Новые складчины | страница 12

​

На программе вы соберёте 5+ AI-систем под реальные задачи: заявки, отчёты, контент, база знаний, аналитика, автоматизация процессов и личная агентная система в Telegram.

Claude Code - основной инструмент программы
5+ рабочих AI-систем - не демки, а проекты с внедрением
8 недель практики - от задачи до продакшн-решения
Разборы с Никитой с погружением в ваши проекты

AI.ЦЕХ — это практическая программа, где вы берёте реальные бизнес-задачи, проходите весь цикл от ТЗ до внедрения и собираете 5+ рабочих AI-систем для оптимизации своего бизнеса, клиентов или новой услуги.

Основные сложности при работе с AI:

Уже пробовали AI-инструменты, но результата в бизнесе пока нет.
Работали с Claude, Codex, Cursor или другими сервисами. Что-то собирали, что-то запускали, но до стабильной рабочей системы дело не дошло.

Боитесь, что через 2 месяца всё устареет.
AI меняется быстро. Если учиться только кнопкам и конкретным инструментам, знания действительно протухают быстрее, чем авокадо на кухне. Нужна архитектура, методология и понимание принципов.

Видите потенциал AI, но не понимаете, куда внедрять первым.
Хочется автоматизировать заявки, аналитику, контент, отчёты, рутину команды — но непонятно, с какого процесса начать, чтобы это реально дало результат.

Упираетесь в память, токены, доступы, сервер и деплой.
Бот работает в демо, но когда нужно подключить базу знаний, Telegram, CRM, документы, API, сервер и мониторинг — начинается квест “почему оно опять не работает”.

Собираете по туториалам, но не можете адаптировать под свой бизнес.
Пока повторяете за видео — всё работает. Как только задача становится вашей: другая ниша, другая логика, другие данные — система начинает сыпаться.

Хотите не просто разбираться в AI, а внедрять и зарабатывать.
Вы понимаете, что AI — это не игрушка, а новый слой бизнеса. Но пока нет ясности, как упаковать AI-систему в услугу, внедрение или понятный результат для своего проекта.

Команда всё ещё делает руками то, что мог бы забрать AI.
Заявки обрабатываются вручную. Отчёты собираются вручную. Контент генерируется вручную. Аналитика собирается вручную. А собственник всё ещё тушит операционные пожары вместо стратегии.

Хочется не “ещё один курс”, а понятный путь к рабочей системе.
Не набор уроков “посмотри и вдохновись”, а маршрут: задача → ТЗ → архитектура → сборка → тестирование → деплой → внедрение → результат

Какие задачи вы закроете на программе:
70% участников предприниматели и руководители, которые хотят внедрять AI в бизнес, разгружать команду и собирать рабочие системы под процессы
Ещё около 30%
специалисты и наёмные сотрудники, которые хотят усилить свою работу, автоматизировать рутину и выйти на новый уровень дохода

На программе вы:
Поймёте, какие процессы 
в работе реально стоит автоматизировать через AI
Научитесь проектировать AI-системы под конкретные бизнес-задачи
Разберёте полный цикл: ТЗ → сборка → тест → деплой
Соберёте мультиагентную систему из нескольких агентов
Подключите базы знаний, сервисы и внешние инструменты
Доведёте проекты до рабочего состояния, а не оставите их в демо
Упакуете AI-навык как услугу и соберете портфолио из 5+ проектов

Что вы получите вместо хаоса из инструментов:
Сквозной 9-шаговый цикл внедрения:
Вы научитесь проходить путь от бизнес-задачи до рабочего AI-решения:

1. Найти процесс для автоматизации
2. Описать задачу
3. Разложить её на подзадачи
4. Собрать архитектуру
5. Подключить нужные инструменты
6. Протестировать
7. Задеплоить
8. Измерить результат
9. Улучшить систему

К финалу это станет не “шаблоном из урока”, а вашим рабочим навыком.

Авторские методологии RALF и DO-framework
Чтобы не зависеть от туториалов и не копировать чужие решения вслепую
Методологии помогают думать как архитектор AI-систем:
что именно должен делать агент
какие данные ему нужны
какие инструменты подключить
как проверить качество результата
как довести систему до рабочего состояния

RAG, API, CLI, MCP, методологии построения больших проектов, деплой и мультиагентные системы
Не просто “бот отвечает на вопросы”.
Вы будете собирать агентов, которые работают с документами, базами знаний, внешними сервисами, долгосрочной памятью и реальными бизнес-сценариями.
То есть не игрушка для демо, а система, которую можно использовать в работе.

Бизнес-анализ и внедрение AI
Вы научитесь смотреть на бизнес не через призму модных AI-инструментов, а через реальные бизнес-процессы:
где теряются деньги
где команда тратит время вручную
какие процессы повторяются каждый день
что можно автоматизировать первым
как посчитать эффект от внедрения

Монетизация AI-навыков
Для тех, кто хочет не только внедрять AI у себя, но и продавать такие решения другим.
На программе разберём:
как упаковать AI-услугу
кому её предлагать
как показать ценность
и как не продавать “ботика”, когда бизнесу нужен результат.

ПРОГРАММА:

Спойлер

Блок 1. Быстрый старт + Фундамент

1. Что такое AI-агент: чем отличается от чат-бота. LLM + инструменты + память + цикл рассуждения. На пальцах, без матчасти
2. Экосистема Claude: Claude Web vs Claude Desktop vs Claude Code (CLI) vs расширение для VS Code. Что когда использовать
3. Установка Claude Code: пошагово CLI + расширение для VS Code + Claude Desktop. Логин, первый запуск, проверка
4. Claude Code CLI: полный гайд
5. Первая сессия в Claude Code: базовые команды, первый «hello world» агент, как читать и понимать ответы
6. Глубокий разбор инструментов: CLI (Claude Code, Codex) vs IDE (Cursor, Antigravity, Claude Code Extension) — что выбрать под задачу
7. Промптинг, который работает: RCTC + Chain of Thought
8. Промптинг 2.0: One-Shot, Few-Shot, мета-промпты и system prompts
9. Антипаттерны Claude Code: как не сжечь токены и не построить Франкенштейна
10. Claude Code: первые автоматизации

Проект блока:
Настроенное рабочее место + первый минимальный AI-агент, запущенный через Claude Code (за 30 минут), Telegram-бот

Блок 2. Вайб-кодинг: Claude Code + полный цикл разработки

1. Архитектура AI-проектов: как думать системно (CLAUDE.md, структура папок, разделение ответственности)
2. Claude Code: продвинутые техники — sub-agents, hooks, background tasks, кастомные команды
3. Claude Desktop + экосистема (приложение, веб) — полный гайд
4. CLAUDE.md и конфигурация проектов
5. Skills, Rules, Hooks: переиспользуемые расширения Claude Code — создание, библиотека, автоматизация рабочих процессов
6. Claude Subagents - что это и для чего, как управлять
7. MCP (Model Context Protocol) — часть 1: подключение и базовые серверы
8. MCP (Model Context Protocol) — часть 2: продвинутые сценарии и собственные серверы
9. Мастер-гайд по написанию ТЗ: Discovery Interview + RALF
10. Полный цикл разработки продукта: PRD → TODO → Subagent-driven development → Тестирование → Code Review
11. Claude Design + Pencil

Проект блока:
Профессиональный лендинг через Claude Code — от ТЗ до деплоя

Автор - Никита Велс
практик, а не теоретик
7 лет в бизнесе
5 лет в AI-автоматизациях
Внедрил 200+ AI-систем в бизнес
Консультировал 217 бизнесов от FMCG-брендов на маркетплейсах до крупных логистических компаний и нефтеперерабатывающих заводов
Строю контент-заводы

​

Привет, я — Николай Алексеев. За 2 месяца научу тебя собирать Ai-агентов, автоматизации, аналитические системы, голосовых ботов, готовые продукты.
Без кода. Без команды. Без месяцев ожидания.

