AI-first трансформация бизнеса
2,5 месяца
2 раза в неделю
много практики
Освойте практическое применение искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и заложите основы AI-first трансформации: от глубокого понимания возможностей и ограничений технологий до создания работающих ИИ-решений и формирования стратегии внедрения в компании
Программа идеально подходит, если вы:
Открыты к экспериментам с новыми технологиями
Имеете конкретные задачи для автоматизации в своей работе
Хотите быть драйвером AI-изменений в компании или подразделении
Готовы тратить 2-3 часа в неделю на практику
Программа сочетает фундаментальные знания о работе ИИ с интенсивной практикой на реальных задачах участников. Каждое занятие включает практическую работу над собственными кейсами — от создания контента и анализа данных до автоматизации процессов и построения стратегии AI-трансформации
Особое внимание уделено стратегическому мышлению для руководителей: как оценить потенциал ИИ для бизнеса, выбрать оптимальные сферы применения и инструменты, управлять внедрением и измерять эффективность инвестиций в ИИ-технологии
руководителей всех уровней (включая C-level)
владельцев бизнеса и предпринимателей
менеджеров, аналитиков, маркетологов, HR-специалистов
всех, кто хочет эффективно использовать ИИ в работе и внедрить AI-first подход в компании
Практическая программа для широкой аудитории
Практико-ориентированная программа для самой широкой аудитории
AI-first стратегия
Формирование видения трансформации для руководителей
Три трека обучения
Стратегия → Практика → Масштабирование для комплексного освоения
70% практики
Занятия включают практическую работу с немедленным применением ИИ-инструментов
Современные инструменты
От ChatGPT до no-code автоматизации и AI-кодинга
AI-driven разработка
Использование ИИ-агентов (Cursor) для создания ИИ-решений без программирования
Разнообразие кейсов
От создания контента до автоматизации процессов и создания прототипов продуктов
Особенности программы
Базовые навыки для прохождения программы
-
Уверенное использование офисных программ и веб-сервисов - Опыт работы с облачными платформами
- Способность самостоятельно освоить новое приложение по инструкции
- Интерес к новым технологиям, отсутствие страха перед ними
Модель обучения
Программа построена по системному подходу «Стратегия → Практика → Масштабирование», где каждый трек дополняет другие
-
Стратегический трек
Понимание технологий и бизнес-применения:- как работают LLM и в чём их ограничения
- выбор оптимальных решений под задачи
- оценка бизнес-эффектов от ИИ
- формирование стратегии AI-first для компании
1 -
Практический трек
Работа с инструментами и создание решений:- эффективное использование разнообразных ИИ-инструментов
- создание контента, анализ данных, быстрое прототипирование
- настройка или разработка ИИ-ассистентов
- no-code, low-code и code-based автоматизация
2 -
Трек масштабирования
Внедрение и управление изменениями:- Централизованная платформа работы с ИИ для сотрудников
- ИИ-автоматизация бизнес-процессов
- AI Governance и политики безопасности
- Обучение команды и масштабирование практик
- Мониторинг и оценка качества
3
Что будете изучать
2,5 месяца
20 занятий
3 проекта
10 практических работ
Введение в генеративный ИИ и AI-first подход
- AI-first подход и уровни зрелости внедрения
- Архитектура и принципы работы языковых моделей
- Галлюцинации и ограничения моделей
- Методы работы с моделями: промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг, RAG, fine-tuning, tool calling
- Что такое агент: определение, компоненты, архитектура
- Глобальная AI-трансформация бизнеса
Бизнес-кейсы и стратегия применения ИИ
- Аналитика рынка ИИ-автоматизации и тренды внедрения
- Статистика использования и сферы применения
- Обзор реальных бизнес-кейсов применения генеративного ИИ
- Инструментальные решения vs кастомная разработка
- Фреймворк для оценки ИИ-инициатив: потенциал, сложность, ROI
- Методы приоритизации
- Построение roadmap AI-трансформации
ChatGPT и промпт-инжиниринг
Практическая работа
Решение собственных задач с применением техник промпт-инжиниринга:
- анализ документов
- создание контента
