Новые складчины | страница 11

​

ИИ-система, которая работает вместо тебя 24/7, приводя подписчиков и клиентов
— всего 15 минут в день
— без опыта и технических знаний
— без вложений и команды

Программа интенсива:
Раздел 1
ПОДГОТОВКА ПРОФИЛЯ И ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ
Раздел 2
СТРАТЕГИЯ РОСТА И СОЗДАНИЕ КОНТЕНТА
Раздел 3
ИНСТРУМЕНТЫ ИИ ДЛЯ КОНТЕНТА
Раздел 4
ИИ ДЛЯ ВИЗУАЛЬНОГО КОНТЕНТА
Раздел 5
ИИ ДЛЯ ЗАРАБОТКА НА БЛОГЕ
Бонус
ИИ ДЛЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ЗАРАБОТКА

​

Natural Language Processing позволяет нейросетям понимать человека
В том числе имитировать разговор, выполнять запросы, извлекать пользу из массивов естественной речи
Например, NLP используют чат‑боты, голосовые ассистенты, автопереводчики, сложные аналитические системы

Курс подойдёт тем, у кого есть опыт работы с данными, Machine Learning и Deep Learning:

• Специалистам в области Data Science
  Разберёте методы извлечения признаков из текста и сможете применять NLP для работы с большими данными и решения бизнес-задач
• DL- и ML-инженерам
  Изучите способы обработки текстовых данных и современные архитектуры и будете использовать NLP в своих реальных проектах
• Разработчикам
  Освоите актуальные библиотеки и инструменты, чтобы внедрить технологии NLP в разработку приложений, которые используют текстовые данные

Освойте продвинутые подходы, модели и архитектуры

• GPT
• RoBERTa
• DeBERTa
• NER
• AutoGen
• STF
• PEFT
• RLHF
• LoRA
• vLLM
• TS
• Seq2Seq
• RAG
• ANN
• FAISS
• BM25
• CLIP
• SigLip
• Векторные БД
• Florence
• LangChain
• AutoGen
• smolagents
• MCP
• ElasticSearch

Чему научитесь на курсе:

• Понимать и применять современные NLP-модели: от BERT до LLM
• Строить RAG и агентные системы
• Обучать LLM с оптимизацией операций на GPU
• Создавать модели генерации текста, перевода, NER и мультимодальные решения
• Работать с поиском: от классического BM25 до векторного по эмбеддингам

Как проходит курс:

• Сопровождение кураторами
• Обратная связь от опытных наставников
• Воркшопы с экспертами
• Теория на платформе Практикума
• Практические задания с ревью на готовой инфраструктуре в облаке

Что вас ждёт на курсе:

• Ключевые NLP-архитектуры: от вариаций BERT до RAG и агентных систем
• Фокус на актуальные задачи: NER, QA, VQA, машинный перевод и сценарии с RAG
• Удостоверение о повышении квалификации

Программа:

00 Бесплатная часть. Нейросетевые решения на практике

Практическая работа

• Научитесь использовать предобученные модели для анализа текста и изображений и интерпретировать результаты их работы

Инструменты и технологии

• PyTorch
• CV
• NLP

Содержание

1. Знакомство с курсом
   Узнаете, как организован курс: из чего состоит программа, как устроена платформа, какие активности вас ждут
2. Введение в нейросети и их роль в решении сложных задач
   Поймёте, в каких областях применяются нейросети и какие задачи они решают в реальной жизни
3. Работа с текстами
   Классифицируете тексты с использованием предобученной модели
4. Работа с изображениями
   Классифицируете изображения с помощью предобученной модели
5. Нейросети на практике
   Научитесь использовать нейросети в повседневной практике и для решения профессиональных задач

01 Современные модели: обучение и ключевые механизмы

Проект

• Решите задачу NER, выявив все сущности, и предскажете, сколько их в тексте, через регрессию по CLS

Инструменты и технологии

• RoBERTa
• XLM-RoBERTa
• DeBERTa
• NER
• PyTorch Lightning
• DP
• DDP
• FSDP

Содержание

1. Multi-Head Attention и BERT
   Разберёте трансформер на уровне тензоров, attention-механизм, позиционные эмбеддинги и skip connections. Напишете полный encoder с нуля. Изучите архитектуру BERT, задачи MLM и NSP, CLS-токен, ограничения attention и такие решения, как flash/sparse attention
2. Эволюция моделей в NLP
   Сравните токенизаторы (BPE, WordPiece и другие) по стабильности и размеру словаря. Рассмотрите развитие моделей: RoBERTa, XLM-R, DeBERTa, e5, включая мультиязычные и облегчённые версии для продакшна. Изучите NER: BIO-разметку, entity spans, лоссы
3. Эффективная тренировка моделей
   Освоите float16, bfloat16, mixed precision, включите AMP в PyTorch. Изучите квантизацию (PTQ, QAT) и распределённую тренировку (DataParallel, DDP, FSDP). Разберёте torch.compile и научитесь работать с PyTorch Lightning

02 Большие языковые модели

Проект

• Дообучите языковую модель, чтобы управлять генерацией текстов на разных этапах — pretrain, SFT, alignment

Инструменты и технологии

• LoRA
• QLoRA
• SFT
• TRL
• vLLM
• FlashAttention
• Triton
• ALiBi
• RoPE

Содержание

1. Введение в большие языковые модели
   Изучите фундаментальные концепции LLM. Рассмотрите архитектуры для генерации текста: decoder-only, encoder-decoder, диффузионные модели. Разберётесь с устройством attention-масок, их влиянием на генерацию. Реализуете вызов API через OpenRouter. Исследуете ограничения LLM
2. Архитектура и принципы работы LLM
   Узнаете принципы обучения декодера. Реализуете цикл генерации текста с чат-шаблонами Jinja. Рассмотрите методы улучшения генерации: In-Context Learning, reasoning, CoT. Изучите стратегии генерации текста: beam search, sampling, temperature, top-k, top-p, repetition penalty. Поймёте причины их выбора
3. Оптимизации в LLM
   Попробуете методы обучения и оптимизации LLM: LoRA, QLoRA, адаптеры, PEFT и Unsloth. Поймёте проблему длинного контекста. Освоите методы расширения контекста: KV cache, paged attention, speculative decoding, continuous batching. Проведёте оптимизацию на GPU с использованием Triton, fused layers и FlashAttention. Примените gradient checkpointing и выберете стратегии обучения под ресурсы и скорость