Раньше любая техническая задача упиралась в ресурс разработчика. Теперь — нет
Каждый такой запрос раньше = 2–4 недели ожидания разработчика и $3K–10K бюджета
AI-инженер получает те же результаты за 2-4 часа, без кода и бесконечных ТЗ

Это для тебя, если нужен:

• Рост на текущей работе
  Ты работаешь в компании, видишь процессы, которые можно автоматизировать, но упираешься в разработчиков. После курса — берёшь техническую часть на себя и аргументируешь повышение до Head of Product.
• Переход в новую профессию
  Ты дизайнер, маркетолог, продакт, аналитик. AI начал делать то, за что тебе платили. После курса — берёшь задачи на стыке своей специальности и автоматизации, рост зарплаты x1.5.
• Собственный продукт
  Ты предприниматель или продакт. Идея есть, раньше упиралась в команду и бюджет. После курса — MVP в одного за 2 недели, продукт с подпиской 100/мес без найма.

Мы учим не инструментам. Мы учим мышлению.
Инструменты меняются каждую неделю. Сегодня Claude Code, завтра что-то другое. Гоняться за ними бесполезно.
Поэтому мы учим подходам: как думать о задаче, как раскладывать её на архитектуру, как выбирать инструмент под задачу. Это навык, который не устаревает.
Через 2 месяца у тебя будет 5 готовых работающих систем и новый подход к решению задач, актуальный для всех AI-инструментов

Программа:

Модуль 0. Мышление AI-инженера
1 неделя
AI-инженер начинается не с кода, а с головы. В этом модуле ты увидишь, как один человек ведёт три проекта параллельно — со сбором данных, аналитикой, автоматическими рассылками и голосовым помощником. А потом разберёшь, как это устроено.
Чему научишься
Раскладывать любую бизнес-задачу на архитектуру по фреймворку DO (Directive → Orchestration → Execution)
Писать промпты по фреймворку CLEAR, которые дают результат с первого раза, а не с десятого
Понимать, когда задачу решает n8n за 30 минут, а когда нужен Windmill + агент
Считать стоимость AI-инфраструктуры и сравнивать с наймом
Результат
Личный план автоматизации — ты проаудируешь свою работу по 10 категориям рутины, посчитаешь экономию и выберешь ТОП-3 задачи для автоматизации.
Стек
DO Framework, CLEAR Framework, Claude Code Plan Mode

Модуль 1. Инфраструктура и первые инструменты
2 недели
Здесь ты ставишь всю инфраструктуру AI-инженера и строишь первый рабочий инструмент. К концу модуля у тебя будет парсер, который каждый день собирает нужные данные из открытых источников, сохраняет в базу и присылает дайджест изменений.
Чему научишься
Определять стек под задачу — когда хватит n8n за 30 минут, когда нужен Windmill + скрипт, а когда проще взять готовый API вместо парсера
Настраивать Claude Code так, чтобы он понимал твой проект и решал задачи в 2-3 раза быстрее (CLAUDE.md, Skills)
Запускать скрипты по расписанию в Windmill — платформе, где Claude Code пишет код, а Windmill его исполняет
Создавать базы данных в Supabase за 15 минут — без ручного SQL, всё генерирует Claude
Строить парсеры, которые собирают данные с любых сайтов без API
Собирать визуальные автоматизации в n8n для простых линейных задач
Результат
Работающий парсер на расписании + дашборд изменений + логи в Supabase. Автоматический сбор данных из любых открытых источников. Фрилансер за такую работу берёт $1-3K — ты делаешь сам за выходные.
Стек
Claude Code, Windmill, Supabase, n8n

Модуль 2. Аналитика: превращаем данные в решения
1-2 недели
Данные без анализа — мёртвый груз. У тебя уже есть сайт, рекламные кабинеты, CRM или хотя бы таблица с клиентами — но всё это лежит в разных местах и никто не смотрит на картину целиком. В этом модуле ты учишься собирать данные из любых источников в одну базу и строить аналитику, которая сама присылает тебе выводы.
Чему научишься
Затягивать данные в единую базу из любого источника — сайт, рекламные кабинеты, CRM, Google Sheets или CSV-выгрузка
Проектировать решение до сборки через Plan Mode — 15 минут планирования экономят 3 часа правок
Строить воронку «визит → регистрация → активация → оплата» и находить, на каком шаге теряются клиенты
Создавать AI-агента, который каждую неделю сам забирает данные, находит аномалии и пишет отчёт
Задавать вопросы данным на человеческом языке и получать ответ за 30 секунд
Результат
Единая база данных из всех твоих источников + воронка + AI-агент, который пишет еженедельные отчёты + мгновенные запросы к данным. Нанять аналитика — $3-5K/мес. Твой агент обходится в ~$10/мес на API.
Стек
Claude Code Plan Mode, JavaScript, Supabase, SQL, Claude API, Windmill

Модуль 3. Маркетинг и исследования
2 недели
Половина бизнес-решений принимается на интуиции, потому что «нормальное исследование» — это дорого и долго. В этом модуле ты учишь AI доставать нужную информацию из внешнего мира и превращать её в готовый результат — будь то отчёт по рынку, анализ конкурентов или готовый пост.
Чему научишься
Анализировать конкурентов — что предлагают, как позиционируются, какой контент работает лучше всего
Исследовать рынок по запросу и получать структурированный отчёт с источниками, цифрами, выводами
Собирать и анализировать обратную связь — отзывы, комментарии, упоминания
Производить контент на основе исследований — посты, рассылки, сценарии видео, презентации
Автоматизировать outreach — от поиска контактов до персонализированных писем
Результат
Ты умеешь за часы получать информацию, на сбор которой раньше уходили недели — и сразу превращать её в контент, решения или коммуникацию.
Стек
Hiker API, ScrapCreators, Apify, Claude API

Модуль 4. AI-агенты для коммуникации
1-2 недели
Клиенты пишут в чат на сайте, в мессенджер, звонят по телефону — и везде ждут быстрого ответа. В этом модуле ты создаёшь AI-агентов, которые общаются с клиентами за тебя — голосом, текстом, в любом канале. Плюс учишься анализировать все эти разговоры.
Чему научишься
Создавать чат-бота для сайта или мессенджера с пониманием контекста
Строить голосового агента — принимает входящие звонки, обзванивает, работает 24/7
Превращать звонки и переписки в текст и автоматически разбирать: темы, тон, ключевые моменты
Настраивать оценку качества коммуникации
Находить закономерности по сотням разговоров
Результат
AI-агенты, которые общаются с клиентами в нужных тебе каналах — чат, мессенджер, телефон. Плюс аналитика по всем разговорам.
Стек
Claude API / OpenAI / Yandex AI Studio, Whisper / Yandex SpeechKit, ElevenLabs / Yandex TTS