- работа со сложными задачами
Возможности ChatGPT
- Базовые функции и сценарии использования
- Canvas для текстов и документов
- Работа с файлами и мультимодальность: документы, изображения, голос
- Memory и персонализация контекста
- Поиск в интернете
Промпт-инжиниринг
- Структура эффективного промпта: контекст, инструкция, примеры, формат вывода
- Few-shot и zero-shot подходы
- Chain-of-Thought для решения сложных задач
- Итеративное улучшение промптов
Контекст-инжиниринг
- Управление контекстом для качественных результатов
- Организация работы с долгосрочными задачами
ChatGPT: продвинутые возможности
Практическая работа
Создание специализированного GPT-ассистента для автоматизации собственных рабочих процессов. Анализ данных компании с визуализацией
- Projects: организация контекста для долгосрочной работы
- Анализ данных, визуализация, работа с таблицами и файлами
- Canvas для кода и создания приложений
- GPTs: создание специализированных ассистентов
- Конструктор агентов для автоматизации задач
- Планирование и автоматизация повторяющихся задач
- Глубокий анализ и исследования
Экосистема ИИ-инструментов для бизнеса
Практическая работа
- Тестирование инструментов на собственных задачах
- Формирование стратегии выбора под разные типы работ
- Claude: мощная альтернатива ChatGPT
- DeepSeek, Qwen: альтернативные инструменты на основе открытых моделей
- Perplexity: ИИ-поиск с цитированием источников
- NotebookLM: работа с документами и генерация подкастов
- Критерии выбора инструментов под бизнес-задачи
Ландшафт LLM и стратегия выбора
Практическая работа
Сравнительное тестирование LLM-провайдеров на корпоративных задачах с выбором оптимального решения
- Экспресс-погружение в архитектуру и разнообразие LLM
- Обзор ключевых моделей и провайдеров
- Открытые vs коммерческие модели
- Специализированные модели
- Reasoning модели
- Хабы моделей, бенчмарки и лидерборды
- Варианты доступа к моделям
- Фреймворк для выбора модели под задачу
Локальные LLM: развертывание в закрытом контуре
Практическая работа
Развертывание локальной LLM и тестирование на данных компании
- Преимущества локального запуска: безопасность и контроль данных
- Установка и настройка LMStudio и Ollama
- Выбор моделей: критерии и рекомендации
- Настройка параметров генерации и производительности
- Сравнение с облачными решениями
- Интеграция в корпоративные системы и процессы
Корпоративная платформа работы с ИИ
Практическая работа
Развертывание корпоративной платформы с доступом к локальным и облачным моделям
- Концепция централизованного доступа к ИИ в организации
- Инструменты с открытым кодом: OpenWebUI и LibreChat
- Интеграция локальных и облачных моделей
- Настройка единого интерфейса для сотрудников
- Управление доступом
- Развертывание в закрытом контуре
No-code автоматизация бизнес-процессов с n8n
Практическая работа
Проектирование и создание workflow для автоматизации собственного бизнес-процесса
- Концепция workflow-автоматизации для бизнеса
- Архитектура n8n: установка и настройка
- Узлы и потоки данных: триггеры, действия, условия
- Интеграция с корпоративными сервисами и API
- Интеграция с внешними инструментами
- Отладка workflow и планирование выполнения
- Библиотека готовых решений для автоматизации бизнес-процессов
Создание ИИ-ассистента на no-code платформе
Практическая работа
Разработка ИИ-ассистента в виде Telegram бота с транскрибацией голосовых сообщений
- Архитектура ИИ-ассистента: компоненты и взаимодействие
- Работа с LLM через API: OpenAI-совместимые интерфейсы
- Structured output и tool calling для надежных результатов
- Реализация интеллектуального workflow для ИИ-ассистента
- Интеграция с Telegram Bot API
- Транскрибация голосовых сообщений
LLMOps: мониторинг и управление ИИ-решениями
Практическая работа
Внедрение LLMOps-практик: настройка мониторинга, управление промптами и аналитика использования ИИ-решений
- LangFuse и LangSmith: платформы observability для LLM
- Трейсинг и отладка ИИ-пайплайнов
- Централизованное управление промптами и версионирование
- Интеграция с OpenWebUI и n8n
- Аналитические дашборды: метрики использования и эффективности