03 Путь генеративного NLP: от Seq2Seq к RAG

Проект

• Разработаете retrieval-систему по статьям из arXiv, с поиском по документам и генерацией ответов на естественном языке

Инструменты и технологии

• T5
• LoRA
• Seq2Seq
• BLEU
• ROUGE
• chrF
• COMET
• RAG
• Векторные базы данных
• LangChain

Содержание

1. Архитектуры Seq2Seq в трансформерах
   На примере T5 и русскоязычных аналогов разберёте архитектуру encoder-decoder. Поймёте принципы cross-attention и teacher forcing. Изучите метрики BLEU и ROUGE. Примените T5 к разным NLP-задачам. Освоите предобучение T5 с помощью span corruption. Рассмотрите ключевые бенчмарки
2. Генерация текста для практических задач
   Изучите модели машинного перевода mT5 и NLLB. Освоите их дообучение для доменов. Разберёте методы улучшения параллельных корпусов: выравнивание, фильтрацию, back-translation и paraphrasing. Решите NER-задачу в формате генерации с промптингом и constrained decoding. Дообучите Seq2Seq-модели и оцените качество перевода
3. Retrieval-Augmented Generation — RAG
   Узнаете причины галлюцинаций и как RAG снижает риск ошибок. Изучите bi-encoder и cross-encoder, гибридный поиск и векторные базы (FAISS, Chroma, Qdrant). Рассмотрите методы снижения размерности и индексации. Построите RAG-пайплайн: от подготовки документов до генерации ответа. Освоите LangChain и оценку качества поиска

04 Современный NLP: поиск, агенты и мультимодальность

Проект

• Разработаете модель, которая будет искать изображения по описанию, проверять их на релевантность и отвечать на вопросы по содержанию

Инструменты и технологии

• rapidfuzz
• OpenSearch
• datasketch
• LangChain
• AutoGen
• smolagents
• MCP
• CLIP
• SigLIP
• BLIP
• LLaVA
• Florence

Содержание

1. Полнотекстовый поиск
   Рассмотрите нечёткий поиск и алгоритм Левенштейна. Освоите rapidfuzz и BM25. Поработаете с индексами в OpenSearch. Разберёте расширенные техники поиска. Изучите LSH с datasketch. Сравните подходы через хэши и эмбеддинги. Реализуете гибридный поиск с опечатками, а также индексацию и дедупликацию коллекций
2. Агенты
   Изучите function calling, structured output, а также интеграцию функций через LangChain. Разберёте агентные системы: ReAct, LLM-as-judge и современные фреймворки (AutoGen, smolagents), а также протокол MCP. Создадите агента для работы с интернетом и веб-страницами. Рассмотрите архитектуры Perplexity и Deep Research
3. Мультимодальные архитектуры
   Узнаете, как создаются мультимодальные датасеты и бенчмарки. Разберёте CLIP и его варианты (SigLIP, ViT-L/14), а также модели BLIP, Florence и LLaVA для VQA. Научитесь выявлять ошибки аннотаций с помощью CLIP и применять его для поиска, очистки датасетов и VQA-задач

Авторы — инженеры с большим опытом обучения нейросетей
Они собрали и систематизировали свои знания, чтобы вы учились на реальных кейсах, с которыми сталкиваются специалисты на практике

• Антон Моргунов
  Программный эксперт курса. Senior ML-инженер в Базис Центре
• Даниил Важев
  Исследователь в Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики в ВШЭ. Мидл DL/ML-инженер в НБКИ. PhD Student в Сколтехе
• Кирилл Бобылев
  Senior Data Scientist в Ozon Tech. Специализируется в Moderation, Anti-fraud, QC
• Станислав Жбанников
  NLP-инженер в GigaChat Pretrain. Занимается оптимизацией обучения крупных MoE-моделей. Был Lead Data Scientist в Ecom.tech, руководил DS-командой разработки умного ассистента для поиска товаров

​

Это курс для специалистов с опытом, которые хотят профессионально вырасти

Нужно знать основы SQL и объектно-ориентированного программирования, уметь использовать Python для решения ML-задач, быть знакомым с проектированием веб-сервисов на Flask, FastAPI или Django, работать в Git на уровне открытого PR и с простыми пайплайнами по обработке данных в оркестраторах общего применения Airflow или Prefect

• Специалисты в области Data Science и Machine Learning
  Разберётесь в ключевых практиках и инструментах MLOps, чтобы разворачивать и управлять ML-моделями в продакшн-среде
• ML-инженеры и специалисты по DevOps
  Структурируете знания и освоите подход к управлению жизненным циклом ML-моделей: автоматизируете развёртывание, настройку мониторинга и обновление моделей в продакшене
• Инженеры данных
  Погрузитесь в новую предметную область и выйдете за рамки классических ETL-процессов: научитесь организовывать и сопровождать ML-модели в продакшене

Через 5 месяцев вы сможете

• Оценивать зрелость ML-проекта при помощи фреймворка MLOps-зрелости
• Развёртывать ML-модели в продакшене
• Настраивать и поддерживать CI/CD-процессы для ML, чтобы автоматизировать обновление и интеграцию моделей
• Разрабатывать MLOps-архитектуру, адаптированную под конкретный кейс
• Выбирать подходящий способ деплоя в зависимости от бизнес-требований
• Работать в облачной среде и управлять ML-инфраструктурой при помощи Yandex Cloud
• Автоматизировать жизненный цикл ML-модели: предобработку данных, эксперименты, развёртывание и мониторинг
• Обеспечивать надёжность и контроль качества моделей с помощью версионирования, тестирования, мониторинга данных и метрик
• Взаимодействовать с другими специалистами, создавая комплексные ML-решения, готовые к масштабированию