Модуль 5. Вайб-кодинг: собираем свой продукт
2 недели
За предыдущие модули ты собрал набор рабочих решений: сбор данных, аналитика, исследования, агенты. Теперь ты превращаешь всё это в единый продукт с интерфейсом. Один URL, один логин, вся информация на одном экране.
Чему научишься
Проектировать архитектуру продукта: какие данные уже есть, какие агенты работают, какие экраны нужны
Собирать фронтенд через вайб-кодинг — описываешь словами, Claude Code генерирует код
Строить дашборд, объединяющий результаты всех модулей на одном экране
Деплоить продукт в интернет, подключать домен, настраивать полный цикл
Упаковывать результат: для бизнеса, команды или как продукт для клиентов
Результат
Готовый продукт в интернете — с дашбордом, автоматизацией и публичной ссылкой. Не учебный проект — реальный инструмент. Заказать такой у студии — $3-10K. Ты собираешь сам и владеешь полностью.
Стек
Claude Code, React, Tailwind / shadcn, Supabase Auth, Vercel

Инвестиция, которая окупается за первый месяц
Окупается за 1-3 месяца. Чем больше твоей рабочей рутины ты решишь автоматизировать, используя знания с курса, тем быстрее окупятся вложения

Нужен ли опыт в программировании?
Нет. Claude Code пишет код за тебя. Нужна базовая компьютерная грамотность — файл, папка, терминал, API. Если пользовался ChatGPT — достаточно.
Курс специально рассчитан на нетехнических специалистов. Дизайнеры, маркетологи, продакты — основная аудитория.

​

Оптимизируйте бизнес-процессы и достигайте результатов быстрее.

Вы всё ещё тратите дни на рутинные задачи вместо стратегического развития?
У нас есть решение. Внедрите нейросети в решение рабочих задач уже сегодня!

Практика вместо теории — используйте AI уже сегодня Начните внедрять искусственный интеллект в свои рабочие процессы и создавайте реальные результаты.

Нейросети для вас, если вы работаете в следующих сферах:

• Маркетинг
• Продажи
• HR-менеджмент
• Экономика и финансы
• Менеджмент
• Производство

Как нейросети преобразят вашу работу:

Получите преимущество на рынке труда:

• Научитесь работать с востребованной технологией, чтобы выделиться среди других кандидатов или получить повышение
• Получите практические навыки внедрения AI в бизнес-процессы
• Станете ценным специалистом для любой компании

Сократите расходы в бизнесе:

• Оптимизируете издержки на маркетинг и рекламу до 30%
• Проведете глубокий анализ конкурентов за считанные минуты
• Улучшите бизнес-процессы и повысите эффективность работы
• Внедрите автоматизацию рутинных операций

Освободите время для важных задач:

• Делегируйте нейросетям рутинные задачи и документооборот
• Сократите время на поиск и реализацию идей в 2-3 раза
• Автоматизируйте процессы анализа данных и принятия решений
• Получите больше времени для стратегического развития

Ускорите принятие 
решений:

• Получите точные прогнозы и аналитику в реальном времени
• Визуализируете ключевые метрики бизнеса
• Смоделируете различные сценарии развития событий
• Принимаете решения на данных, а не предположениях

Повысите эффективность команды:

• Оптимизируете внутренние коммуникации
• Автоматизируете распределение задач между сотрудниками
• Разработаете эффективный процесс обратной связи
• Улучшите систему мотивации и оценки персонала

Что будет:

• 8 модулей
• 6 тематических модулей
• 15 часов теории и практики
• 6 проектов
• 6 кейсов
• 20+ инструментов, готовых к использованию

Программа:

Модуль 1. Введение в искусственный интеллект:

• 1.1. Что такое ИИ?
• 1.2. Машинное обучение и нейронные сети
• 1.3. Что такое промпт и промпт-инжиниринг?
• 1.4. Техника Chain of Thought (CoT)
• 1.5. Техника Role Playing
• 1.6. Техника Few-Shot Learning (обучение с малым количеством примеров)
• Бонусная лекция. Этика использования и нормативное регулирование ИИ
• 1.7. Обзор нейросетевых сервисов

Модуль 2. Искусственный интеллект в HR-менеджменте:

• 2.1. ИИ в управлении персоналом. Общие особенности работы с инструментами на основе нейросетей
• 2.2. ИИ на этапе подбора персонала
• 2.3. ИИ на этапе найма и онбординга
• 2.4. ИИ на этапе работы сотрудника в компании
• 2.5. ИИ на этапе оценки эффективности и карьерного роста
• 2.6. ИИ на этапе оффбординга

Модуль 3. Искусственный интеллект в маркетинге:

• 3.1. ИИ для анализа рынка и ЦА
• 3.2. Персонализация маркетинга с ИИ
• 3.3. Расчет проекта с помощью ИИ
• 3.4. Генерация изображений с помощью ИИ для контента
• 3.5. Генерация видео с помощью ИИ для контента
• 3.6. Работа с рекламными кампаниями с помощью ИИ
• Бонусная лекция. ИИ для оптимизации рекламы
• Бонусная лекция. ИИ для создания сайтов

Модуль 4. Искусственный интеллект в производстве:

• 4.1. ИИ для оптимизации производственных процессов
• 4.2. Контроль качества продукции с помощью ИИ
• 4.3. ИИ в управлении цепочками поставок
• 4.4. ИИ и безопасность на производстве
• 4.5. Применение ИИ на производстве компании А
• 4.6. Оптимизация производственного процесса с помощью ИИ (часть 1)
• 4.7. ИИ и проектирование новых продуктов
• 4.8. Оптимизация производственного процесса с помощью ИИ (часть 2)
• Бонусная лекция. Влияние ИИ на KPI компаний

Модуль 5. Искусственный интеллект в продажах:

• 5.1. ИИ для лидогенерации
• 5.2. Сегментация клиентов с помощью ИИ
• 5.3. ИИ для прогнозирования продаж
• 5.4. Персонализация предложений с ИИ
• 5.5. Чат-боты в продажах
• 5.6. ИИ для управления отношениями с клиентами (CRM)
• 5.7. Увеличение продаж с помощью ИИ в компании A
• 5.8. Разработка стратегии продаж с ИИ
• 5.9. ИИ для анализа конкурентов
• Бонусная лекция. ИИ для анализа работы колл-центра

Модуль 6. Искусственный интеллект в экономике:

• 6.1 Применение ИИ в экономике и финансах
• 6.2 Сбор, очистка и подготовка финансовых данных для использования в нейросетях
• 6.3 ИИ в оценке рисков и кредитном скоринге
• 6.4 ИИ для выявления мошенничества и предикативная аналитика
• 6.5 ИИ в управлении инвестициями
• 6.6 Кейс: Применение ИИ в инвестициях
• 6.7 Проект: Финансовый анализ с помощью ИИ (часть 1)
• 6.8 ИИ в персонализации сервиса и автоматизации отчетности
• 6.9 Проект: Финансовый анализ с помощью ИИ (часть 2)

Модуль 7. Искусственный интеллект в менеджменте:

• 7.1. ИИ для принятия управленческих решений
• 7.2. ИИ в управлении проектами
• 7.3. Использование ИИ для управления командой и коммуникацией
• 7.4. ИИ и стратегическое планирование
• 7.5. ИИ для анализа данных и отчетности
• 7.6. Внедрение ИИ в систему управления компании C
• 7.7. Разработка системы управления с ИИ (часть 1)
• 7.8. ИИ для повышения эффективности совещаний
• 7.9. ИИ для оптимизации работы команды
• Бонусная лекция. Разработка системы управления с ИИ (часть 2)

Модуль 8. Заключение:

• 8.1. Подведение итогов курса
• 8.2. Рекомендации по внедрению ИИ

Тариф Расширенный

• Захватывает все потребности в компетенциях + бонусные лекции
• 8 модулей
• Бонусные лекции

​

Реальность не одна

Один и тот же вопрос может иметь разные ответы. Потому что реальность не одна — их несколько. И если ты видишь только одну, ты принимаешь решения вслепую.
На мастер-классе ты разложишь любой запрос через 4 параллельные логики — и увидишь несколько возможных сценариев вместо одного.
«Я разложила все свои проекты — банки, FMCG, разные периоды — и увидела одну и ту же логику в 4 квадрантах.» — Оля Еремина

Какие вопросы можно разложить через 4 реальности?

