Инструменты курса
ChatGPT
Claude
Perplexity
NotebookLM
Zapier
Make
Whisper
RAG-системы
LLM API
Gamma.app
Gemini
Consensus
Custom GPTs
AI-агенты
Comet
О программе
Системный подход к ИИ в корпоративной среде
Методологическая основа: Three Horizons Framework (McKinsey) — от базовой грамотности до архитектуры надёжных ИИ-систем.
- Видео-ролики (микрообучение, ~10 мин)
- Лекции и теоретические блоки
- Практические задания в интерфейсах нейросетей
- Деловые игры и симуляции
- Тестирование по каждому уровню
- Итоговый проект: стратегия внедрения ИИ
-
Механика LLMКак работают большие языковые модели, токены и природа галлюцинаций -
Этика и безопасностьЗащита PII, принципы least privilege, корпоративная этика ИИ -
RAG-системыКонтекст-инженерия, базы знаний, заземление ответов на факты -
AI-агентыПроектирование агентных сетей, автоматизация, Human-in-the-loop -
Аналитика данныхCode Interpreter, регрессионный анализ, прогнозные модели в Excel -
AI GovernanceAI-Maturity матрица, роли CoE/CAIO, ROI-расчёт, XAI-тестирование
Структура курса
Три уровня мастерства
Нарастающая сложность: от базовых навыков промптинга до стратегического управления ИИ-трансформацией
Модуль 1 · 2 часа
Механика LLM и базовая грамотность
- Предсказание токенов: почему ИИ — не база фактов
- Природа галлюцинаций ИИ
- Практика: спровоцировать и выявить галлюцинацию
Модуль 2 · 2 часа
Этика использования ИИ и безопасность данных
- Чувствительные данные (PII) и least privilege
- Академическая и корпоративная этика ИИ
- Практика: анонимизация клиентского договора
Модуль 3 · 6 часов
Инструментарий личной продуктивности
- 4 паттерна промптинга: Рамка, Декомпозиция, Итерация, Red Team
- Температурные режимы: Low-Temp vs Creative AI
- Саммаризация и проверяемый поиск (Perplexity vs Google)
- Практика: сбор рыночной фактуры и драфтинг отчётов
Итог Level 1 · 2 часа
Аттестация
- Итоговый тест уровня — 30 мин
- Мини-кейс: 5 типовых офисных задач за время
Личная эффективность, базовая грамотность, этика
12 часов
Модуль 4 · 8 часов
Контекст-инженерия и управление знаниями
- Дизайн базы знаний: метаданные, версионирование
- Роль «садовника базы знаний», NotebookLM
- Конвейер Whisper: аудио → транскрипт → action items
- Механика RAG и grounding ответов
Модуль 5 · 8 часов
Продвинутый Research и аналитика
- Иерархия доказательств в бизнесе
- Перевод абстракций в измеримые метрики
- Академический поиск: Consensus, Elicit, Scholar
- Deep Research в современных LLM
Модуль 6 · 6 часов
Производство и количественный анализ
- Advanced Data Analysis / Code Interpreter
- Аномалии и линейная регрессия силами ИИ
- Визуализация: Gamma, Gemini, принцип Text First
- «Одна мысль на слайд» и архитектура деки
Итог Level 2 · 2 часа
Комплексный кейс
- Итоговый тест уровня — 30 мин
- «От сырых данных конкурентов до готовой презентации для CEO»
Конвейеры, базы знаний, глубокий research, визуализация
24 часов
Модуль 7 · 8 часов
Интеграция и автоматизация
- No-code автоматизация: Zapier / Make, логика сценариев
- Три роли ИИ: обогащение данных, извлечение сущностей, черновики
- Custom GPTs: архитектура ассистента, Intake-формы
- Definition of done для AI-задач
Модуль 8 · 8 часов
Агентные сети и отказоустойчивость
- Эволюция: чат-боты → агенты в интерфейсах (Comet)
- Надёжность: ретраи, алерты, дедупликация, Human-in-the-loop
- Декомпозиция функций отдела и делегирование
- Деловая игра: пересборка процесса найма
Модуль 9 · 6 часов
AI Governance, изменения и стратегия
- AI-Maturity матрица: 5 измерений от «хаоса» к «системе»
- Роли: Process Owner, CoE, CAIO
- XAI: happy path, edge и adversarial кейсы
- Метрики precision/recall и расчёт ROI
Финальная аттестация · 2 часа
Защита итогового проекта
- Видео-напутствие: Трек развития до 2030 года
- Итоговое тестирование по всем уровням
- «План ИИ-трансформации моего подразделения на 6 месяцев»
Агенты, автоматизация, редизайн процессов, AI Governance
24 часов
Как устроено обучение
Каждый блок — баланс теории и немедленной практики в реальных инструментах
- 30+Видеороликов
Микрообучение по ~10 минут — концепция без воды, сразу к делу - ~Теория + Практика
Каждая тема: мини-лекция 30–40 мин → практическое задание 1–2 часа - 6+Деловых игр
Симуляции реальных бизнес-сценариев: найм, анализ, автоматизация - 3×Аттестации
Тест и кейс по завершении каждого уровня для фиксации прогресса - 1Итоговый проект
Персональный план ИИ-трансформации подразделения на 6 месяцев
Распределение времени
60 часов по трём горизонтам
-
Модуль 1–2: Механика LLM + Этика (4 ч)Токены, галлюцинации, PII, least privilege — фундамент цифровой грамотности - Модуль 3: Личная продуктивность (6 ч)4 паттерна промптинга, температурные режимы, проверяемый поиск
- Модуль 4: Контекст-инженерия (8 ч)База знаний, NotebookLM, Whisper, RAG — управление корпоративным контекстом
- Модуль 5: Deep Research (8 ч)Иерархия доказательств, академический поиск, мета-анализ, Consensus/Elicit
- Модуль 6: Данные и визуализация (6 ч)Code Interpreter, прогнозные модели, Gamma, принцип «одна мысль на слайд»
- Модуль 7: Автоматизация (8 ч)Zapier/Make, entity extraction, Custom GPTs с intake-формами
- Модуль 8: Агентные сети (8 ч)Агенты в интерфейсах, ретраи, дедупликация, редизайн бизнес-процессов
- Модуль 9 + Финал: Governance (8 ч)AI-Maturity, XAI, ROI-расчёт, защита итогового проекта трансформации
Что вы получите
- Системное понимание LLMПринципы работы языковых моделей, их возможности и ограничения в корпоративном контексте1
- Культура безопасного ИИЭтические нормы, защита данных PII, принципы работы с корпоративной информацией2
- Навыки конструирования пайплайновПрактические умения строить ИИ-конвейеры для решения реальных бизнес-задач3
- Управление базами знанийКонтекст-инженерия: метаданные, версионирование, RAG-архитектура, grounding4
- Интеграция ИИ-агентовГотовность к редизайну бизнес-процессов и внедрению агентных систем в команду5
- Стратегия AI-трансформацииПерсональный план трансформации подразделения с метриками ROI и дорожной картой6
Готовы начать трансформацию?
60 часов практического погружения в мир корпоративного ИИ — от первого промпта до стратегии внедрения
