Оставьте свои контактные данные, чтобы записаться на курс и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Превратите рутинные задачи в работающие AI-инструменты. Научитесь проектировать, интегрировать и безопасно развертывать персональных ИИ-ассистентов, которые понимают ваш контекст и экономят до 40% рабочего времени.
Большинство из нас уже умеет задавать вопросы нейросетям. Однако настоящая ценность ИИ раскрывается, когда он перестает быть просто «чат-болталкой» и начинает действовать как полноценный цифровой сотрудник: анализирует ваши документы, подключается к системам через API, выполняет сложные цепочки действий по одному запросу и делает это безопасно.
Мы создали этот курс для руководителей и специалистов, которые хотят перейти от разовых экспериментов к системной автоматизации. Вместо долгой теории — формат «Сделал и применил». Вы придете с реальной рабочей задачей, а уйдете с готовым прототипом продукта или автоматизации, размещенным на сервере или домене, с полным набором документов (PRD, репозиторий, инструкция).
Почему это работает:
- Синхронная практика: Вы не просто смотрите, а повторяете действия за преподавателем в реальном времени.
- Реальный контекст: С первого модуля вы выстраиваете ИИ под свою роль и свои бизнес-процессы.
- Безопасность как приоритет: Мы учим интегрировать ИИ без риска утечек, через безопасные сценарии работы с данными.
По итогу обучения у вас на руках будет:
- Готовый AI-инструмент: Бот, дашборд, навык или автоматизация под вашу реальную задачу.
- Конструктор навыков (Skills): Созданная вами инструкция, которую ИИ выполняет по команде.
- Техническая документация: PRD (описание продукта), карта интеграций и инструкция по развертыванию на GitHub/сервере.
- Инженерная уверенность: Навык деплоя проектов, работы с API и управления контекстом нейросетей.
Как мы идем к этому результату:
- Контекст и AI-система: Настраиваем «рабочий мозг» для ИИ. Формируем профиль роли и правила ассистента.
- Интеграции (API, MCP): Учим ИИ получать данные из CRM, файлов и баз знаний, выбирая безопасный маршрут подключения.
- Skills & Автоматизация: Собираем первый рабочий навык. Связываем шаги в процесс, который запускается одной командой.
- Продукт и PRD: Переводим идею в прототип. Определяем MVP и критерии, по которым поймем, что продукт готов.
- Деплой и GitHub: «Оживляем» проект. Размещаем его в репозитории и публикуем на учебном сервере или хостинге с доступом по URL.
Программа курса
-
Тест
-
Настраиваем рабочее пространство, в котором ИИ знает вашу роль, задачи, документы, правила и ограничения.
2.1 Принципы работы LLM: контекстное окно, ограничения и проверка результата 2.2 Структура персональной AI-системы: профиль роли, рабочая папка, правила агента -
Разбираемся, как ИИ получает данные из других сервисов и выполняет действия: через файлы, браузер, API и MCP.
3.1 Способы интеграции: ручной обмен, импорт/экспорт, API и MCP 3.2 Карта внешних систем и выбор безопасного маршрута интеграции -
Превращаем повторяемую задачу в skill — понятную инструкцию, которую AI-агент может выполнять по одной команде.
4.1 Различия между skill, агентом, инструментом и pipeline 4.2 Структура skill: инструкция, входы, выходы, ограничения и критерии качества -
Переходим от идеи к продукту: определяем проблему, пользователя, основной сценарий, границы первой версии и критерии готовности.
5.1 Проблема, пользователь, сценарий и структура PRD 5.2 Границы MVP, требования, критерии приёмки и прототипирование ключевого сценария -
Доводим проект до состояния, когда он хранится в GitHub и может работать постоянно — на учебном сервере, Timeweb или другом хостинге, с доступом по URL/домену.
6.1 Git и GitHub: репозиторий, коммит, история изменений и безопасная работа с секретами 6.2 Деплой, мониторинг, перезапуск и откат изменений -
Практическая работа и защита проекта.
Форма проведения занятий
Базовый (онлайн)
Форма обучения: очно-заочная с применением дистанционных технологий. По окончании обучения выдается удостоверение установленного образца о повышении квалификации. Сведения о документах о квалификации вносятся в Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении (ФИС ФРДО) в течение 30-и дней с даты выдачи соответствующего документа.
-
24 ак. часа
-
по мере формирования групп