- Cost control: подсчет стоимости запросов
Vibe-кодинг: разработка прототипов с ИИ-агентами
Практическая работа
Создание автоматизационного скрипта с использованием AI-агента в консоли
- Концепция Vibe-кодинга
- Ландшафт ИИ-агентов для разработки: от IDE до консольных агентов
- Консольные агенты: Claude Code, Codex, Warp и другие
- IDE-интегрированные решения и их функциональные особенности: Kiro, Qoder
- Критерии выбора инструментов под задачи и контекст
AI-прототипирование: от идеи к MVP
Практическая работа
Создание работающего MVP с использованием ИИ-агента
- Концепция AI-прототипирования: быстрая валидация идей
- Платформы для прототипирования: V0, Bolt, Lovable, Replit
- Сценарии применения: проверка гипотез, MVP, landing pages
- Методология: от промпта к работающему интерфейсу
- Промпт-инжиниринг для UI/UX генерации
- Reverse-design паттерны для качественных прототипов
Cursor для бизнес-пользователей
Практическая работа
Настройка Cursor для работы с корпоративной документацией и создание аналитического отчета с помощью ИИ
- Cursor как универсальная среда для работы с любым контекстом
- Семантический поиск и анализ данных
- Работа с мультиформатными документами
- Автоматизация через ИИ-генерируемые скрипты
- Вопросы-ответы по базе знаний
- Генерация аналитических отчетов и презентаций
- Создание регламентирующих документов и инструкций
- Интеграция с Git для версионирования и совместной работы
- Расширения и настройка персональной ИИ-среды
AI-driven разработка в Cursor
Практическая работа
Создание ИИ-ассистента для собственных задач от идеи до развертывания в облаке
- AI-driven методология и её применение для эффективной разработки с использованием ИИ-агентов
- Настройка Cursor: конфигурация, правила, соглашения, рабочий процесс
- Управление контекстом и эффективные техники промптинга
- От идеи к реализации: планирование итерации, соглашения, списки задач, рабочий процесс
- Разработка по всему жизненному циклу (от идеи до развертывания в облаке)
RAG-системы: работа с базами знаний
Практическая работа
Создание RAG-ассистента для работы с корпоративной базой знаний
- Концепция Retrieval-Augmented Generation
- RAG pipeline: индексация, chunking, векторизация, поиск, генерация
- Стратегии chunking: размер, перекрытие, семантическое разделение
- Векторные базы данных и embedding модели для семантического поиска
- Экосистема RAG: эволюция подходов
- Фреймворк для RAG (LangChain)
- Кейсы применения RAG
ИИ-агенты: паттерны и архитектура
Практическая работа
Создание автономного агента для обслуживания клиентов
- Agent vs Workflow: что и когда применяется
- Tool calling: подключение внешних инструментов к агентам
- Память агента: краткосрочная и долговременная память
- Архитектурные паттерны агентов
- Model Context Protocol (MCP)
- Практические сценарии применения агентных систем
- Фреймворк для агентов (LangGraph)
Оценка качества ИИ-решений
Практическая работа
Внедрение системы оценки качества с автоматизированными метриками и мониторингом для корпоративного ИИ-решения
- Базовые метрики оценки качества offline и online
- RAGAS framework: комплексная автоматическая оценка
- LLM-as-a-Judge: архитектура автоматической оценки
- Benchmark creation: создание тестовых наборов
- Human-in-the-loop evaluation: комбинирование автоматической и человеческой оценки
- Метрики качества агентных систем
- Evals для агентных систем: оценка процесса принятия решений
- Стандартизированные бенчмарки и тестовые наборы для агентских систем
Безопасность ИИ-систем
Практическая работа
Проведение security-аудита корпоративного ИИ-решения:
- внедрение guardrails
- тестирование устойчивости
- разработка политик безопасности
Угрозы и уязвимости
- Типы атак: prompt injection, jailbreaking, data poisoning
- Риски утечки конфиденциальных данных
- Галлюцинации и ошибочная генерация: методы снижения
Защитные механизмы
- Guardrails: контроль входов и выходов
- LLMGuard и другие фреймворки защиты
- Многоуровневое тестирование и валидация
Аудит и compliance
- Red teaming: тестирование на устойчивость к атакам
- Стандартизированные бенчмарки безопасности
AI Governance и стратегия внедрения
Практическая работа
