Скоро Нейросети для работы [karpov.courses, МФТИ]

[RoBot]

О курсе:

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

Karpov.courses
Онлайн-школа Data Science с практическим подходом к обучению
Курсы по аналитике данных и машинному обучению помогают начать карьеру в IT или прокачать уже имеющиеся навыки
Программа строится вокруг практики: задания на основе реальных кейсов и поддержка экспертов
Выпускники karpov.courses не только «знают основы» — они умеют решать задачи бизнеса
Преподаватели — действующие специалисты из ведущих российских компаний
МФТИ
Московский физико-технический университет — ведущий технический вуз страны
Входит в топ-3 технических вузов России и топ-100 университетов мира по версиям THE, MosIUR, Forbes, ARWU и RAEX, а также признан лидером в категории «Инновации» Национального рейтинга университетов
Лидер по уровню средней зарплаты выпускников, занятых в IT-сфере
Программа поможет вам последовательно пройти путь от уверенного пользователя нейросетями до разработчика кастомизированных AI-решений.
Вы научитесь применять LLM-модели (включая российские), а на следующих этапах — работать с API, собирать чат-ботов в Telegram, автоматизировать задачи с помощью no-code платформ и создавать собственные ИИ-решения для маркетинга, HR и клиентского сервиса.

Кому подойдёт курс
Продуктовые и проектные менеджеры
Получайте сводки из отзывов и данных за минуты.
Автоматизируйте подготовку отчётов и презентаций, чтобы самостоятельно принимать решения и быстро доносить их до команды.
Аналитики и специалисты по работе с данными
Снимайте рутину с отчётности и интеграций: генерируйте SQL промпты, собирайте ботов для запросов к данным, готовьте визуализации и сводки быстрее — больше времени на инсайты.
Маркетологи и специалисты по коммуникациям
Готовьте контент и рассылки с LLM, тестируйте формулировки и сегменты. Автоматизируйте сбор и обработку обратной связи в no-code, чтобы сосредоточиться на стратегии, а не на рутине.
HR-специалисты и тимлиды
Фаундеры и операционные директора
Собирайте AI-агентов, которые по расписанию сводят метрики, проверяют статусы и уведомляют в Telegram/почте. Держите процессы под контролем без микроменеджмента.
Разработчики и технические специалисты
Быстро прототипируйте Telegram-ботов и AI-агентов на LLM, подключайте API и базы знаний. Получайте рабочие PoC без длинных спринтов и высвобождайте время для сложных задач.
Программа:

Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM)

Большие языковые модели (LLM) становятся основой повседневной работы — от генерации текста и автоматизации задач до бизнес-аналитики и проектирования решений. В этом блоке вы научитесь использовать DeepSeek, Gemini, Claude и российские нейросети для рабочих задач, писать эффективные промпты, интегрировать LLM в инструменты вроде Notion или Office, а также освоите локальные нейросети через LM Studio.

Курс подойдёт как для новичков, так и для тех, кто хочет систематизировать и углубить своё понимание промпт-инжиниринга и инструментов ИИ.
Практика: напишите 10+ промптов под бизнес-задачи, выполните финальный проект по подготовке запуска малого бизнеса с помощью ИИ.
Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу
Промпт-инжиниринг: как ставить задачи ИИ
Продвинутые техники промпт-инжиниринга
YandexGPT: возможности и применение
СберGigaChat: инструмент для бизнеса
LLM в инструментах: Microsoft Office, Notion, Canva и др.
Локальные нейросети и LM Studio
Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM

Большие языковые модели можно не только использовать вручную, но и подключать к приложениям и чатам, превращая их в интеллектуальных собеседников, помощников или агентов поддержки. В этом блоке вы научитесь создавать Telegram-ботов, которые взаимодействуют с LLM через API, запоминают контекст, извлекают информацию и подключаются к внешним источникам данных.

Вы освоите работу с API, научитесь связывать бота и LLM, добавлять память, сохранять историю диалога и использовать RAG (поиск и генерация на основе базы знаний). Это логичное продолжение после первого пакета и технически доступный вход в автоматизацию без глубокого кода.
Практика: создадите свой чат-бот, помогающий решить коммуникационную задачу с клиентами или коллегами.
Введение в API для LLM
Подключение LLM к приложению через API
Введение в Telegram Bot API
Интеграция LLM с Telegram-ботом
Память бота: хранение контекста
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Создание «умных» чат-ботов
Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты

AI-агенты — это следующий шаг после чат-ботов: они не просто отвечают, а самостоятельно инициируют действия, принимают решения и взаимодействуют с внешними сервисами.

Также разберёмся, как создавать AI-агентов с памятью, подключением к базе знаний и автозапуском по расписанию или событиям. В завершении — затронем этику, безопасность и подводные камни внедрения ИИ в процессы.
Практика: создадите полноценного AI-агента на No-code платформе и протестируете его концепцию перед запуском MVP.
Введение в no-code автоматизацию и AI-агентов
Построение сложных Workflow: логика и циклы
Основы no-code платформ: Make и n8n
ИИ-решения для бизнеса: маркетинг, HR, менеджмент
Интеграция LLM с внешними сервисами
Ответственный ИИ: предвзятость, безопасность и этические дилеммы
Что такое AI-агент в no-code контексте
Выбор оптимальных ИИ-инструментов и разработка идей для финального проекта
Тариф Полный курс
Модуль 1: Мастерство работы с нейросетями (LLM)
Модуль 2: Создание чат-ботов с интеграцией LLM
Модуль 3: No-code автоматизация и AI-агенты


Скачать: