Новые складчины | страница 8

​

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.

​

Разработчик чат-ботов под ключ 2.0: от простого бота до ИИ-ассистента

Освой все этапы разработки: от простых ботов до ИИ-ассистентов и начни брать заказы уже на втором месяце обучения!

Кто такой разработчик чат-ботов?
Это перспективная и востребованная ИТ-профессия — чат-боты нужны любому бизнесу: от интернет-магазинов, которые используют их для обработки заказов и ответа на частые вопросы, до банковских приложений, где боты помогают управлять счетами и консультировать клиентов.

Преимущества курса

• Курс охватывает все этапы разработки от простых ботов до ИИ-решений.
• Выпускники смогут брать заказы любой сложности и предлагать решения «под ключ».
• Обучение включает Salebot, Bothelp, Puzzlebot, Senler, Python, ChatGPT и автоматизацию задач.
• Студенты освоят создание стратегий, сценариев и автоворонок.
• После 2-го модуля студенты смогут выходить на рынок и брать заказы.

Основная программа
Студенты освоят все этапы создания чат-ботов: от разработки логики до сборки сложных проектов на Salebot, Bothelp, Puzzlebot, Senler. А главное — выйдут на рынок и возьмут свои первые заказы!

Модуль 1 — основы проектирования чат-ботов (2 недели)
— Освоим основные принципы создания чат-ботов для бизнеса.
— Разберём архитектуру чат-бота, включая обязательные и дополнительные элементы.
— Научимся превращать текстовые описания задач в логические схемы.
— Разберём примеры существующих чат-ботов и способы их взаимодействия с пользователями.
— Подготовим собственный проект чат-бота в виде структурированной блок-схемы.
Темы, которые рассмотрим в модуле:
Введение в чат-боты: цели, виды, преимущества, рынок
Основные виды чат-ботов (FAQ, продажи, поддержка).
Архитектура ботов и элементы.
Дополнительные функции: аналитика, автоматизация, персонализация.
Анализ существующих ботов.
Превращение текстов задач в логические схемы.
Использование инструментов визуализации.
Типичные ошибки при проектировании ботов.
Проектирование блок-схемы собственного бота.
Практика:
— Разбор примеров существующих чат-ботов и анализ их сценариев взаимодействия.
— Превращение текстовых описаний в логические блок-схемы.
— Разбор реальных ботов и их структуры, перенос на блок-схему.
— Создание своей идеи чат-бота и её упаковка в блок-схему.

Модуль 2 — salebot (6 недель):
— Освоим базовый функционал платформы Salebot
— Научимся создавать чат-ботов для Телеграм, ВКонтакте и МАКС
— Создадим первого чат-бота
— Узнаем как получить первые заказы!
— Изучим продвинутые функции Salebot, включая сложные сценарии, геймификацию и персонализацию взаимодействий
— Освоим использование АПИ для интеграции чат-ботов с различными сервисами
— Научимся создавать чат-боты с интеграцией ИИ
— Создадим продвинутый чат-бот и узнаем, как продавать такие проекты максимально дорого
Темы, которые рассмотрим в модуле:
Введение в Salebot: интерфейс, настройка.
Подключение ботов к мессенджерам.
Работа с мини-лендингами и рассылками.
Использование переменных и автоматизация.
Подключение платежных систем и аналитика.
Продвинутые функции Salebot и их комбинации для реализации уникальных сценариев.
АПИ-запросы и интеграция с внешними сервисами.
Геймификация и персонализация.
Оптимизация и анализ работы сложных воронок. Применение ИИ на каждом этапе: упрощение проектирования, ускорение сборки сценариев и автоматизация задач.
Практика:
— Создание мини-лендинга и отправка автоматизированных рассылок.
— Создание чат-бота, включающего основные этапы взаимодействия с клиентом.
— Подготовка профиля на фриланс-площадках и первые отклики на заказы
— Разработка сложных сценариев с использованием функций, условий и геймификации