• У меня болит спина — какие решения я не вижу?
• Я блогер — какие сценарии за пределами привычного?
• Как сформировать устойчивую финансовую стратегию
• Мой стартап — слепые зоны бизнес-модели
• Какие навыки нужны через 3–4 года
• Как не терять фокус при множестве сценариев

Ключевой инсайт

Квадранты — это не стадии развития, а параллельные логики. Один запрос решается в 4 реальностях одновременно. Игнорировать квадрант — значит получить слепое пятно в решении.

Выстраданная методология

Оля 13+ лет работала в стратегических департаментах. Главный вопрос клиентов: «какой тренд вы гарантируете?» — невозможно ответить. Обучалась у европейских лидеров форсайта — не нашла гарантий. Тогда разложила все свои проекты по отраслям и периодам — и увидела одну и ту же 4-квадрантную логику.

Конвергенция с философией Кена Уилбера (AQAL) — пришла из корпоративной практики, не из теории.

Карта четырёх реальностей:

• I. Техносуверен
  Децентр + Земля. Ценности, мотивация, сознание. AI-слой: focus, values, agency. Автономность + автоматизация.
• II. Суверенный сад
  Децентр + Синтетика. Личная операционная система: инструменты, системы, рутины. AI-слой: skills, automation, Obsidian. Автономность + участие.
• III. Институциональный вклад
  Центр + Синтетика. Системы управления, регуляции, инфраструктура, тренды рынка. AI-слой: trend scan, signal monitoring.
• IV. Коллаборация сообщества
• Центр + Земля. Культура, ритуалы, общий язык, коллективный форсайт. AI-слой: group play, collective foresight.

Формат: как это будет:

• 01. Зачем
  Формулируем личный запрос. Зачем мне карта реальностей?
• 02. Карта
  4 реальности, система координат. Wilber AQAL как навигация.
• 03. Сигналы
  AI-скан каналов по 4 мирам. Слабые сигналы, тренды, аномалии.
• 04. Игра
  Групповая раскладка, слепые зоны. Перемещение между квадрантами.
• 05. Решение
  Что поддерживать, что нельзя игнорировать. Приоритеты.
• 06. AI-обвязка
  Obsidian + Claude промпт для продолжения после воркшопа.

В итоге ты:

• разложишь свой запрос через 4 параллельные реальности — здоровье, карьера, бизнес, что угодно
• увидишь несколько сценариев вместо одного — и слепые зоны, которые мозг отфильтровывает
• научишься сканировать внешний контекст — привычка собирать сигналы через 4 линзы
• получишь персональную карту 4 реальностей (артефакт под твой запрос)
• заберёшь Obsidian-шаблон для ежедневного сканирования + Claude-промпт с методологией

Кто ведёт:

Оля Еремина

• Методология + форсайт
• 13+ лет в стратегии и трендвотчинге
• 50+ корпоративных проектов (РБК, X5, Ozon, VK, ВТБ)
• Основатель FutureDecoder.ru — канал «Декодер будущего»
• Провела тестовую лабу на 7 человек — просят продолжения

Алекс Поваляев

• AI + personal operating systems
• Founder AI Mindset — 4 года, 30+ Founder OS сессий
• Personal OS Sprint + AI-Native Sprint (200 участников)
• 7 лет в Obsidian — форсайт-карточки в графе
• Claude Code, агентные системы, связка технологий и смыслов

Стоимость необходимо уточнить
​

Помогу за 8 недель превратиться в специалиста, который делает в нейросетях то, что многие до сих пор считают невозможным

Сайты за несколько минут. Приложения за пару вечеров (за которые некоторые компании до сих пор берут сотни тысяч рублей). Умные агенты, сложные автоматизации.

Такие задачи вас перестанут пугать после этой группы.
Я решил собрать небольшую группу наставничества, где вы можете учиться использовать передовое приложение Claude Code для решения самых разных сложных задач и на выходе стать незаменимым сотрудником почти для любого бизнеса.

​

Составь свой курс по ИИ самостоятельно!
Для этого вам нужно выбрать интересующие вас темы из представленного ниже перечня тем с подробным их описанием.
В форме оплаты вы выбираете 4 интересующие вас темы.

Тема 1 уже открыта для вас бесплатно в качестве бонуса.

В итоге курс будет состоять из 5 тем, 4 выбранные вами и Тема №1 "Введение в ИИ"
По окончании обучения вы получите сертификат, если заполните финальную презентацию о вашем опыте использования ИИ в своей работе.

Кроме того вам будут бесплатно доступны:
1. Библиотека промптов;
2. Библиотека нейросетей;
3. Возможность задавать вопросы преподавателю в Telegram или Max по темам курса.

Спойлер: Программа

Тема 1 "Введение в ИИ" - уже включена в курс

1. Что такое ИИ, нейросети, языковые модели.
2. Применение ИИ в работе сотрудников управления персоналом - что можно сделать самостоятельно, а что - с командой разработки.
3. Обзор типовых применений ИИ в работе сотрудника управления персоналом без тендера и бюджета.

Тема 5 "Создаем и редактируем изображения с ИИ"

1. Лайфхаки создания изображений с ИИ.
2. Создаем баннер без дизайнера.
3. Оживляем изображение.
4. Редактируем изображение без фотошопа. (заменить одежду, прическу, детали)

В блоке рассмотрим нейросети Shedevrum, Phygital, DreamfaceApp

Тема 6 "Создаем презентации с ИИ"

1. Создаем тексты для презентации
2. Быстро визуализируем текст с ИИ
3. Создаем презентацию в пару кликов.

В этом блоке изучим нейросети Gamma и Napkin

Тема 7 "Создаем аудио и видео контент с ИИ"

1. Генерируем голос для озвучки роликов
2. Пишем текст и создаем песню
3. Создаем короткую анимацию из текста
4. Создать целый видеоролик по сценарию в пару кликов
5. Создаем цифрового аватара - говорящую голову без “живого” спикера
6. Создаем собственного цифрового двойника, который копирует наш голос и внешность
7. Переводим видеоролик на любой язык.