Освоите стек технологий, который соответствует современным требованиям MLOps

• Python
• Git
• Docker
• Docker Compose
• FastAPI
• MLflow
• ClearML
• S3
• Yandex Cloud
• Prometheus Stack
• Evidently
• Great Expectations
• Airflow
• PostgreSQL
• Linux
• GitLab CI
• CI/CD
• NFS
• Kserve

Программа:

1. Введение в MLOps
2. Практики разработки
3. DevOps- и CI/CD-практики
4. Контейнеризация и облачное окружение
5. Качество и версионирование данных
6. Отслеживание экспериментов, управление ML-моделями и их хранение
7. Оркестрация и ML-пайплайны
8. Развёртывание ML-моделей
9. Мониторинг и обратная связь

​

Освойте вайбкодинг за 30 дней и начните создавать сайты стоимостью от $1.000 без программирования.
Обучение на реальных проектах, за которые клиенты готовы платить

Получите актуальные навыки вайбкодинга за 4 недели:

• Вы сможете запустить стартап в одиночку – Реализуете любые идеи, чистые и масштабируемые MVP за выходные без привлечения дорогой команды разработчиков и сэкономите от $10.000
• Научитесь создавать сложные проекты – Вы разработаете лендинг и fullstack приложение, которые можно показать работодателю или использовать как основу для своих продуктов
• Станете вайбкодить осознанно – Получите базовые навыки фронтенда, научитесь обеспечивать безопасность приложения и перестанете бояться работать с нейросетями

За 4 недели вы создадите 2 проекта без программирования и освоите навыки, которые открывают путь к заработку $1.000+/мес:

• 70+ уроков – более 23 часов практического контента
• 2 проекта – вы добавите в портфолио по окончании обучения

Кому подойдёт обучение:

Новичкам без опыта:

• Освоите новую профессию с нуля — даже если никогда не писали код
• Создадите 2 серьёзных проекта в портфолио за месяц
• Получите навыки для заработка от $1.000 за проект
• Освоите актуальные fullstack-технологии
• Перестанете бояться «AI-галлюцинаций»

Фрилансерам:

• Увеличите доход и расширите список предоставляемых услуг
• Поднимете средний чек в 2-3 раза
• Сможете предлагать полный цикл дизайна и разработки
• Будете создавать проекты в 10 раз быстрее
• Перестанете зависеть от программистов

Стартаперам и бизнесу:

• Начнёте создавать MVP за выходные
• Сможете тестировать гипотезы без большой команды
• Сократите расходы на IT в 5-10 раз
• Увеличите эффективность сотрудников
• Сэкономите $10.000+ на разработке
• Получите шанс привлечь инвесторов с рабочим прототипом

Программа:

База вайбкодинга:

• Начало работы с Cursor AI
• Настройка Cursor
• Работа с Claude Code и аналогами Cursor

Первый проект:

• Вёрстка лендинга
• Монетизация навыков вайбкодинга

Продвинутый вайбкодинг:

• Продвинутая работа с Cursor
• Git и GitHub для вайбкодинга

Разработка продукта:

• Введение в базовый бэкенд
• Разработка бэкенда сервиса нейросчетчика калорий
• Введение в базовую вёрстку
• Разработка фронтенда сервиса нейросчетчика калорий

​

За 7 дней разберешься с нейросетями: научишься делать с ИИ стильные и продающие фото своих изделий, напишешь живые тексты и соберешь готовый набор эмодзи.
Все это без сложных терминов и страшных слов - в итоге будешь экономить часы на создании контента и продающих фото для блога

Практикум идеально подойдет тебе, если:

• на контент уходит слишком много времени и посты появляются "когда получится"
• устала думать "что писать" и хочешь научиться быстро собирать тексты, которые звучат по-человечески, а не как от робота
• фоткаешь изделия, но на выходе фото не цепляют, выглядят невкусно. И вообще переживаешь о том, что нужно супер оборудование и "инстаграмная"* (запрещен в РФ) квартира
• пробовала нейросети, но было ощущение "я туплю, это сложно, не для меня"
• мечтаешь сэкономить время на рутине и продвижении и оставить время на главное: заказы, творчество, жизнь

Твои результаты после Практикума по нейросетям

• наконец-то разберешься, какие нейросети лучше подойдут для рукодельницы, какие подбирать под твою задачу и как ими пользоваться без сложных терминов
• сможешь собрать свой набор эмодзи, который будет выделять тебя среди конкурентов (а также помогать продвижению)
• сможешь создать минимум 5 продающих фото вашего изделия для блога: поймешь, как обрабатывать фото с помощью ИИ и поместишь их в красивую фотостудию, не выходя из дома и не отходя от компьютера
• сможешь написать готовые тексты для блога с помощью ИИ и поймешь, как экономить часы на создание контента и больше не думать "а что написать"
• получишь готовые промты, которые нужно просто вставить и получить результат

Спойлер: Что будет на Практикуме

• Уроки

1) Разбираемся с ИИ: какие существуют и с какими будем работать

• Chat GPT (работаем с помощью подручных средств, все объясню)
• Chat GPT в ТГ-боте
• DeepSeek

Результат: поймешь, какие нейросети лучше выбрать для той или иной задачи, как они работают, и зарегистрируешься в них

2) Создаем с помощью Chat GPT собственный набор эмодзи

С помощью этого урока разберешься, как создать эмодзи в нейросети и как их загрузить в ТГ-канал (а также, как потом смотреть статистику набора эмодзи)

Результат: свой собственный набор, с помощью которого выделишься среди конкурентов и сможешь использовать его для продвижения

3) Создаем и обрабатываем фото с помощью ИИ

Результат: минимум 5 готовых продающих картинок для блога; готовые промты, которые можешь вставить и получить результат; поймешь, как помещать свои изделия в "красивую фотостудию", не отходя от компьютера. Сэкономишь часы на создание визуала и избавишься от "не умею красиво фоткать", "у меня не та квартира", "не умею ставить свет"

4) Создаем тексты для блога

Результат: поймешь, как настроить ИИ, чтобы писал, как ты; разберешься, как редактировать тексты ИИ, чтобы они не звучали искусственно; также дам готовые промты, который помогут создавать классные тексты для блога. На самом практикуме сможешь создать минимум 3 текста