Разработка стратегии AI-first для своей компании: roadmap внедрения с метриками, политики использования, план обучения команды. Подготовка презентации для руководства
- AI Governance: политики и процессы использования ИИ
- Юридические и этические аспекты применения ИИ
- Уровни зрелости внедрения ИИ в компании
- Roadmap трансформации и измерение ROI
- Change management и обучение команды
- Масштабирование успешных практик
Что будете уметь после курса
Стратегическое мышление и планирование
Принимать обоснованные решения о внедрении ИИ на основе понимания возможностей и ограничений
Оценивать бизнес-эффекты от внедрения ИИ-решений
Формировать стратегию AI-first трансформации для компании
Определять приоритеты внедрения и управлять изменениями
Выбирать оптимальные ИИ-решения под конкретные бизнес-задачи
Аналитика и принятие решений
Анализировать большие объемы информации и документов
Извлекать ключевые инсайты из данных и отчетов
Использовать ИИ для поддержки принятия решений
Работать с различными форматами данных: таблицы, документы, изображения
Внедрение и управление изменениями
Оценивать риски и обеспечивать безопасность при работе с ИИ
Формировать политики использования ИИ в компании
Обучать команду работе с ИИ-инструментами
Измерять качество работы внедренных ИИ-решений
Масштабировать успешные практики
Создание контента и автоматизация
Создавать качественный контент
Создавать быстрые прототипы без программирования
Автоматизировать рутинные задачи с помощью ИИ-ассистентов
Создавать автоматизированные процессы с no-code инструментами
Практическая работа с ИИ-инструментами
Эффективно использовать ИИ-инструменты для ежедневных задач
Создавать и настраивать ИИ-ассистенты через конструкторы или код
Работать с локальными моделями
Применять advanced техники промптинга для улучшения качества результатов
Использовать мультимодальные возможности
Оставьте заявку — мы перезвоним вам и ответим на все вопросы
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Эксперты курса
Эксперты-практики с глубокой технической экспертизой — создают production-ready решения на базе генеративного ИИ и обучают специалистов и команды. Соавторы каналов по генеративному ИИ в Телеграм @aidialogs и на YouTube AI.Dialogs, делятся практическим опытом разработки ИИ-агентов и внедрения AI-driven методологии на всем жизненном цикле разработки ПО
Александр Кожин
AI Tech Lead, Full-Stack AI Developer
Архитектор AI-систем в AIRnD.ru
Со-основатель LLMStart.ru
Специаилизируется на AI-driven разработке
Full-stack и full-cycle эксперт
Многократный призер AI-хакатонов, призёр LLM-coding challenge 2025
23 года в разработке, 5+ production AI-кейсов
Telegram @aidialogs и YouTube AI.Dialogs
Сергей Смирнов
Head of AI, практикующий LLM-эксперт, к.т.н.
Руководит лабораторией AIRnD.ru
Основатель LLMStart.ru
Автор программ обучения по ИИ
Практик и методолог AI-driven разработки
Многократный призер AI-хакатонов, призёр LLM-coding challenge 2025
20+ лет в разработке, 10+ production ИИ-решений
Telegram @aidialogs и YouTube AI.Dialogs
Стоимость и условия обучения
180 000 ₽
2,5 месяца (20 занятий)
Онлайн
занятия 2 раза в неделю по 90 минут
в группе от 15 до 30 человек
30% теории, 70% практики
Оставьте заявку — мы перезвоним вам и ответим на все вопросы
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
© Хекслет, 2025
ООО «Хекслет Рус»
108813, г. Москва, вн.тер.г. поселение Московский, г. Московский, ул. Солнечная,д. 3А, стр. 1, помещ. 20Б/3
ОГРН 1217300010476
108813, г. Москва, вн.тер.г. поселение Московский, г. Московский, ул. Солнечная,д. 3А, стр. 1, помещ. 20Б/3
ОГРН 1217300010476
Помощь
Документы
Бесплатно по РФ
Бесплатно по Москве
О Хекслете
Партнерам
Мы расскажем, как сделать обучение ваших сотрудников выгодным и эффективным
Оставьте заявку на консультацию
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Оставьте заявку на консультацию
Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»
Оставьте заявку на консультацию
Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Отправляя форму, вы принимаете «Соглашение об обработке персональных данных» и условия «Оферты», а также соглашаетесь с «Условиями использования»