В этом блоке изучим нейросети Heygen, Voicebot, Kling, Suno AI

Тема 8 "Создаем чат-ботов и базы знаний с ИИ"

1. Чат-боты с ИИ и чат-боты без ИИ - чем различаются?
2. Как создать чат-бот с ИИ в телеграм без программирования и сложных схем?
3. GPT агенты-помощники. Что умеют и как создать своего?
4. GPT агент, который пишет в вашем стиле или в стиле компании
5. Создаем чат-бот - базу знаний с Яндекс Алисой

В этом блоке изучим создание ботов в ChatGPT, ChatPDF, GPTTunnel, Yandex Нейроэксперт

​

Место, где можно получить честный, экспертный взгляд на то, что действительно работает и формирует рынок генеративного AI прямо сейчас.

• Карта рынка
  На Conversations мы фиксируем сегодняшний срез индустрии и показываем, что происходит на рынке. Бизнес и разработчики делятся опытом внедрения AI и результатами экспериментов, а вендоры демонстрируют свои новейшие решения.
• Свежая экспертиза и реальные кейсы
• Практический опыт лидеров и экспертов индустрии в компактном формате 20-минутных выступлений. В программу попадают только лучшие доклады, которые прошли отбор программным комитетом.

О конференции

• 2 дня
• 4 трека
• Погружение в GenAI со всех сторон — бизнес-процессы, продукты, технологии, стратегии и идеи
• 70+ спикеров
• Практики и инноваторы, которые уже внедрили GenAI и получили результат
• 300+ компаний
• Крупный и средний бизнес, вендоры и стартапы, компании из IT, финтеха, промышленности, ритейла, телекома, HRtech и других отраслей

Кому стоит прийти на Conversations

• Владельцам и руководителям бизнеса
  Чтобы узнать, как с помощью генеративного AI улучшить бизнес-процессы, сократить расходы на AI, найти новые инструменты и решения
• DS/ML-специалистам и инженерам-разработчикам
  Чтобы увидеть реальные кейсы и разборы, получить практические знания и расширить свою экспертизу
• Руководителям продуктов
  Чтобы узнать, как внедрить AI и получить результат, как проектировать AI-продукты, послушать про свежие best practices
• Стартапам
  Чтобы найти применение своим разработкам, узнать о потребностях рынка, встретить клиентов и партнёров
• Другим специалистам и представителям индустрии
  Чтобы углубить знания о генеративном AI, быть в курсе последних тенденций и разработок, наладить деловые связи и вдохновиться

Программа:

25 июня

• Трек «Бизнес»
  GenAI на уровне стратегии, процессов и денег: зрелые кейсы, масштабирование, ROI, AI-трансформация компаний
• Трек «Стартапы и SMB»
  MVP и go-to-market, AI в небольших командах, быстрый эффект в SMB, AI без ML, инструменты вместо платформ

26 июня

• Трек «Технологии»
  Инженерные челленджи: AI-агенты и MAS, инфраструктура и безопасность, кодинг-ассистенты, DSLM, voice-to-voice
• Трек «продукты»
  GenAI в B2B и B2C-продуктах: экономика и метрики, Agentic UX, персонализация, от гипотез до прода, скиллы и роли в команде

Спикеры:

• Дмитрий Аникин
  Руководитель направления исследования данных
  Лаборатория Касперского
• Наталья Самотой
  PO Lead
  X5 Retail Group
• Владислав Чернышев
  Руководитель группы качества поиска по видео
  VK
• Сергей Нотевский
  AI Platform Lead
  Битрикс24
• Наталья Зенкова
  Руководитель отдела машинного обучения
  BIOCAD
• Кирилл Петров
  Сооснователь
  Just AI
• Сергей Наконечный
  Директор отдела больших данных
  Lenta Tech
• Владимир Сидоров
  Руководитель кластера «Стратегия и новые технологии»
  Северсталь

Тариф Онлайн

• Записи докладов и презентации

​

Верните семейные фото к жизни с AI

На этом курсе вы научитесь бережно восстанавливать старые семейные фотографии, улучшать их качество с помощью современных AI-инструментов, раскрашивать и при желании оживлять снимки, а затем собирать из них красивый семейный альбом для печати или цифрового архива.

Старые семейные фотографии часто хранятся в коробках, папках и случайных цифровых архивах, постепенно теряются, выцветают и приходят в негодность. Этот курс поможет вам превратить такой разрозненный архив в аккуратную, понятную и живую семейную историю. Мы разберём, как отбирать снимки для работы, как подготовить их к восстановлению, как использовать Adobe Lightroom Classic для сортировки, каталогизации и базовой подготовки, а затем подключать AI-инструменты во Freepik — Nano Banana Pro, Edit, inpaint, outpaint и Magnific — для устранения дефектов, восстановления утраченных участков и деликатного улучшения качества изображения.

Курс прежде всего рассчитан на тех, кто хочет работать со своими семейными фотографиями и на их основе создавать собственный домашний фотоальбом. Практика и домашние задания строятся именно вокруг личного архива участников: вы будете готовить, восстанавливать, улучшать и собирать в альбом свои снимки, а не абстрактные учебные изображения. При желании вы сможете использовать генеративные возможности и оживление снимков через Kling во Freepik, а затем собрать готовый семейный альбом или цифровую подборку в удобных инструментах: Canva, Keynote, PowerPoint, Google Slides или Scribus. В итоге у вас останется не просто набор восстановленных фото, а готовый семейный архив — в цифровом виде, в формате презентации или PDF для печати.

Чему вы научитесь?

• Отбирать семейные фотографии для восстановления и подготавливать их к работе в Adobe Lightroom Classic.
• Организовывать домашний фотоархив, сортировать снимки и выстраивать удобную систему хранения.
• Использовать AI-инструменты во Freepik — Nano Banana Pro, Edit, inpaint и outpaint — для удаления царапин, пятен, заломов и других типичных дефектов.
• Улучшать резкость, детализацию и качество старых фотографий с помощью Magnific во Freepik.
• Деликатно раскрашивать и улучшать старые снимки без грубого искусственного эффекта.
• При необходимости применять генеративные возможности AI и оживлять фотографии с помощью Kling во Freepik.
• Собирать семейный альбом, презентацию или цифровую подборку в Canva, Keynote, PowerPoint, Google Slides или Scribus.
• Подготавливать итоговый альбом для цифрового хранения, показа близким или печати в формате PDF.

Программа курса
Онлайн-занятие №1. Подготовка архива
Цель занятия: Подготовить старые фотографии к работе, понять ограничения восстановления и получить первые аккуратно подготовленные к улучшению снимки.
Тема 1: Отбор фотографий в Adobe Lightroom Classic
Тема 2: Подготовка исходников

Онлайн-занятие №2. Восстановление старых фотографий
Цель занятия: Научиться уверенно восстанавливать старые фотографии с типичными повреждениями и получать чистый, естественный результат.
Тема 1: Инструменты коррекции в Adobe Lightroom Classic
Тема 2: Восстановление фотографий при помощи Nano Banana Pro во Freepik
Тема 3. Увеличения размера и добавление детализации в Magnific во Freepik

Онлайн-занятие №3. Дополнительные генеративные возможности
Цель занятия: Изучить генеративные инструменты, позволяющие получить сложные результаты: добавить недостающего родственника в семейную фотографию, удаль ненужные объекты в кадре, поменять стилистику снимком, оживить фотографии и так длаее.
Тема 1: Создание групповых фотографий
Тема 2: Генеративное изменение фотографий
Тема 3. Оживление снимков