Помимо этого, тебя ждут:

• Задания после каждого урока, чтобы ты не просто посмотрела теорию, а начала ДЕЛАТЬ
• Общий чат и моя обратная связь во время Практикума: буду отвечать на все вопросы, которые возникают в процессе
• Сообщество единомышленников: сможете друг на друга подписаться, общаться и поддерживать. А также давать друг другу обратную связь

Тариф:

• Уроки: 5 видеоуроков + 2 текстовых урока
• Задания после каждого урока
• Готовые промты, которые можно просто вставить и получить результат
• Общий чат

​

Как привлекать трафик и продавать на автомате с помощью нейросетей — за 2 недели практики

• Создадите автоворонку
• Запустите ИИ-клона
• Внедрите ИИ-продажников
• Настроите 12 ботов для трафика

После обучения вы сможете

• Создавать контент в 10 раз быстрее
  Тексты, изображения, видео, аудио, контент-стратегии и даже игры!
  
  
• Автоматизировать до 70% рутинных задач
  Создавать презентации, креативы для соцсетей, отчёты и аналитику.
  
  
• Зарабатывать на партнёрской программе
  Автоматизировать контент и получать комиссию до 50% с каждой продажи.

Кому подойдёт марафон
Для экспертов, малого бизнеса и SMM, кто хочет:

• Получать заявки каждый день
  Без бюджета на рекламу, через умный ИИ-контент.
  
  
• Автоматизировать продажи
  ИИ-менеджер общается с клиентами 24/7 как живой человек.
  
  
• Привлекать без съёмок
  Клиенты и подписчики через ИИ-контент без камеры.
  
  
• Настроить 12 ботов
  Боты находят клиентов в чатах и нативно продают продукт.
  
  
• Зарабатывать на партнёрке
  Комиссия до 50% в партнёрской программе Ai-Seven.

Программа марафона

Неделя 1: Автоматизация продаж

• Сборка конверсионной автоворонки.
• Подключение ИИ-менеджеров: настраиваем ботов, которые общаются с клиентами и продают как живые люди.
• Внедрение 12 ботов для генерации бесплатного трафика из соцсетей и чатов.
  
  Результат: работающая система продаж, которая приносит заявки, пока вы занимаетесь своими делами.

Неделя 2: Вирусный контент и ИИ-клоны

• Упаковка профиля под приём трафика.
• Система создания продающего контента: как делать быстро и регулярно.
• Создание ИИ-клона с вашей внешностью и голосом.
• Карусели. Автопостинг. Кодовое слово. Монетизация.
  
  Результат: упакованный профиль, поток контента на автопилоте и понимание, как превращать охваты в деньги.

​

​

За 2 месяца собираешь многоагентную систему, которая заменяет отделы: маркетинг, разработка, продукт, производство. Работает 24/7.

Что ты получишь:
Три опоры курса. Каждая работает на твой бизнес — и даёт измеримый результат через 2 месяца.

Практика построения системы агентов
Не «освой промпты» — а реальная инженерия

• Создаёшь агентов с нуля в Claude Code, Antigravity, Cursor
• Связываешь их в команду: оркестратор, исполнитель, эксперт
• Управляешь MCP-серверами и инструментами
• Результат — рабочая система, а не демо в чате

Адаптация под твою нишу
Универсальная методика, применение — индивидуальное

• Первые уроки — фундамент, одинаковый для всех
• Дальше собираешь систему под СВОЙ бизнес
• Ремесло, услуги, e-commerce, образование, консалтинг
• Агенты решают задачи ИМЕННО твоих отделов

Второй поток дохода
Собранную систему продаёшь другим бизнесам

• Освобождаешь 10–20 часов в неделю себе
• Перестаёшь переплачивать подрядчикам
• Упаковываешь систему в услугу для партнёров
• Первый платный клиент ещё во время курса

​

AI-Отделы:
Ты не нанимаешь команду. Ты создаёшь многоагентную систему, и каждый отдел бизнеса работает на тебя 24/7. Ниже — что реально строят ученики в своих бизнесах после курса.

Маркетинг
Контент-план, тексты, баннеры, посевы, аналитика и прогревы — на конвейере из агентов.

Разработка
Сайты, Telegram-боты, MVP, интеграции, автоматизации — собираются агентами за часы, не недели.

Продукт
Исследование рынка, UX-ресерч, прототипы, анализ фидбека — агенты работают как продуктовый отдел.

Производство
Контент-конвейер, workflow-автоматизация, обработка рутинных операций без участия человека.

Продажи
Прогрев лидов, CRM-автоматизация, скрипты, cold outreach, квалификация входящих — на агентах.

Поддержка
FAQ-боты, первая линия поддержки, обработка заявок, сбор обратной связи — 24/7 без выгорания.
​

Спойлер: Программа

16 уроков • 4 блока • 2 месяца

Блок 1. Фундамент AI-агентов
Недели 1–2 · База, на которой собирается любой бизнес-агент

01. Введение в экосистему AI и первый агент
Стартуем с настройки среды, принципов работы с Claude Code, Antigravity, Cursor. Уже на первом занятии создаём первого рабочего агента и понимаем логику взаимодействия: ты ставишь задачу — агент выполняет.

• Настройка рабочего окружения и API-ключей
• Оплата AI-сервисов из РФ (SMS365, OpenRouter)
• Первый рабочий агент с нуля за одно занятие

02. Промпт-инжиниринг и контекст для агентов
Учимся формулировать задачи так, чтобы агент понимал с первого раза. Управляем контекстом, системными промптами, ограничениями. Снижаем количество ошибок и галлюцинаций.

• Архитектура промптов и системных инструкций
• Управление токенами и контекстом
• Практика: агент с предсказуемым поведением

03. Skills: кастомные навыки под твой бизнес
Создаём собственные skills — шаблоны задач, которые агент применяет под твою нишу. Парсинг, обработка таблиц, генерация контента, автоматические отчёты.

