Этот сайт использует cookies. Продолжая, вы даёте согласие на их обработку. Политика использования.
Практика
с первого дня
с первого дня
подойдёт
с нуля
с нуля
длительность курса
3 месяца
3 месяца
СТАРТ обучения
19 марта
19 марта
> Пройдите полный путь: от промпт-инжиниринга и работы с программными интерфейсами до развертывания готовых решений на платформах без написания кода
> Освойте системную работу с нейросетями и повысьте свою эффективность за счёт автоматизации бизнес-задач без программирования
Нейросети для работы
Регистрация на образовательной платформе
Для оплаты курса вам необходимо зарегистрироваться на нашей образовательной платформе, указав ваши имя, фамилию и электронную почту.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
Если у вас уже есть учётная запись, можно использовать её.
О курсе «Нейросети для работы»
Программа поможет вам последовательно пройти путь от уверенного пользователя нейросетями до разработчика кастомизированных ИИ-решений. Вы научитесь применять большие языковые модели (включая российские), а на следующих этапах — работать с программными интерфейсами, создавать диалоговых помощников в Telegram, автоматизировать задачи с помощью платформ, не требующих написания кода, и разрабатывать собственные ИИ-решения для маркетинга, управления персоналом и клиентского сервиса
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 помощников для работы с данными, готовьте визуализации и сводки быстрее — больше времени на анализ
Аналитики и специалисты по работе с данными
Готовьте контент и рассылки с LLM, (большими языковыми моделями) тестируйте формулировки и сегменты. Автоматизируйте сбор и обработку обратной связи без написания кода, чтобы сосредоточиться на стратегии, а не на рутине
Маркетологи и специалисты по коммуникациям
Продуктовые и проектные менеджеры
Автоматизируйте первичный отбор резюме по заданным критериям и генерацию писем кандидатам. Формируйте итоги встреч и персональные сценарии адаптации новых сотрудников без ручной работы
Собирайте ИИ-агентов, которые по расписанию сводят метрики, проверяют статусы и уведомляют в Telegram/почте. Держите процессы под контролем без излишнего контроля
владельцы компаний и операционные директора
Быстро создавайте прототипы помощников в Telegram и ИИ-агентов на больших языковых моделях, подключайте программные интерфейсы и базы знаний. Получайте рабочие проверки концепции без длинных спринтов
Разработчики и технические специалисты
специалисты по управлению персоналом
Документы после выпуска //
> Упаковывайте полученный опыт в портфолио
> Получайте сертификаты на русском и английском языках
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 тг-канала «Нейросетка»
Игорь Зуриев
Руководитель проектов по автоматизации бизнеса, внедрению систем на базе ИИ и нейросетей
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Эксперт по архитектуре и внедрению ИИ-решений с опытом работы от руководителя до технического директора 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 диалоговых помощников
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
к.э.н., доцент, старший научный сотрудник Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ
- Эксперт по архитектуре и внедрению ИИ-решений с опытом работы от руководителя до технического директора 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 диалоговых помощников
Александр Константинов
Технический эксперт по облачным технологиям Cloud.ru
программа курса >>
модуль 1: Мастерство работы с нейросетями
Курс подойдёт как для новичков, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить своё понимание промпт-инжиниринга и инструментов ИИ
Практика: напишете 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 большие языковые модели (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 запросами zero-shot (запросы без примеров) и few-shot (обучение на примерах).
Изучим, как большие языковые модели встроены в Microsoft Office, Yonote, Buildin
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), few-shot запросы (обучение на примерах).
Разберёмся, зачем нужны локальные большие языковые модели: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio.
Познакомимся с основными понятиями: что такое искусственный интеллект, машинное обучение и большие языковые модели (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 запросами zero-shot (запросы без примеров) и few-shot (обучение на примерах).
Углубим навыки: Chain of Thought (пошаговое мышление), Persona-based prompts (создание ролей), few-shot запросы (обучение на примерах).
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 большие языковые модели встроены в Microsoft Office, Yonote, Buildin
Разберёмся, зачем нужны локальные большие языковые модели: конфиденциальность, отсутствие цензуры, автономная работа. Научимся запускать их через LM Studio.
модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией больших языковых моделей (LLM)
Практика: создадите свой чат-бот, помогающий решить коммуникационную задачу с клиентами или коллегами
→
Вы освоите работу с программными интерфейсами (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 модуля — 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 большими языковыми моделями через программные интерфейсы (API), запоминают контекст, извлекают информацию и подключаются к внешним источникам данных
→
Разберёмся, как работают программные интерфейсы (API): от HTTP-запросов и токенов до отправки промптов. Познакомимся с документацией OpenAI, Gemini, YandexGPT и GigaChat.
Научимся извлекать структурированную информацию из ответов языковых моделей (например, JSON-данные) для дальнейшего использования в логике бота, включая классификацию сообщений и извлечение команд.