Онлайн-занятие №4. Сборка домашнего фотоальбома
Цель занятия: Собрать восстановленные фотографии в цельную семейную историю и подготовить их к хранению, печати и показу близким.
Тема 1: Варианты презентации фотоархива
Тема 2: Работа над созданием презентационного материала

​

Покажу, как финансисту и бухгалтеру начать работать с Claude — на реальных задачах, без воды и сложных терминов

Для кого этот вебинар
Подойдёт финансистам и бухгалтерам любого уровня — от новичков до руководителей

• Учёт
  Бухгалтер - Автоматизируйте рутину: выписки, проводки, пояснительные записки
• Управление
  Финансовый директор / CFO - Стратегические отчёты, дашборды и аналитика за минуты
• Аналитика
  Финансовый аналитик - Моделирование, прогнозы и визуализация данных с ИИ
• Планирование
  Финансовый менеджер - Бюджетирование, cash flow и управленческий учёт
• Налоги
  Налоговый консультант - Анализ законодательства и подготовка документов
• Любой уровень
  Новичок в нейросетях - Покажем всё с нуля — никакого опыта не нужно

Попробуй Claude в деле
Один промпт — и Claude создаёт готовый финансовый дашборд с данными, графиками и аналитикой

Построй интерактивный финансовый дашборд для компании "АльфаТех":
— Выручка по месяцам (январь–июнь)
— Структура расходов по категориям
— Динамика чистой прибыли
— Возможность менять показатели ползунками

Программа вебинара
2 часа насыщенной практики — от первого входа до готовых финансовых документов

Часть 1. Теория и ориентация в Claude

• Как попасть в Claude и как его оплатить
  Регистрация, подписки и способы оплаты — в том числе из России
• Настройки для безопасной и удобной работы
  Конфиденциальность, интерфейс и полезные параметры
• Чем Claude отличается от ChatGPT, Gemini и других нейросетей
  Почему я уже 3 месяца пользуюсь только Claude и не возвращаюсь к другим ИИ
• Claude, Claude Cowork и Claude Code — на понятных примерах
  Чем отличаются продукты и какой нужен финансисту
• Виды задач для финансиста и бухгалтера
  Обзор сценариев: от анализа до генерации документов

Часть 2. Практика в прямом эфире

• Генерируем учебную банковскую выписку
  Создаём реалистичные данные для практики
• Собираем справочник статей из выписки
  Автоматическая категоризация операций
• Собираем ОДДС в Excel и Google Таблицах
  Отчёт о движении денежных средств за минуты
• Формируем интерактивный дашборд
  Визуализация финансовых данных для руководства
• Пишем пояснительную записку к ОДДС
  Профессиональный текст одним промптом
• Генерируем презентацию к отчёту
  Готовые слайды из финансовых данных
• Пишем сообщение собственнику
  Деловой, краткий, подробный — на выбор стиля

Бонусы за регистрацию
30 готовых промптов для финансиста и бухгалтера
Гайд «Как зарегистрироваться в Claude из России»
Пошаговая инструкция с актуальными способами доступа к Claude для российских пользователей

Спикер: Натали Васильева
Коммерческий директор · 14 лет профессионального опыта · Спикер конференции «Питерский промпт»

Тариф Практик
Живой эфир с Натали
Запись на 30 дней
30 промптов (бонус за регистрацию)
Гайд по Claude из России (бонус за участие)
Урок «Калькулятор ценообразования в Claude»

​

Практический курс по LLMOps. Соберёте продакшн-контур для LLM: eval-фреймворк (LangSmith/Ragas/OpenAI Evals), quality-гейты в CI/CD, алёрты на дрейф, монитринг скорости и стоимости, управление промпт-версиями и безопасность. Плюс профессиональные блоки: synthetic data для тестов, LLM-based judges, отчётность для релиз-комитета и runbook’и инцидентов.

О курсе:
LLMOps & Evaluation (PRO) — это практический курс о том, как вывести работу с GPT и другими LLM из песочницы в продакшн.
Мы разберём полный цикл: от построения пайплайнов (RAG, агенты) до оценки качества, мониторинга и оптимизации стоимости. Вы научитесь бороться с галлюцинациями, автоматизировать A/B-тесты и настраивать метрики, которые реально отражают работу модели.

В курсе:
практические инструменты: LangSmith, Ragas, OpenAI Evals, PromptLayer;
автоматизированные тесты и synthetic data;
мониторинг качества, латентности и затрат;
safety-тесты и контроль рисков.
Итог - вы сможете построить надёжную LLM-систему с измеримым качеством и управляемой стоимостью.

Программа курса:
Введение в LLMOps

• Почему обычный prompt engineering не работает в продакшне
• Классические боли
• Обзор инструментов для LLMOps
• Разбор реальных кейсов, где LLMOps сделал разницу
• Практикум

Архитектура и пайплайны LLM-приложений

• Компоненты продакшн-системы
• Best practices для пайплайнов RAG и агентов
• Управление версиями промптов и моделей (PromptOps)
• Логирование и трассировка: как не терять контроль над моделью
• Практикум

Метрики качества LLM-систем

• Почему «accuracy» ≠ качество в LLM
• Классические метрики
• Современные метрики
• User-oriented метрики
• Как построить дашборд для мониторинга качества

Evaluation на практике

• Как тестировать промпты и пайплайны (unit tests для LLM)
• Автоматизированные A/B тесты с помощью LLM-оценки
• Human-in-the-loop: когда и зачем нужны люди в тестировании
• Генерация тест-датасетов (synthetic data) для проверки модели
• Практика: написать собственный фреймворк для оценки

LLM Monitoring & Observability

• Как мониторить продакшн-LLM
• Alerting и логирование промптов/ответов
• Борьба с деградацией качества (drift detection)
• Cost management: оптимизация бюджета на LLM

Advanced Topics (для PRO)

• Ragas: как построить автоматическую систему оценки RAG-проектов
• OpenAI Evals и Custom Evals
• LLM-based judges (оценка ответов через LLM)
• Safety & Red-teaming
• Интеграция с CI/CD: автоматические quality-гейты для деплоя

Практический проект

• Построение RAG-системы с автоматической оценкой качества
• Настройка метрик и мониторинга
• Проведение A/B тестов между версиями промптов
• Сбор и анализ результатов → финальный отчёт

В курс входят:

• 33 урока
• 171 тест
• 17 интерактивных задач

Автор курса: Алексей Малышкин

​

Программа 2-недельного курса

1. Создание квизов-игр и викторин с помощью нейросети.
2. Создание мультфильма с помощью нейросети.
3. Создание трендовых видео.
4.Создание клипа на песню.
5. Генерация аватаров - говорящих персонажей.
6. Пишем с ИИ отчеты, характеристики легко и быстро.
7. Создание советских открыток и плакатов.
8. Создавать конспекты и планы в несколько раз быстрее, используя нейросеть как личного методиста
9. Генерация готовых слайдов для стильной презентации.
10. Создавать увлекательный контент для уроков и занятий за минуты (интересные факты, ассоциации, подкасты).
11. Составлять технологические карты и конспекты,
в том числе для нестандартных уроков и занятий.
12. Как создать образовательные стикеры для мессенджера.
13. Создание интерактивных поздравлений для школ, классов, города и т.д.
14. Создание наглядного и раздаточного материала.
15. Создание интерактивных игр.
16. Генерация песен и музыки.
17. Заработок на основании ваших знаний на нейросетях.
18. Создание гексов.
19. Автоматизировать работу с документами.
20. Фотосессия мечты с нейросетью.
21. Создание виртуальной экскурсии 3D.