• Skill Creator и структура навыка
• Реюз skills между проектами
• Первые 3 skills под твою реальную задачу

04. Один агент → команда агентов
Переходим от одиночного агента к связке. Разбираем роли, иерархию, делегирование. MCP-серверы как инструменты для агентов. Основа для всего дальнейшего курса.

• Роли агентов (оркестратор, исполнитель, эксперт)
• MCP (Model Context Protocol) и инструменты
• Первая связка из 3 агентов

​

Блок 2. Многоагентная система
Недели 3–4 · Собираешь структуру, которая работает без тебя

05. Оркестрация и сложные workflow
Строим многошаговые процессы: агенты передают результат друг другу, проверяют работу, декомпозируют задачи. Это основа любой AI-команды.

• Цепочки агентов и контроль качества
• Декомпозиция больших задач
• Обработка ошибок и повторные попытки

06. GitHub и версионирование работы агентов
Почему без Git в многоагентной системе хаос. Repo как контекст для агентов, ветки под эксперименты, безопасное слияние результатов работы нескольких агентов.

• Repo как база знаний агента
• Ветки для параллельной работы агентов
• Ревью и безопасный merge

07. Память агентов, RAG и базы данных
Даём агентам долговременную память: история клиентов, регламенты компании, документы, специфика твоего бизнеса. Векторные базы и контекст компании.

• Векторные базы и семантический поиск
• PostgreSQL + pgvector для бизнеса
• Агент, который помнит всё о твоих клиентах

08. Интерфейсы к твоей системе агентов
Не только через терминал. Делаем веб-интерфейсы, Telegram-боты, голосовые сценарии — чтобы твоя система агентов работала из любого канала.

• Web-панель для управления агентами
• Telegram-бот как точка входа
• Voice-сценарии и омниканальность

​

Блок 3. AI-отделы под твой бизнес
Недели 5–6 · Агенты работают вместо маркетинга, продаж, продукта

09. AI-отдел маркетинга
Собираем контент-конвейер: от исследования рынка до публикации постов. Агенты пишут, проверяют, согласовывают. Маркетинговая система, которая работает 24/7.

• Агент-копирайтер под твою нишу
• Агент-SMM с контент-планом на месяц
• Анализ конкурентов и рынка через агентов

10. AI-отдел продаж и поддержки
Квалификация лидов, первая линия поддержки, скрипты продаж, cold-outreach. Агент общается с клиентом и передаёт сложные кейсы человеку.

• Агент-квалификатор входящих лидов
• Скрипты и сценарии диалогов
• FAQ-бот и передача в живого человека

11. AI-отдел продукта и исследований
Агенты делают custdev, анализируют фидбек, строят гипотезы, готовят прототипы. Продуктовая работа, на которую раньше нужен был PM.

• Автоматический анализ обратной связи
• Агент-исследователь рынка (OSINT)
• Генерация и приоритизация гипотез

12. AI-отдел производства и операций
Автоматизация рутинных операций бизнеса: обработка заявок, отчётность, парсинг данных, интеграции с CRM и таблицами. Всё, что раньше делали руками.

• Автоматизация отчётов и расчётов
• Парсинг и обогащение данных
• Интеграции с CRM, Google Sheets, Notion

​

Блок 4. Запуск, масштаб и монетизация
Недели 7–8 · От локальной системы к продукту и доходу

13. Безопасность и продакшен-готовность
Изоляция окружений, хранение ключей, защита клиентских данных, аудит работы агентов. Переходим от «работает у меня на ноуте» к «работает в проде».

• Хранение секретов и env-переменных
• Защита данных клиентов (152-ФЗ)
• Логи, мониторинг и аудит агентов

14. Деплой системы на серверы
Выводим многоагентную систему в рабочую среду: Vercel, Timeweb Cloud, Docker. Настройка домена, SSL, CI/CD. Твоя система работает без тебя 24/7.

• Деплой на Vercel и Timeweb Cloud
• Docker и окружение проекта
• Домены, SSL, базовая защита

15. Упаковка в услугу: продай свою систему другим
Как превратить свою AI-систему в услугу для других бизнесов. Оффер, ценообразование, первый клиент. Второй поток дохода после курса.

• Формулировка оффера для партнёров
• Ценообразование AI-услуг
• Первый платный клиент из твоей ниши

16. Финальный разбор проектов и roadmap
Итоговая презентация: что собрал каждый ученик, разбор полётов, план развития на следующие 3 месяца. Куда двигаться дальше — вглубь ниши или вширь по рынку.

• Презентация AI-систем учеников
• Разбор ошибок и докрутка проектов
• Индивидуальный roadmap на 3 месяца

​

Спойлер: Что собирают в потоке

AI-Боты:

• ИИ Звонарь
  Автоматические звонки клиентам с использованием ИИ. Разговор по скрипту, отработка возражений.
  
  
• ИИ-Аудиогид
  Анализ фото объекта и генерация истории голосом прямо в Telegram.
  
  
• ИИ-Астролог «Селена»
  Математически точные натальные карты и компенсаторика вместо общих гороскопов.
  
  
• ИИ-Поддержка «Без долгов»
  Анализ эмоций и вежливые ответы. Снижение потерь лидов в юридической практике.
  
  
• AI-Секретарь (RAG)
  Помощник с долгосрочной памятью о вашей деятельности годами.

SaaS / Стартапы:

• iCore AI
  ИИ-нутрициолог: распознавание еды по фото, эмпатичные советы, автопилот питания.
  
  
• BioGenius (ЕГЭ)
  ИИ-репетитор для ЕГЭ. Инженерная архитектура, ведущая ученика по шагам.
  
  
• Джарвис V1
  Управление цифровой экосистемой голосом и текстом. 14 модулей управления.
  
  
• OSINT-Комплекс
  Цифровой детектив: сбор фактов по открытым данным без ограничений BigTech.
  
  
• STEALTH: Анти-Инстаграм
  A/B тесты для реальной жизни. Анонимное голосование и сухая статистика.

Автоматизация:

• AI-Калькулятор сделок
  Замена Excel на бота для брокеров. Расчет выгоды за 2 минуты вместо 27.
  