Модуль 3 — основы маркетинга для автоворонок и чат-ботов (2 недели)
— Изучим основы маркетинга для автоворонок и чат-ботов
— Научимся определять сегменты целевой аудитории и выстраивать наиболее эффективную логику взаимодействия чат-бота с представителями этих сегментов с помощью ИИ
— Создадим основной контент автоворонки, ускоряя процесс с помощью ИИ для генерации текстов и визуальных материалов
— Настроим адаптивные сценарии и триггеры для автоматического взаимодействия
— Научимся создавать автоворонки под ключ, претендуя на комплексные, дорогие заказы
Темы, которые рассмотрим в модуле:
Бриф и его заполнение для клиента, у которого нет нормального ТЗ
Применение автоворонок в маркетинге и ключевые элементы для их реализации.
Сегментация ЦА и создание логики взаимодействия
Уникальное торговое предложение (УТП): как создать и использовать.
Основы написания текстов для чат-ботов исходя из ЦА и задач воронки
Создание текстового и визуального контента для воронки с помощью ИИ
Анализ и оптимизация автоворонки для повышения конверсии.
Партнерские программы и клубы подписок
Привлечение, презентация и продажа комплексных автоворонок клиентам.
Практика:
— Заполнение брифа
— Анализ ЦА, в том числе с помощью ИИ
— Создание схемы автоворонки, основанной на данных о сегменте ЦА
— Создание УТП для сегмента ЦА, в том числе с помощью ИИ
— Создание текстового и визуального контента для воронки с помощью ИИ
— Поиск более сложных и комплексных заказов

Модуль 4 — bothelp (4 недели):
Регистрация и обзор конструктора Bothelp
Создание базового бота
Подключение ботов к мессенджерам ТГ, ВК, МАКС
Работа с переменными
Создание мини-лендинга и ВК-лендинга
Виджет-кнопка и виджет-подписка
Работа с пользователями и их сегментация
Рассылки и авторассылки
Подключение платежных систем к чат-боту
Статистика и аналитика
Интеграция с AMO СRM
Клуб по подписке
Реферальная программа
Интеграция ИИ c BotHelp

Модуль 5 — puzzlebot (2 недели)
Кейс: ТГ бот с выдачей подарка при подписке на канал
Кейс: ТГ бот, проводящий опрос пользователя и формирующий заявку в CRM-системе
Кейс: ТГ бот магазин
Кейс: ТГ бот для обучения
Кейс: ТГ бот для поддержки клиентов

Модуль 6 — senler (2 недели)
Кейс: Автоворонка сбора данных с отправкой в CRM-систему
Кейс: Бот- консультант по товарам (базовое создание ИИ ассистента, настройка АПИ, реализация логики)
Кейс: Бот, собирающий отзывы пользователей
Кейс: Бот, формирующий ТЗ от клиента по автоворонке
Кейс: Бот для автоматизации рекрутинга (первичный скрининг, сбор резюме, вопросы - передача данных специалисту по управлению персоналом)
Кейс: Бот для тестирований (проверки знаний по конкретной теме)

Продвинутая программа
Продвинутая программа позволит брать самые дорогие заказы. Ты освоишь создание чат-ботов любой сложности на Python, создание сверхвостребованных сейчас ИИ-ассистентов. А главное — получишь все навыки для успешного привлечения заказчиков на такие заказы.

Модуль 7 — создание ботов на python и ии-ассистентов (7 недель)
— Освоим базовые принципы программирования на Python для разработки чат-ботов
— Научимся использовать ИИ для быстрого написания рабочего кода на Python
— Разберёмся с настройкой серверов, работой с базами данных и написанием АПИ-запросов для интеграции данных в чат-бот
— Научимся перекладывать логику взаимодействий и сценариев на язык программирования
— Изучим основы работы с ИИ-ассистентами: выбор моделей, настройка АПИ GPT и написание эффективных промптов
— Разработаем два полноценных проекта: Python-бота с кастомным функционалом и ИИ-ассистента для различных бизнес-задач
— Будем готовы брать заказы на ботов с широким функционалом!