​

Интенсив Нейроцеха для тех, кто хочет создавать свои приложения, сервисы и сайты с помощью вайбкодинга, но никак не может начать.

Мы не будем рассказывать вам, зачем нужен вайбкодинг. Вы и сами видели десятки и сотни примеров, как люди создают сервисы для себя, своих компаний, клиентов или вообще запускают полноценные платные продукты.

Вкатиться в вайбкодинг тяжело, если вы не разработчик. Все эти терминалы, IDE, базы данных, гитхабы, деплои — это сложно. Непонятно вообще, с чего начать. Вот хочу я создать свой сайт или телеграм-бота — куда нажимать вообще? Что писать агенту? Как сделать, чтобы оно работало?

Даже если почитать курсы и посмотреть вебинары, все равно как-то не идет. Когда делает кто-то другой — вроде все понятно. А когда пробуешь сам — ступор какой-то.

Интенсив для тех, кому тяжело разобраться в одиночку
Мы в Нейроцехе каждый месяц собираем фидбек резидентов и очень часто слышим про эту проблему.

Поэтому придумали формат с практикой и домашними заданиями — чтобы вы точно начали вайбкодить. Даже если вообще ничего не знаете о программировании.

Одна неделя усердной работы — и вы знаете, что делать. Самое сложное — начать. Установить и настроить Codex или Claude Code, разобраться в интерфейсе, понять принципы общения с агентами. Сделать свой первый проект, закинуть его на сервер и убедиться, что все работает.

Дальше вас, скорее всего, затянет, и вы сами не заметите, как начали вайбкодить по ночам и запускать один проект за другим.

Поэтому мы не делаем огромный курс, который охватывает все от и до. Это короткий недельный интенсив, на котором вы поймете основы, вместе с наставником сделаете парочку первых проектов, разбересь, как все устроено. А дальше уже будет не так страшно работать самостоятельно.

Минимум теории, максимум практики. Мы будем учиться вайбкодингу в процессе вайбкодинга. Это гораздо нагляднее, чем смотреть лекции с презентациями, изучать абстрактную теорию, а потом все равно не понимать, за что хвататься. Нагляднее, и веселее.

На лекциях спикер показывает, как именно он создает сервис вместе с агентом, как все настраивает и запускает. Объясняет, почему надо делать именно так, как избегать ошибок, отвечает на ваши вопросы.

Вы получаете запись и текстовую расшифровку лекции, повторяете все в домашней работе — и осваиваете навык. А если что-то непонятно — спрашиваете в чате, спикер поможет.

Занимаемся интенсивно и жестко. Наша цель — научить вас вайбкодить за неделю. Не за год, не за месяц, а за неделю. Это потребует большой вовлеченности с вашей стороны. Без вас у нас ничего не получится.

Приходите на интенсив только если готовы уделять ему хотя бы 3 часа каждый день (а лучше 4-5). Тогда вам хватит времени и на лекции, и на домашку, вы все успеете, разберетесь и в конце недели пойдете отдыхать с чувством «Вау, теперь я умею это делать».

Всего недельку потерпите. Если у вас нет 3 часов в день, лучше не вписываться в движуху.

Пять вебинаров-лекций и 4 домашних задания
14.04 - Вводная лекция. Знакомимся, обсуждаем основы, которые надо знать перед началом работы. Устанавливаем Codex (или Claude Code, если хотите), разбираемся в интерфейсе и делаем первую простую практическую задачу.

Домашка — установить и настроить агента для вайбкодинга и морально подготовиться к веселью.

15.04 - Создаем расширение для браузера. Это самое простое, что только можно навайбкодить. И вы это сделаете, не сомневаетесь. Заодно разберемся, как управлять контекстным окном агента и как сохраняться с помощью git, на случай, если нейронка что-то случайно сломает.

Домашка — навайбкодить свое расширение для Хрома и прислать его наставнику

16.04 - Создаем свой сайт-визитку. Дизайн, разработка, установка на сервер. По итогу у вас будет свой сайт, в котором можно вносить изменения, просто давая указания агенту в чате. Сайт сделаем простой, одностраничный, не переживайте, это не так долго как кажется. Заодно разберемся в деплое — установке на сервер.

Домашка — сделать свой сайт и прислать наставнику

17.04 - Создаем телеграм-бота. Ну что за обучение без ботов, верно? Сделаем ботика-помощника, а заодно разберемся с подключением сторонних сервисов к своему по API.

Домашка — думаем, догадываетесь, что надо будет сделать

Где-то тут у нас выходные, на которых можно подтянуть хвосты и доделать домашки, которые не успели.

20.04 - Финальная лекция. Подводим итоги, разбираем частые ошибки, отвечаем на вопросы, обсуждаем, что делать дальше, как учиться новым штукам, используя только своего кодинг-агента и интернет.

Итого за неделю вы установите и настроите Codex или Claude Code, поймете, как общаться с агентами, чтобы они поменьше тупили, разберетесь с деплоем и git, запустите 3 собственных проекта и начнете наконец вайбкодить.

​

Создавайте сайты, приложения, сервисы и AI‑агентов с помощью вайбкодинга — без знаний программирования.

Кому подойдёт курс:

• Тем, кто хочет освоить навык и начать с нуля
• Фрилансерам и тем, кто хочет зарабатывать
• Специалистам: маркетологам, SMM, дизайнерам
• Предпринимателям, работающим на себя

Как проходит обучение:

• Личный кабинет с короткими уроками
• Практика
• Готовые работы в портфолио
• Более 5 сервисов, которые вы освоите
• Монетизация навыков

Программа:

• Предобучение. Старт в вайбкодинге
• Модуль 1. Фундаментальные знания об IT-продуктах
• Модуль 2. Инструменты вайбкодера
• Модуль 3. Создание сайтов и лендингов
• Модуль 4. Создание простых IT-сервисов
• Модуль 5. Создание сложных IT-сервисов
• Модуль 6. Создание ИИ-агентов на базе Openclaw и ТГ-ботов
• Модуль 7. Деньги на вайбе

Тариф Продвинутый:

• Модуль «Старт в вайбкодинге» (предобучение)
• Модуль 1. «Фундаментальные знания об IT-продуктах»
• Модуль 2. «Инструменты вайбкодера»
• Модуль 3. «Создание сайтов и лендингов»
• Модуль 4. «Создание простых IT-сервисов»
• Модуль 5. «Создание сложных IT-сервисов»
• Модуль 6. «Создание ИИ-агентов на базе Openclaw и ТГ-ботов»
• Модуль 7. «Деньги на вайбе»
• База вайбкодера
• Дополнительные материалы к урокам

Автор Яков Юдин
Создаёт сложных ИИ-агентов для крупных магазинов с помощью вайбкодинга 11 лет в IT сфере, участвовал в разработке более 100 проектов. Настраивает автоматизации огромных товарных каталогов. Запустил и вывел в прибыль 3 интернет-магазина на рынке США и 2 в СНГ. Успешно торговал на ведущих маркетплейсах Amazon, eBay и Wildberries.