  
• CRM-Автоматизация
  Excel → AI-агент → Готовый отчёт за секунды прямо в Telegram.
  
  
• ИИ-Мониторинг Telegram
  Сканирование 300+ каналов 24/7. Распознавание контекста и трендов для медиа.

Маркетинг:

• Лидогенерация через чаты
  Парсеры, которые находят горячих клиентов в Telegram-чатах раньше конкурентов.
  
  
• AI Dubbing
  Клонирование голоса и мимики для глобальной экспансии контента за 30 секунд.
  
  
• Reels-конвейер
  Автоматизированная фабрика контента. Клонирование эксперта и автопостинг.
  
  
• Парсер для ремонта (Крд)
  10-20 целевых заявок в день через мониторинг чатов в реальном времени.
  
  
• Парсер для логистики
  До 30 горячих лидов в день. Окупаемость инструмента — 2 недели.

​

Получи готовую систему профессии AI-специалист и зарабатывай на актуальных навыках для блога и бизнеса
Одна профессия которая заменяет команду из семи специалистов и даёт уверенность в завтрашнем дне в эпоху перемен.

Для кого этот курс:
Этот курс для тебя если:

• Хочу новую профессию которая будет востребована через 5 лет
• Хочу работать меньше а зарабатывать больше
• Хочу выйти на фриланс но не знаю с чем
• Пробовал ИИ но не понял как превратить это в деньги
• Чувствую что надо успеть но не знаю куда идти

Этот курс не для тебя если:

• Ищешь волшебную таблетку без усилий
• Хочешь посмотреть видео и ничего не делать
• Не готов выходить в рынок и получать обратную связь

Давайте честно? Про ИИ слышали все. Все понимают что это важно, что это освобождает время, даёт больше свободы, но есть но… Денег от этого не стало больше. И большинство людей пользуются только на уровне общения с чатом.

Ядро – твой путь в первый класс:

• Год назад ИИ делал смешные картинки и кривые тексты. Все смеялись.
• Сегодня ИИ создаёт видео, сайты, музыку, ассистентов и автоматизирует целые отделы.
• Через год он будет делать то о чём мы сейчас даже не думаем.
• Те кто вошёл год назад - уже зарабатывают. Те кто входит сейчас - займут своё место. Те кто будет ждать - будут догонять.

Знать инструмент и зарабатывать на нём - это два разных подхода:

• Обычные курсы – Дают тебе молоток. Учат просто пользоваться нейросетями.
• Ядро – Даёт тебе профессию строителя и фундамент на года вперёд.

Что ты получаешь – cистема которую мы отдаём под ключ:

• Навык – Умеешь делать конкретные вещи за которые платят прямо сейчас
• Услуга –Знаешь что именно продавать, как упаковать и сколько это стоит
• Клиент – Знаешь где его найти, что сказать и как закрыть на сделку
• Доход – Знаешь какая связка приносит максимум при минимуме времени

Навык + Услуга + Клиент + Доход = Система под ключ

Что умеешь после обучения – 5 главных навыков за которые платят прямо сейчас:

• Создаёшь ассистента – Персональный ИИ-помощник под любой бизнес. Отвечает клиентам. Продаёт. Консультирует. Работает 24/7 без тебя.
• Строишь сайты за час – Страница с текстом, структурой и дизайном. Подключаешь оплату. То что раньше стоило 30–50к ₽ и две недели - теперь час работы.
• Пишешь любой текст – Посты, скрипты, книги, методички, КП - без потери голоса и авторства. Клиент читает и думает что написал сам.
• Видео и фото без съёмок – Цифровой аватар, клонирование голоса, трендовые рилсы, анимация, музыкальные треки, монтаж - всё без оператора и бюджета.
• Автоматизируешь рутину – Авто-постинг, расшифровка встреч, обработка почты, система аналитики. Настроил один раз - работает без тебя.
• + ещё 81 навыков которые рынок покупает прямо сейчас.

Что ты получаешь на выходе:

• Портфолио – Реальные кейсы которые можно показать клиенту прямо сейчас
• Чёткая система – Пошаговый план до первого клиента

Программа:

• Неделя 0. Старт без барьеров
• Неделя 1. Разговор с ИИ который даёт результат
• Неделя 2. Видео и аватар без съёмок
• Неделя 3. Сайт за час вместо двух недель
• Неделя 4. Ассистент который работает вместо тебя
• Неделя 5. Автоматизация и твой личный трек
• Неделя 6. Система маркетинга «Как это всё продать?»

​

Преподаватели

• Алерон Миленькин
• Рустем Хакимуллин
• Стас Гасиловский

Зачем нанимать джуна или месяцами учить Python, если можно заставить Claude Code разгребать твои файлы и отчеты прямо сейчас?

Ты научишься превращать ИИ в автономного помощника, который сам лезет в документы, сводит данные и строит дашборды. Мы пройдем путь от первого запроса в консоли до настройки собственных Skills и подключения внешних сервисов через MCP. Результат: ты просто ставишь задачу промптом, а Claude выдает готовый результат, пока ты занимаешься реально важными делами. Безопаснее OpenClaw

Курс помогает освоить Claude Code: этот мощный инструмент подойдёт всем, кто хочет автоматизировать повседневные задачи, ускорить работу с данными, файлами, презентациями, таблицами и документами, перестать тратить часы на рутину, которую AI делает за минуты.

