[karpov.courses] Нейросети для работы. Тариф Полный курс (МФТИ)

[ЫЫыыыЫЫ]

Ссылка на картинку

О курсе:

«Нейросети для работы» — совместный курс karpov.courses и МФТИ, разработанный при участии экспертов по LLM, no-code автоматизации и внедрению ИИ в бизнес-процессы.

Karpov.courses:

• Онлайн-школа Data Science с практическим подходом к обучению
• Курсы по аналитике данных и машинному обучению помогают начать карьеру в IT или прокачать уже имеющиеся навыки
• Программа строится вокруг практики: задания на основе реальных кейсов и поддержка экспертов
• Выпускники karpov.courses не только «знают основы» — они умеют решать задачи бизнеса
• Преподаватели — действующие специалисты из ведущих российских компаний

МФТИ:

• Московский физико-технический университет — ведущий технический вуз страны
• 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
• Лидер по уровню средней зарплаты выпускников, занятых в IT-сфере

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.

Кому подойдёт курс:

1. Продуктовые и проектные менеджеры
   Получайте сводки из отзывов и данных за минуты.
   Автоматизируйте подготовку отчётов и презентаций, чтобы самостоятельно принимать решения и быстро доносить их до команды.
2. Аналитики и специалисты по работе с данными
   Снимайте рутину с отчётности и интеграций: генерируйте SQL промпты, собирайте ботов для запросов к данным, готовьте визуализации и сводки быстрее — больше времени на инсайты.
3. Маркетологи и специалисты по коммуникациям
   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.
4. HR-специалисты и тимлиды
   Автоматизируйте первичный скрининг резюме по заданным критериям и генерацию писем кандидатам. Формируйте итоги встреч и персональные сценарии онбординга без ручной работы.
5. Фаундеры и операционные директора
   Собирайте AI-агентов, которые по расписанию сводят метрики, проверяют статусы и уведомляют в Telegram/почте. Держите процессы под контролем без микроменеджмента.
6. Разработчики и технические специалисты
   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.

Программа:

Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM)

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.

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.

1. Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу
2. Промпт-инжиниринг: как ставить задачи ИИ
3. Знакомство с зарубежными LLM: DeepSeek, Gemini, Claude
4. Продвинутые техники промпт-инжиниринга
5. YandexGPT: возможности и применение
6. СберGigaChat: инструмент для бизнеса
7. LLM в инструментах: Microsoft Office, Notion, Canva и др.
8. Локальные нейросети и LM Studio

Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM

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.

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.
Практика: создадите свой чат-бот, помогающий решить коммуникационную задачу с клиентами или коллегами.

1. Введение в API для LLM
2. Подключение LLM к приложению через API
3. Введение в Telegram Bot API
4. Интеграция LLM с Telegram-ботом
5. Память бота: хранение контекста
6. Retrieval Augmented Generation (RAG)
7. Создание «умных» чат-ботов

Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты

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.

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.
Практика: создадите полноценного AI-агента на No-code платформе и протестируете его концепцию перед запуском MVP.

1. Введение в no-code автоматизацию и AI-агентов
2. Построение сложных Workflow: логика и циклы
3. Основы no-code платформ: Make и n8n
4. ИИ-решения для бизнеса: маркетинг, HR, менеджмент
5. Интеграция LLM с внешними сервисами
6. Ответственный ИИ: предвзятость, безопасность и этические дилеммы
7. Что такое AI-агент в no-code контексте
8. Выбор оптимальных ИИ-инструментов и разработка идей для финального проекта

Тариф Полный курс:

• Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM)
• Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM
• Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты

Показать больше