Карьерный трек (всё, что возможно выдать)
Внедрён на протяжении всего обучения начиная со 2 модуля, чтобы студенты сразу брали платные заказы.
Результат трека:
— Полностью оформленное портфолио и оптимизированный фриланс-профиль для привлечения заказчиков
— Владение продвинутыми стратегиями поиска заказов
— Навыки применения ИИ для создания персонализированных коммерческих предложений и откликов
— Навыки эффективного общения с клиентами и закрытия сделок на высокие чеки
— Знания по юридическим документам для защиты своих интересов
— Разработанная стратегия долгосрочного сотрудничества с клиентами для построения системного потока заказов
— Воронка заказов в работе
Темы, которые рассмотрим в модуле:
Подготовка профиля на фриланс-площадках и первые отклики на заказы
Карьерные возможности разработчика чат-ботов: фриланс и найм.
Улучшение профиля и привлечение крупных заказов.
Составление портфолио: оформление и презентация проектов.
Расширение каналов поиска клиентов: фриланс-платформы, соцсети, профессиональные сообщества.
Составление брифа, технического задания (ТЗ) и коммерческого предложения.
Скрипты и шаблоны для переговоров и работы с возражениями.
Презентация концепции проекта и согласование с клиентом.
Личный бренд: стратегия продвижения и долгосрочная работа с клиентами.
Стратегии повторных продаж и удержания клиентов.

Твои результаты после обучения

• Соберёшь чат-ботов «под ключ»
  Пройдёшь все этапы разработки — от идеи, блок-схем и тестирования в Salebot, Bothelp, Puzzlebot, Senler до запуска и поддержки работающего проекта.
• Построишь умные логики и автоворонки
  Научишься персонализировать сценарии, управлять переменными и RegEx, подключать платежи и создавать контент с помощью нейросетей.
• Интегрируешь внешние сервисы и мессенджеры
  Свяжешь бота с Телеграм, ВК и МАКС, а также интегрируешь бота с Гугл Таблицами/Календарём, CRM- и платёжными системами
• Разработаешь Телеграм-бота на Python
  Напишешь код на Telebot и Aiogram развернёшь его на сервере, подключишь сторонние АПИ, веб-парсинг, базы данных и аналитические отчёты.
• Внедришь геймификацию и реферальные механики
  Настроишь баллы, уровни, бонусы, клубы подписок и уникальные ссылки для роста вовлечённости и вирусного эффекта.
• Запустишь цифровые продукты и рассылки
  Создашь лендинг и настроишь автоматические е-мейл/мессенджер-рассылки с триггерными сообщениями.
• Построишь карьеру на фрилансе
  Сформируешь портфолио, узнаешь секреты поиска клиентов на Зерокодер и биржах, прокачаешь личный бренд и переговорные навыки.

Преподаватели и спикеры
Евгения Заяц. Технический директор онлайн-университета «Зерокодер»
Олег Утеков. AI-предприниматель, эксперт с 14-летним опытом создания IT-продуктов, основатель компании по автоматизации бизнеса Utekov.pro
Дарья Копылова. Head producer онлайн-университета «Зерокодер» с момента его основания
Даниил Соболев. Fullstack разработчик, фрилансер

Тариф Бизнес:
включает все из базового
Модуль по разработке продвинутых ботов на Python и ИИ-ассистентов
Карьерный трек начиная со 2 модуля
Шаблоны портфолио, договоров и ТЗ для оказания услуг
3 месяца Нейроклуба после окончания обучения

​

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.

