Скрыть объявление

Внимание!


Наш телеграм-канал попал под массовую блокировку и, пока мы подготовили для вас резервный!


Подписывайтесь по этой ССЫЛКЕ

Скрыть объявление

На короткое время рассказываем где достать редкие курсы

Подробности ТУТ

Скрыть объявление

Мы обновили Telegram-бот!

Ссылку на новый бот и все детали ищите ТУТ и скорее подписывайтесь, чтобы не пропускать важные уведомления и новости форума

Скрыть объявление

Было ли у Вас такое, что Вы не могли найти курс? Если да, то напишите нам в Службу поддержки какой курс вам нужен и мы постараемся его найти.

Скрыть объявление

Пополняйте баланс и получайте при оплате складчин кэшбек в размере 10%

Запись

[karpov.courses] Нейросети для работы

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект"

Цена:
95000 руб
Взнос:
754 руб
Организатор:
Евражкa

Список участников складчины:

1. Евражкa 2. malutinss 3. Lisa38 4. d_m_p 5. Анастасия2306 6. Bestia 7. robhood
open
2
Записаться
  1. Евражкa Организатор складчин

    [karpov.courses] Нейросети для работы

    [​IMG]

    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
    1. 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.
    2. 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.
    3. 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.
    4. HR-специалисты и тимлиды
      Автоматизируйте первичный скрининг резюме по заданным критериям и генерацию писем кандидатам. Формируйте итоги встреч и персональные сценарии онбординга без ручной работы.
    5. 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.
    6. 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.
    1. Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу
    2. Промпт-инжиниринг: как ставить задачи ИИ
    3. Знакомство с зарубежными LLM: DeepSeek, Gemini, Claude
    4. Продвинутые техники промпт-инжиниринга
    5. YandexGPT: возможности и применение
    6. СберGigaChat: инструмент для бизнеса
    7. LLM в инструментах: Microsoft Office, Notion, Canva и др.
    8. 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.
    1. Введение в API для LLM
    2. Подключение LLM к приложению через API
    3. Введение в Telegram Bot API
    4. Интеграция LLM с Telegram-ботом
    5. Память бота: хранение контекста
    6. Retrieval Augmented Generation (RAG)
    7. 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.
    В этом блоке вы научитесь проектировать полноценные AI-сценарии: от сбора данных и передачи в LLM до автоматической отправки писем, создания задач, обновления CRM или уведомлений в Telegram.

    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.
    1. Введение в no-code автоматизацию и AI-агентов
    2. Построение сложных Workflow: логика и циклы
    3. Основы no-code платформ: Make и n8n
    4. ИИ-решения для бизнеса: маркетинг, HR, менеджмент
    5. Интеграция LLM с внешними сервисами
    6. Ответственный ИИ: предвзятость, безопасность и этические дилеммы
    7. Что такое AI-агент в no-code контексте
    8. 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

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
  3. Mike Tyson Организатор складчин
    _HiПриветствую тебя, присоединяйся (выдача материала после оплаты) _Neo

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
    Mike Tyson,
Наверх