​

Практический курс по LLM Security. Запустите локальный RAG/агента на реальном LLM (OpenAI API) и укрепите прод: защита от prompt/indirect injection, утечек и tool-abuse, строгий JSON-вывод (Schema/Pydantic), redaction и лимиты стоимости/циклов. Плюс профессиональные блоки: OWASP LLM Top-10, threat modeling, red-team suite и security-gates в CI/CD.
О курсе
LLM Security PRO — практический курс о том, как защищать RAG-сервисы и AI-агентов в продакшне. Мы не ограничимся “правильными промптами”: вы построите инженерные контуры, которые удерживают систему в рамках безопасности даже тогда, когда модель внушаема, ошибается или сталкивается с “вредными” документами и запросами.
Курс построен вокруг локального учебного приложения (RAG + tools + API + UI), которое вы запускаете у себя на компьютере и подключаете к реальному LLM через OpenAI API. Сначала вы увидите типовые провалы (injection, утечки, опасные tool-действия, cost-DoS), затем внедрите контроли: policy-layer, защита RAG-контекста, allowlist/scopes/approvals для инструментов, строгая валидация вывода, redaction и лимиты стоимости. Финал — red-team test suite и security-gates, чтобы регрессы не уезжали в прод.
Формат: код и шаблоны на GitHub, сервисы поднимать не нужно. API-ключ хранится только локально. В учебных заданиях используются синтетические данные (без ПДн/секретов).
Для кого курс: Python-разработчики, ML/DE инженеры, тимлиды/архитекторы и специалисты AppSec/DevSecOps, которые внедряют LLM в продукт и хотят делать это безопасно и предсказуемо.
В курс входят

• 28 уроков
• 88 тестов
• 24 интерактивные задачи

​

Чему вы научитесь

• Понимать полный цикл создания лекарства и роль ИИ на этапах ранней разработки
• Работать с химическими данными в Python: анализ, визуализация и подготовка данных
• Использовать основные представления молекул (SMILES, фингерпринты, дескрипторы, графы)
• Применять методы машинного обучения и корректно оценивать качество моделей
• Работать с ключевыми базами данных молекул, белков, активностей и ADMET
• Строить воспроизводимые пайплайны для интеграции данных и обучения моделей
• Подготавливать данные для докинга, запускать докинг и виртуальный скрининг
• Оценивать свойства молекул: аффинность, физико-химические параметры и токсичность
• Понимать как работают нейронные сети и применять их для решения химических задач
• Генерировать новые молекулы с помощью современных генеративных моделей

О курсе
Этот курс знакомит вас с тем, как методы искусственного интеллекта применяются на разных этапах разработки лекарственных молекул: от подготовки и анализа химических данных до докинга, прогнозирования свойств и генерации новых структур. Это единственный на рынке русскоязычный курс, который системно соединяет химию, data science и современные AI-подходы в drug discovery — от основ до актуальных практик.

Преподаватели курса — действующие специалисты на стыке химии и ИИ: учёные, разработчики и эксперты из ведущих фармацевтических компаний и исследовательских центров. Они не только обладают глубокой теоретической подготовкой, но и ежедневно применяют эти методы в реальных проектах по созданию лекарств.

В процессе обучения вы освоите ключевые инструменты, научитесь работать с крупнейшими химическими базами данных, запускать модели, анализировать результаты и понимать, какие методы подходят для реальных задач разработки лекарств. Вы приобретёте практические навыки, которые востребованы в фарме, биотехе и научных центрах, а главное — сформируете целостное и современное представление о том, как AI помогает создавать новые лекарства быстрее, точнее и эффективнее.

Для кого этот курс
Этот курс создан для тех, кто хочет разобраться, как искусственный интеллект применяется в разработке лекарств: Студенты и аспиранты химических и биологических направлений Если вы выбираете карьеру на стыке наук и хотите войти в одну из самых быстрорастущих областей — AI-driven drug discovery, курс поможет выстроить целостную картину и получить навыки, которые ценятся в индустрии и академии. Data scientist’ы и ML-инженеры, интересующиеся фармой и биотехом Вы уже знаете машинное обучение, но хотите разобраться, какие задачи реально существуют в разработке лекарств, с какими данными приходится работать и почему “обычные” подходы не всегда работают в химии. Химики и биохимики Если вы работаете (или хотите работать) в drug discovery и чувствуете, что без применения передовых методов становится всё сложнее соответствовать текущему уровню индустрии, курс поможет вам понять, как именно машинное обучение и современные алгоритмы встраиваются в привычный химический workflow — от данных до молекул. Специалисты фармацевтических и биотехнологических компаний Для тех, кто хочет глубже понять современные AI-подходы, говорить с инженерными командами на одном языке и осознанно выбирать инструменты для реальных R&D-задач.

Начальные требования
Необходим базовый уровень химических знаний и интерес к работе с данными; опыт программирования желателен, но не обязателен — всё нужное мы разберём по ходу курса.

Как проходит обучение
На курсе вас ждут:

• Лекционные материалы от простого к сложному: начинаем с азов программирования на Python и машинного обучения, заканчиваем изучением генеративных моделей для дизайна лекарств;
• Тестовые задания для усвоения лекционных материалов;
• Практические задания в формате небольших задачек либо полноценных ноутбуков с кодом для того, чтобы сразу закрепить изученный материал на реальных кейсах.

Программа курса
Введение

1. 
   О курсе
   Эволюция открытия и разработки лекарственных молекул
   Стратегии рационального дизайна лекарств
   Искусственный интеллект в дизайне лекарственных молекул

Основы Data Science

1. 
   Подготовка
   Основы Python
   Работа с файлами и данными
   Анализ данных с pandas и numpy
   Визуализация химических данных
   Введение в статистику
   Дополнительные темы и инструменты

Представления молекул

1. 
   Линейные представления молекул
   Молекулярные фингерпринты
   Файловые форматы
   Графовые представления молекул
   Молекулярные дескрипторы
   Библиотеки для работы с молекулами

Основы машинного обучения для химических задач

1. 
   Основные термины МО
   Основы машинного обучения
   Методы сжатия многомерных данных
   Модели машинного обучения
   Гиперпараметры
   Метрики

Базы данных для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Введение в базы данных
   Структурные базы данных белков и мишеней
   Базы данных лекарственных молекул и их активности
   Базы данных по ADMET-профилям и токсичности
   Интеграция данных и построение pipeline

Молекулярный докинг

1. 
   Основы медицинской химии
   Как работает докинг? Теоретические основы
   Подготовка данных для докинга: структуры белков и лигандов
   Докинг в действии: пример с использованием AutoDock Vina
   Валидация и анализ результатов докинга
   От докинга к виртуальному скринингу

Методы оценки молекул

1. 
   Основные физико-химические дескрипторы
   Композитные метрики
   Оценка токсичности

Основы глубокого обучения для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Что такое нейронная сеть?
   Задачи регрессии и классификации
   Распространение сигнала и функции ошибки
   Обучение нейросети
   Полносвязная нейросеть
   Рекуррентные нейросети
   Графовые нейросети

Генеративные модели для дизайна лекарственных молекул

1. 
   Введение в генеративный дизайн
   Вариационные автоэнкодеры
   Генеративно-состязательные сети
   Нормализующие потоки
   Диффузионные модели
   Трансформеры
   Обучение с подкреплением
   Ключевые выводы о генеративном дизайне
   Генерация молекул с помощью вариационного автоэнкодера

Заключение

1. 
   Заключительный раздел