG — модель получает не только промпт, но и фрагменты из базы знаний. Это позволяет создавать точные, персонализированные ответы.
Создадим собственного Telegram-бота: разберёмся с BotFather, токеном, основными методами и логикой работы Telegram API. Познакомимся с концепцией Webhooks для Telegram.
Объединим всё в одного «умного» помощника: от API и памяти до RAG и логики маршрутизации.
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ.
Разберёмся, как работают API: от HTTP-запросов и токенов до отправки промптов. Познакомимся с документацией OpenAI, Gemini, YandexGPT и GigaChat.
Научимся строить простые интеграции: как формируется запрос, что возвращает модель, как обрабатывать результат.
Создадим собственного Telegram-бота: разберёмся с BotFather, токеном, основными методами и логикой работы Telegram API. Познакомимся с концепцией Webhooks для Telegram.
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ.
Научимся «парсить» ответы LLM, чтобы получать из них структурированные данные для логики бота — например, для классификации сообщений или извлечения команд.
Познакомимся с технологией RAG — модель получает не только промпт, но и фрагменты из базы знаний. Это позволяет создавать точные, персонализированные ответы.
Объединим всё в одного «умного» помощника: от API и памяти до RAG и логики маршрутизации.
Технологический партнёр 2-го модуля
Cloud․ru — провайдер облачных сервисов и AI-технологий, который делает доступ к облакам и искусственному интеллекту простым и удобным
Предоставляет доступ к облачным технологиям для всех студентов курса
модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты
Практика: создадите полноценного AI-агента на No-Code платформе и протестируете его концепцию перед запуском MVP
→
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 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 или уведомлений в Telegram
→
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.
Разберем концепции автономных агентов (AutoGPT, AgentGPT — без кодирования): какие возможности и риски они в себе несут и как эмулировать автономию в no-code.
Узнаем, как передавать данные между модулями, реализовывать ветвления (If/Else, Router/Switch) и циклы (Loops), обработывать списки данных.
Узнаем, как автоматизировать создание контента (посты, статьи), генерацию идей для кампаний, персонализацию обращений. Разберем, как использовать ИИ для анализа резюме, онбординга, управления проектами.
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, e-mail для обмена данными между ИИ, no-code платформой и внешними сервисами.
Узнаем, откуда берется предвзятость в ИИ и какие могут наступить последствия от некорректных решений ИИ. Поговорим о том, как защищать данные при работе с LLM и no-code платформами. Разберем вопросы авторского права на сгенерированный контент.
Поймем, чем агент отличается от простой автоматизации. Разберем элементы агента: что такое триггер, какие инструменты необходимы для сборки (LLM, внешние сервисы), как устроена его память.
Разберем критерии выбора LLM и no-code платформ под задачу: функционал, стоимость, безопасность, масштабируемость. Научимся использовать методологию Proof of Concept (PoC) для проверки концепции проекта перед выпуском MVP для оптимального использования ресурсов команды.
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.
Узнаем, как передавать данные между модулями, реализовывать ветвления (If/Else, Router/Switch) и циклы (Loops), обработывать списки данных.
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, e-mail для обмена данными между ИИ, no-code платформой и внешними сервисами.
Поймем, чем агент отличается от простой автоматизации. Разберем элементы агента: что такое триггер, какие инструменты необходимы для сборки (LLM, внешние сервисы), как устроена его память.
Разберем концепции автономных агентов (AutoGPT, AgentGPT — без кодирования): какие возможности и риски они в себе несут и как эмулировать автономию в no-code.
Узнаем, как автоматизировать создание контента (посты, статьи), генерацию идей для кампаний, персонализацию обращений. Разберем, как использовать ИИ для анализа резюме, онбординга, управления проектами.
Узнаем, откуда берется предвзятость в ИИ и какие могут наступить последствия от некорректных решений ИИ. Поговорим о том, как защищать данные при работе с LLM и no-code платформами. Разберем вопросы авторского права на сгенерированный контент.
Разберем критерии выбора LLM и no-code платформ под задачу: функционал, стоимость, безопасность, масштабируемость. Научимся использовать методологию Proof of Concept (PoC) для проверки концепции проекта перед выпуском MVP для оптимального использования ресурсов команды.
стоимость обучения >>
Модуль 2. Создание чат-ботов с интеграцией LLM + No-Code автоматизация и AI-Агенты
80 000 ₽
50 000 ₽
Модуль 3. No-Code автоматизация и AI-Агенты
Модуль 1. Мастерство работы с нейросетями (LLM) + Создание чат-ботов с интеграцией LLM
55 000 ₽
95 000 ₽
Нейросети для работы
Доступна рассрочка — оплата в два этапа
Доступна рассрочка — оплата в два этапа
Доступна рассрочка — оплата в два этапа
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 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 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 подойдёт вам, если у вас есть диплом о высшем или среднем профессиональном 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 подойдёт вам, если у вас есть диплом о высшем или среднем профессиональном 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