​

Создавайте сайты, дашборды, боты и свои мини IT-продукты с нейросетями
Вайб-кодинг — это способ собирать веб-решения, когда нейросеть пишет код по вашему заданию, а вы управляете процессом: формулируете задачу, проверяете результат, правите и публикуете.
Это не «кнопка сделать продукт». Работает, когда вы понимаете логику: что должно получиться и как это проверить.

Кому подойдет программа:

• Тем, кто хочет с помощью нейросетей создавать рабочие решения самостоятельно и при этом понимать техническую цепочку разработки: как устроено, как править, как размещать, как поддерживать.
• Тем кто хочет:
  • Быстро собрать страницу, тест, квиз или калькулятор для продукта и продаж
  • Превратить таблицы в наглядный интерактивный дашборд и визуализацию показателей
  • Соберете финансовую модель со сценариями и логикой, которую можно показывать руководителю и команде
  • Сделать бота или мини-приложение в Telegram под запись, консультации, заявки, процессы
  • Научитесь самостоятельно настраивать интеграции между разными сервисами (на базе n8n), чтобы часть рутины работала сама
  • Соберете MVP-сервис или внутренний IT-инструмент для команды без привлечения разработчика

7 модулей + бонусный спецкурс: от основ и промптов до релиза сервиса на сервере с доменом. После каждого модуля у вас готовый результат: вы создаёте мини-продукт и закрываете мини-кейс, а не просто смотрите уроки.
* Программа может менять своё наполнение — это не финальный вариант.

Результаты и артефакты на выходе:

• Параметрический калькулятор прибыли — автоматический пересчёт выручки, маржи и валовой прибыли.
  Где применить: финрасчёты для клиента, оценка unit-экономики.
• KPI-дашборд — интерактивный отчёт с динамикой выручки, расходов, прибыли и маржи.
  Где применить: мониторинг показателей, отчёты для руководства.
• Финансовая модель — сценарный прогноз (пессимистичный / базовый / оптимистичный).
  Где применить: расчёт окупаемости, планирование роста.
• Сайт-визитка / лендинг — готовая посадочная страница с услугами и кейсами.
  Где применить: личный бренд, продуктовая страница.
• Квиз / тест — интерактивная форма для сбора лидов или самодиагностики.
  Где применить: лид-магнит, воронка продаж.
• Telegram-бот — автоответчик или бот-консультант с логикой диалога.
  Где применить: поддержка клиентов, первичная консультация.
• Telegram Mini-App — мини-приложение внутри Telegram с интерфейсом сервиса.
  Где применить: мобильный сервис без App Store.
• Автоматизация в n8n — сценарий: заявка → фильтр → GPT → CRM → уведомление.
  Где применить: обработка лидов, сбор и маршрутизация данных.
• MVP-сервис — рабочий прототип (пример: «Путевые листы») с логикой и статусами.
  Где применить: запуск собственного цифрового продукта.

Программа:

• Модуль 1. Вайб-кодинг: основы и подготовка инструментов
  • 1.1 Введение в модуль
  • 1.2 Что такое вайб-кодинг. Какие задачи решаются, а какие — нет
  • 1.3 Говорим на одном языке (базовые термины)
  • 1.4 Роли в разработке: кого заменит нейросеть
  • 1.5 Логика процесса и безопасность данных
  • 1.6 Обзор инструментов и регистрация в сервисах
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
• Модуль 2. Промпты как основной навык вайб-кодинга
  • 2.1 Что такое промпт и как правильно его составлять
  • 2.2 Почему задачу нужно разбивать на шаги
  • 2.3 Правила формирования инструкций к нейросети
  • Библиотека промптов курса
  • Проверка усвоения модуля
  • Итог модуля
• Модуль 3. Веб-страницы: от идеи до публичной ссылки
  • 3.1 Из чего состоит сайт и создаём первую страницу
  • 3.2 Дизайн: где брать идеи и как их адаптировать
  • 3.3 Добавляем интерактивность: калькуляторы и тесты
  • 3.4 Управление правками: как дорабатывать результат
  • 3.5 Публикация в интернете: Tilda и GitHub
  • 3.6 Как подключить красивое имя к Тильде или GitHub
  • 3.7 Пробуем другие нейросети. Perplexity Lab
  • 3.8 Разработка с помощью Google AI Studio
  • 3.9 Размещение сайта на своём хостинге
  • 3.10 Публикация через Яндекс
  • Библиотека идей: возможности применения
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека кейсов одностраничных сайтов
• Модуль 4. Дашборды и визуализация данных
  • 4.1 Дашборды: суть, типы и назначение
  • 4.2 Принципы визуализации данных
  • 4.3 Источники данных и архитектура дашборда
  • 4.4 Интеграции и API: базовое понимание
  • 4.5 Сборка простого дашборда через вайб-кодинг
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека интеграций и источников данных