Научимся строить простые интеграции: как формируется запрос, что возвращает модель, как обрабатывать результат.
Разберёмся, как запоминать прошлые сообщения, использовать историю переписки и хранить промежуточные данные. Подключим Google Sheets, Бипиум или BuildIn как внешнее хранилище.
Создадим собственного Telegram-бота: разберёмся с BotFather, токеном, основными методами и логикой работы Telegram API. Познакомимся с концепцией получения обновлений (Webhooks) для Telegram.
Познакомимся с технологией RAG, которая позволяет модели обращаться к внешней базе знаний для формирования точных и актуальных ответов. Настроим подключение базы знаний к боту.
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ.
Объединим все изученные элементы: интеграцию с программными интерфейсами (API), память, метод дополнения генерации поиском (RAG) и логику принятия решений — для создания полноценного интеллектуального помощника, способного решать комплексные задачи.
Разберёмся, как работают программные интерфейсы (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 получения обновлений (Webhooks) для Telegram.
Свяжем Telegram с выбранной нейросетью: пользователь пишет боту — бот передаёт сообщение LLM — получает и отправляет ответ.
Научимся извлекать структурированную информацию из ответов языковых моделей (например, JSON-данные) для дальнейшего использования в логике бота, включая классификацию сообщений и извлечение команд.
Разберёмся, как запоминать прошлые сообщения, использовать историю переписки и хранить промежуточные данные. Подключим Google Sheets, Бипиум или BuildIn как внешнее хранилище.
Познакомимся с технологией RAG, которая позволяет модели обращаться к внешней базе знаний для формирования точных и актуальных ответов. Настроим подключение базы знаний к боту.
Объединим все изученные элементы: интеграцию с программными интерфейсами (API), память, метод дополнения генерации поиском (RAG) и логику принятия решений — для создания полноценного интеллектуального помощника, способного решать комплексные задачи.
Технологический партнёр 2-го модуля
Cloud․ru — провайдер облачных сервисов и ИИ-технологий, который делает доступ к облакам и искусственному интеллекту простым и удобным
Предоставляет доступ к облачным технологиям для всех студентов курса
модуль 3: Автоматизация без кода и ИИ-агенты
Практика: создадите полноценного ИИ-агента на No-Code платформе и протестируете его концепцию перед запуском MVP
→
Также разберёмся, как создавать ИИ- 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
ИИ-агенты — это следующий шаг после диалоговых помощников: они не просто отвечают, а самостоятельно инициируют действия, принимают решения и взаимодействуют с внешними сервисами.
В этом блоке вы научитесь проектировать полноценные ИИ-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 ИИ-сценарии: от сбора данных и передачи в LLM до автоматической отправки писем, создания задач или уведомлений в Telegram
→
Познакомимся с концепцией ИИ-агентов, отличиями от простых ботов и ручных задач. Узнаем, как работают платформы без кода (Make, n8n), какие задачи можно автоматизировать без кода, и как выглядит архитектура рабочих процессов (workflow).
Разберем концепции автономных агентов (AutoGPT, AgentGPT — без кодирования): какие возможности и риски они в себе несут и как эмулировать автономию в среде без кода.
Узнаем, как передавать данные между модулями, реализовывать ветвления (If/Else, Router/Switch) и циклы (Loops), обрабатывать списки данных.
Узнаем, как автоматизировать создание контента (посты, статьи), генерацию идей для кампаний, персонализацию обращений. Разберем, как использовать ИИ для анализа резюме, адаптации новых сотрудников, управления проектами.
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, электронной почте 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 методологию проверки концепции (Proof of Concept, PoC) для проверки концепции проекта перед выпуском минимально жизнеспособного продукта (MVP) для оптимального использования ресурсов команды.
Познакомимся с концепцией ИИ-агентов, отличиями от простых ботов и ручных задач. Узнаем, как работают платформы без кода (Make, n8n), какие задачи можно автоматизировать без кода, и как выглядит архитектура рабочих процессов (workflow).
Узнаем, как передавать данные между модулями, реализовывать ветвления (If/Else, Router/Switch) и циклы (Loops), обрабатывать списки данных.
Научимся подключать нейросети (DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) к Google Sheets, Trello, Notion, электронной почте 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 среде без кода.
Узнаем, как автоматизировать создание контента (посты, статьи), генерацию идей для кампаний, персонализацию обращений. Разберем, как использовать ИИ для анализа резюме, адаптации новых сотрудников, 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 методологию проверки концепции (Proof of Concept, PoC) для проверки концепции проекта перед выпуском минимально жизнеспособного продукта (MVP) для оптимального использования ресурсов команды.
стоимость обучения >>
Что вы будете уметь после курса «Нейросети для работы: от промптов до ИИ-агентов»
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 диалоговых помощников и ИИ-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 помощников 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
вопросы и ответы //
Курс создан для специалистов без технического образования: продуктовых и проектных менеджеров, маркетологов, специалистов по управлению персоналом, 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,
- ИИ-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