Чему вы научитесь

• Освободите 5-15 часов в неделю, делегировав рутину Claude Code. Сборка отчётов из разрозненных таблиц, обработка данных, подготовка документов, сведение цифр по месяцам - всё, что вы тратили часы, Claude Code делает за минуты.
• Автоматизировать работу с любыми файлами и данными без навыков программирования. Объединить 10 Excel-файлов с разными колонками, почистить базу от дубликатов, вытащить цифры из PDF, построить дашборд из сырых данных.
• Подключать Claude Code к внешним сервисам с помощью MCP, чтобы автоматизировать работу сразу c множеством источников (Notion, Google Drive, Slack, почта, календарь).
• Настраивать Claude Code под специфику именно вашей работы. Через CLAUDE.md вы опишете контекст проекта один раз, через Skills создадите "навыки" для повторяющихся задач.
• Управлять контекстом разговора, чтобы Claude Code не терял фокус (Context Engineering).
• Создавать свои slash-команды для моментального запуска типовых задач. Вы оформите длинные промпты в команды, чтобы запускать их одним словом: /report, /clean_data, /weekly_summary.
• Запускать Claude Code в автоматическом режиме без вашего участия: по расписанию или по событию. Утренний отчёт собирается сам, пока вы пьёте кофе. Входящие файлы обрабатываются, как только появляются в папке.
• Настраивать Hooks - автоматические действия при определённых событиях. Claude Code может сам запускать проверки, форматирование или уведомления в нужный момент.
• Разбираться в тарифах, безопасности и ограничениях. Поймёте, когда хватит Pro за $20, а когда нужен Max за $100. Будете точно знать, к чему Claude Code имеет доступ и что происходит с вашими данными.
• Собрать работающую систему автоматизации. К финалу курса у вас будет персональный набор Skills, подключенные сервисы и проверенные промпты, которые экономят время каждый день и останутся с вами навсегда.

Для кого этот курс

• Все, кто работает за компьютером больше двух часов в день: HR, финансисты, проджекты, ассистенты. Если вы работаете с файлами, таблицами и документами и хоть раз думали "должен же быть способ проще", этот курс покажет этот способ.
• Менеджеры и руководители: если вы каждую неделю тратите часы на сборку отчётов, сведение таблиц и подготовку документов, Claude Code заберёт эту рутину на себя. Вы будете получать готовые результаты за минуты.
• Маркетологи и контент-менеджеры: аналитика по каналам, отчёты по ROI, обработка обратной связи, контент-планы. Всю механическую часть работы вы научитесь делегировать Claude Code, оставив себе стратегию и креатив.
• Продакт-менеджеры и аналитики: вы научитесь за минуты собирать данные из разных источников и превращать их в структурированные документы, дашборды и отчёты, вместо того чтобы переключаться между десятью вкладками.
• Предприниматели и владельцы бизнеса: Claude Code станет вашим персональным ассистентом для работы с данными и документами. Не нужно нанимать аналитика, чтобы быстро разобраться в цифрах.

Начальные требования

• Наличие компьютера с любой операционной системой на macOS, Windows или Linux.
• Подписка Claude Pro ($20/мес). Бесплатный план не поддерживает Claude Code. Если нет зарубежной карты - ничего страшного, в курсе есть инструкция по оформлению подписки с использованием карт РФ.
• Наличие VPN. Сервисы Antropic работают только через VPN.
• Опыт использования AI-чатов (ChatGPT, Claude, Gemini) на базовом уровне. Если вы хотя бы пару раз писали промпты, этого достаточно. Если нет, тоже справитесь, просто первые уроки потребуют чуть больше внимания.
• Навыки программирования не нужны.

Что вы получаете

• 5-15 часов свободного времени каждую неделю за счёт автоматизации рутины, которую вы раньше делали вручную.
• Сэкономите недели проб и ошибок: мы уже протестировали сотни промптов и подходов, и даём только то, что реально работает.
• Навык автоматизации любых задач с файлами, таблицами, данными и документами без единой строчки кода.
• Умение подключать Claude Code к рабочим инструментам (Notion, Google Drive, Slack, почта, календарь) и строить связки между ними.
• Набор готовых демо-датасетов с реалистичными бизнес-данными, на которых можно отрабатывать навыки сразу.
• Чёткое понимание тарифов, безопасности и ограничений, чтобы не переплачивать и не рисковать данными.
• Персональную систему автоматизации: настроенный CLAUDE.md, Skills под ваши задачи, подключенные MCP-сервисы, готовые slash-команды. Подготовимся к Clawdbot

В курс входят

• 7 уроков
• 28 тестов
• 3 интерактивные задачи

Спойлер: Программа курса

Введение в курс

1. База и знакомство с курсом

Онбординг вашего нового ИИ-сотрудника

1. Хаос, файлы, два промпта

Подключение ИИ-агента к внешнему миру

1. Skills: как упаковать рутину в повторяемый алгоритм
2. CLI вместо MCP: подключаемся к Google таблицам

Собираем команду ИИ-агентов

1. Помощники — когда один агент зовёт другого. Agent Teams.

Финальный проект

1. Делаем финальный проект

Бонус

1. Бонусный урок

​

Курс для разработчиков и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса
После курса вы сможете запускать AI-сервисы в production и контролировать их поведение.

С какими задачами вы научитесь справляться:

1. Встроите AI-слой в backend-архитектуру
   API → оркестрация → инструменты → хранилище состояния → мониторинг
2. Сделаете поведение AI-агента предсказуемым
   лимиты • повторные запросы • контроль действий агента
3. Научитесь тестировать AI-логику
   датасеты • регрессионные тесты • проверки качества
4. Настроите наблюдаемость системы
   метрики • трассировка • оповещения
5. Будете контролировать стоимость
   лимиты токенов • бюджет на запрос • резервные модели
6. Настроите безопасные вызовы инструментов
   валидация • политики доступа • ограничения действий

Кем вы будете после курса:

• Backend-разработчик, работающий с AI-агентами

Что вы будете уметь:

• Проектировать backend-сервисы с AI-логикой
• Внедрять AI в существующую архитектуру
• Тестировать поведение AI-агентов
• Контролировать стоимость AI-запросов
• Обеспечивать надежность AI-агентов
• Отслеживать и отлаживать работу AI-агентов

Финальный проект – cервис с AI-логикой под вашу задачу:

• Имеет API
• Использует AI-инструменты
• Хранит состояние
• Содержит тесты
• Имеет систему мониторинга
• Контролирует стоимость запросов

Программа:

1. Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
2. Интеграция LLM в backend
3. Оценка качества LLM в backend-сервисах
4. Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
5. RAG и работа с данными для AI-агента
6. Надёжность AI бэкенд-сервисов
7. Тестирование и оценка качества AI-систем
8. Оркестрация AI-агентов
9. Развертывание AI backend-сервиса
10. Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
11. Управление затратами на AI-системы
12. Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
13. Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)

Эксперты курса: Екатерина Трофимова, Андрей Носов, Александр Ошурков, Дмитрий Антипов, Антон Будняк, Кирилл Кухарев, Эмиль Сатаев

Тариф Инженерный трек

• 12 недель обучения
• 16 вебинаров
• 40+ часов практики
• Интеграция LLM в backend
• Работа с агентами и инструментами
• Работа с данными и базой знаний
• Архитектура и сложные сценарии
• Деплой и интеграция в инфраструктуру
• Мониторинг и диагностика в проде
• Контроль стоимости и оптимизация
• Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов»

​

Полный контроль над ИИ.
Обучайся на реальных зачах в курсе.
Создавай реалистичные изображения

Курс «Код Шедевра» предлагает обучение работе с нейросетями для создания реалистичных изображений.