Тариф База:

• 4 модулей и бонус
• Живые встречи Раз в две недели
• Проекты, которые соберёте:
  
  • Сайт-визитка эксперта
  • Тест, квиз, калькулятор
  • KPI-дашборд (Google Sheets / Excel)
  • Интерактивная финансовая модель
  • «Секретный» кейс по налогам

  ​

​

Создавайте сайты, дашборды, боты и свои мини IT-продукты с нейросетями
Вайб-кодинг — это способ собирать веб-решения, когда нейросеть пишет код по вашему заданию, а вы управляете процессом: формулируете задачу, проверяете результат, правите и публикуете.
Это не «кнопка сделать продукт». Работает, когда вы понимаете логику: что должно получиться и как это проверить.

Кому подойдет программа:

• Тем, кто хочет с помощью нейросетей создавать рабочие решения самостоятельно и при этом понимать техническую цепочку разработки: как устроено, как править, как размещать, как поддерживать.
• Тем кто хочет:
  • Быстро собрать страницу, тест, квиз или калькулятор для продукта и продаж
  • Превратить таблицы в наглядный интерактивный дашборд и визуализацию показателей
  • Соберете финансовую модель со сценариями и логикой, которую можно показывать руководителю и команде
  • Сделать бота или мини-приложение в Telegram под запись, консультации, заявки, процессы
  • Научитесь самостоятельно настраивать интеграции между разными сервисами (на базе n8n), чтобы часть рутины работала сама
  • Соберете MVP-сервис или внутренний IT-инструмент для команды без привлечения разработчика

7 модулей + бонусный спецкурс: от основ и промптов до релиза сервиса на сервере с доменом. После каждого модуля у вас готовый результат: вы создаёте мини-продукт и закрываете мини-кейс, а не просто смотрите уроки.
* Программа может менять своё наполнение — это не финальный вариант.

Результаты и артефакты на выходе:

• Параметрический калькулятор прибыли — автоматический пересчёт выручки, маржи и валовой прибыли.
  Где применить: финрасчёты для клиента, оценка unit-экономики.
• KPI-дашборд — интерактивный отчёт с динамикой выручки, расходов, прибыли и маржи.
  Где применить: мониторинг показателей, отчёты для руководства.
• Финансовая модель — сценарный прогноз (пессимистичный / базовый / оптимистичный).
  Где применить: расчёт окупаемости, планирование роста.
• Сайт-визитка / лендинг — готовая посадочная страница с услугами и кейсами.
  Где применить: личный бренд, продуктовая страница.
• Квиз / тест — интерактивная форма для сбора лидов или самодиагностики.
  Где применить: лид-магнит, воронка продаж.
• Telegram-бот — автоответчик или бот-консультант с логикой диалога.
  Где применить: поддержка клиентов, первичная консультация.
• Telegram Mini-App — мини-приложение внутри Telegram с интерфейсом сервиса.
  Где применить: мобильный сервис без App Store.
• Автоматизация в n8n — сценарий: заявка → фильтр → GPT → CRM → уведомление.
  Где применить: обработка лидов, сбор и маршрутизация данных.
• MVP-сервис — рабочий прототип (пример: «Путевые листы») с логикой и статусами.
  Где применить: запуск собственного цифрового продукта.

Программа:

• Модуль 1. Вайб-кодинг: основы и подготовка инструментов
  • 1.1 Введение в модуль
  • 1.2 Что такое вайб-кодинг. Какие задачи решаются, а какие — нет
  • 1.3 Говорим на одном языке (базовые термины)
  • 1.4 Роли в разработке: кого заменит нейросеть
  • 1.5 Логика процесса и безопасность данных
  • 1.6 Обзор инструментов и регистрация в сервисах
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
• Модуль 2. Промпты как основной навык вайб-кодинга
  • 2.1 Что такое промпт и как правильно его составлять
  • 2.2 Почему задачу нужно разбивать на шаги
  • 2.3 Правила формирования инструкций к нейросети
  • Библиотека промптов курса
  • Проверка усвоения модуля
  • Итог модуля
• Модуль 3. Веб-страницы: от идеи до публичной ссылки
  • 3.1 Из чего состоит сайт и создаём первую страницу
  • 3.2 Дизайн: где брать идеи и как их адаптировать
  • 3.3 Добавляем интерактивность: калькуляторы и тесты
  • 3.4 Управление правками: как дорабатывать результат
  • 3.5 Публикация в интернете: Tilda и GitHub
  • 3.6 Как подключить красивое имя к Тильде или GitHub
  • 3.7 Пробуем другие нейросети. Perplexity Lab
  • 3.8 Разработка с помощью Google AI Studio
  • 3.9 Размещение сайта на своём хостинге
  • 3.10 Публикация через Яндекс
  • Библиотека идей: возможности применения
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека кейсов одностраничных сайтов
• Модуль 4. Дашборды и визуализация данных
  • 4.1 Дашборды: суть, типы и назначение
  • 4.2 Принципы визуализации данных
  • 4.3 Источники данных и архитектура дашборда
  • 4.4 Интеграции и API: базовое понимание
  • 4.5 Сборка простого дашборда через вайб-кодинг
  • Проверка усвоения модуля
  • Контроль нагрузки и логики
  • Библиотека интеграций и источников данных
• Модуль 5. Автоматизация и логика на n8n
  • 5.1 Введение в автоматизацию и n8n
  • 5.2 Логика сценариев и триггеры
  • 5.3 Подключение нейросети и база знаний
  • 5.4 ИИ-продавец: диалог, заявки, переходы к покупке
  • 5.5 Тестирование и доработка автоматизации
  • 5.6 ChatPlace и альтернативные инструменты
• Модуль 6. Telegram-боты и mini-app приложения в TG
  • 6.1 Создание бота и работа с BotFather
  • 6.2 Оформление: текст, кнопки, меню и сценарии
  • 6.3 Mini-app: пульт управления и дизайн
  • 6.4 Запись к сотруднику и Google Календарь
  • 6.5 Публикация и тестирование бота
• Бонус. Монетизация навыка вайб-кодинга
  • ★.1 Какие форматы покупают и за что платят
  • ★.2 Упаковка кейсов и обоснование стоимости
  • ★.3 Где искать клиентов и каналы привлечения
  • ★.4 Диагностическая встреча и продающая переписка
  • ★.5 Документы и оформление для ИП и самозанятых

Тариф Практика:

• 6 модулей и бонус
• Живые встречи Раз в две недели
• Проекты, которые соберёте:
  • Сайт-визитка эксперта
  • Тест, квиз, калькулятор
  • KPI-дашборд (Google Sheets / Excel)
  • Интерактивная финансовая модель
  • «Секретный» кейс по налогам
  • Telegram-бот
  • Telegram mini-app с визуалом
  • ИИ-продавец на базе n8n

​

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