Больше никаких «пластиковых» лиц, шести пальцев и непредсказуемого результата с дефектами
Забудьте фразу «как получится». Теперь нейросеть делает ровно то, что вы ей приказали.
Наконец-то, Вы перестанете быть «оператором кнопки».
Вы станете Визуальным Креатором, который управляет реальностью!

Участники получают:
1. Полный контроль над процессом генерации изображений — можно обучать нейросеть на реальных задачах и создавать изображения без дефектов и непредсказуемых результатов.
2. Доступ к специально обученным ИИ-агентам, которые помогают вести проект от идеи до финала. Среди агентов:
- профессиональный консультант, который переводит сложные параметры генерации на понятный язык;
- нейроэксперт, который корректирует команды для нейросети и выставляет нужные параметры;
- методолог, который помогает превратить абстрактные мысли в структурированные визуальные проекты;
- идейный агент, который переводит идеи в JSON-код для нейросети.
3. Интерактивная база знаний. 11 справочников (от выбора линз до текстур материалов), интегрированных в работу ваших агентов.
Вам больше не нужно ничего гуглить!
4. Шаблоны JSON-промптов — «технических паспортов» для нейросети, где каждая деталь (герой, свет, стиль и т. д.) записана в отдельное поле. JSON-промпт — это четкая анкета для нейросети, где каждая деталь (герой, свет, стиль) записана в отдельное поле.
Это помогает ИИ точно понять задачу и ничего не перепутать.
JSON-промпт — это «технический паспорт» будущего изображения, где каждая деталь (от идеи до параметров камеры) разложена по своим полям

Также курс даёт возможности для заработка:
Зарабатывайте сразу. Навыки, полученные в курсе «Код Шедевра», открывают перед вами бесконечные возможности для творчества и высокого дохода

• Нейрофотосессии для брендов одежды и частных заказчиков
  Ваше преимущество: С помощью шаблонов вы делаете сотни идеальных ракурсов продукта без физического наличия товара на руках.
• Коммерческий контент для Маркетплейсов (WB / Ozon)
  Создание уникальных карточек товара, которые «выжигают» конкурентов.
  Ваше преимущество: С помощью шаблонов вы делаете сотни идеальных ракурсов продукта без физического наличия товара на руках.
• Выход на рынок фриланса
  От оформления сообществ ВКонтакте до создания уникальных визуальных креативов для блогеров и компаний.
  Ваше преимущество: Вы создаете изображения, которые невозможно пролистать. Это уровень топовых рекламных агентств, доступный вам прямо на своем компьютере.

​

Модуль 0 — Старт и подготовка
Как устроен курс и как его проходить, чтобы был результат
Модуль 1 — Введение в ИИ
Что такое искусственный интеллект и как уже сейчас применять ИИ в жизни и работе
Модуль 2 — ChatGPT и текстовые нейросети
Как правильно общаться с ИИ, основы промтов, аналоги текстовых нейросетей
Модуль 3 — ИИ для жизни и быта
Нейрофотосессии, песни, оживление рисунков и фото, стиль, дизайн интерьера и ландшафта
Модуль 4 — Агенты и автоматизация
Создание собственных ИИ-агентов и использование готовых
Модуль 5 — ИИ для контента и самопроявления
Ведение соц. сетей и создание контента с нуля с помощью ИИ
Модуль 6 — ИИ для работы и заработка
Навыки, за которые люди готовы платить деньги: профессиональные нейрофотосессии, карточки для маркетплейсов, контент-съемка для коммерции, создание сценариев, сайтов и презентаций в ИИ
Модуль 7 — Визуал и видео для заработка
Создание видео по тексту и референсам, цифровой аватар, копирование и озвучка голоса с помощью ИИ, создание визуала как из Pinterest
Модуль 8 — Поиск клиентов и монетизация
Что можно продавать с помощью ИИ и кому это нужно, как объяснить ценность, где и как искать первых клиентов

​

Модуль 0 — Старт и подготовка
Как устроен курс и как его проходить, чтобы был результат
Модуль 1 — Введение в ИИ
Что такое искусственный интеллект и как уже сейчас применять ИИ в жизни и работе
Модуль 2 — ChatGPT и текстовые нейросети
Как правильно общаться с ИИ, основы промтов, аналоги текстовых нейросетей
Модуль 3 — ИИ для жизни и быта
Нейрофотосессии, песни, оживление рисунков и фото, стиль, дизайн интерьера и ландшафта
Модуль 4 — Агенты и автоматизация
Создание собственных ИИ-агентов и использование готовых

​

Золотая тысяча это тысяча запросов с конкуренцией ниже 1000 работ на стоке.
Такие запросы имеют очень высокую конверсию (вплоть до 70%) и очень хорошо прокачивают все портфолио.

Об авторе:
Василина Баранова
Маркетолог, фанат нейросетей

​

Тренды фотостоков. Апрель 2026

Более 1400 запросов, которые будут искать на фотостоках в ближайшие месяцы, а генерировать нужно уже сейчас.

• Темы для печатной продукции
• Праздники
• Доступ к авторской модели ChatGPT для создания промптов из запросов (Промпты подходят для Midjourney, Leonardo, ImageFX и Flux)
• Инструкция по превращению запросов в промпты