Специалист по работе с системами искусственного интеллекта

Научитесь проектировать AI-решения как целую систему: от задачи и данных до проверки, автоматизации и работающего прототипа.

72 академических часа 8 модулей Итоговый AI-сервис
Посмотреть программу
ai_system.workflow AI · 72 ЧАСА
01Задачацель и критерии результата
02Данныеконтекст и источники
03Prompt + модельспособ решения
04Проверкакачество и ограничения
05Автоматизациясвязь с процессом
06AI-сервиспонятный сценарий
input → context → model → evaluation workflow verified
Что получится

Навыки специалиста по AI-системам

Вы будете смотреть на нейросеть не как на отдельный чат, а как на компонент решения с входами, правилами, проверками и интеграциями.

Ставить задачу

Описывать цель, пользователя, входные данные, ограничения и измеримые признаки полезного ответа.

Проектировать архитектуру

Выбирать роль модели, контекст, источники, проверки и связи между компонентами AI-решения.

Проверять качество

Сравнивать результат с критериями, замечать ошибки, неопределённость и риск небезопасного ответа.

Встраивать в процесс

Соединять модель, данные и пользовательский сценарий в понятный прототип AI-сервиса.

Архитектура решения

AI-система строится как связный workflow

Полезный результат появляется, когда задача, данные, модель, проверка и пользовательский сценарий работают вместе.

6 узлов в едином управляемом AI-конвейере
01
goal → data → context

Спроектировать

Уточнить задачу, критерии результата и источники, затем выбрать подходящий модельный сценарий.

02
prompt + model → evaluation

Проверить

Собрать запрос и контекст, провести тестовые прогоны, оценить качество, ограничения и риски.

03
workflow → integration → service

Интегрировать

Связать проверенный AI-компонент с автоматизацией и понятным пользовательским сценарием.

Программа · часть 1

Основа работы с AI-моделями

От постановки задачи и подготовки контекста до языковых и мультимодальных сценариев.

34 чмодули 1–4
01

Задачи и границы AI-систем

8 академических часов
  • Где AI полезен, а где не нужен
  • Пользователь, цель и критерии результата
  • Ограничения, неопределённость и ответственность
02

Данные, контекст и качество входа

8 академических часов
  • Типы данных и роль контекста
  • Очистка, структура и достаточность источников
  • Чувствительные данные и безопасная обработка
03

Языковые модели и prompt-дизайн

10 академических часов
  • Как модель обрабатывает инструкцию и контекст
  • Роль, формат ответа, примеры и ограничения
  • Итерации, тестовые наборы и сравнение результатов
04

Мультимодальные модели

8 академических часов
  • Текст, изображение и аудио как входы системы
  • Сценарии анализа и генерации
  • Качество, ограничения и проверка результата
Программа · часть 2

От модели к надёжному AI-сервису

Архитектура, RAG, агентные сценарии, интеграция, безопасность и итоговый прототип.

38 чмодули 5–8
05

Архитектура AI-решений

10 академических часов
  • Входы, модельный слой, проверки и выходы
  • Компоненты, интерфейсы и пользовательский сценарий
  • Наблюдаемость и обработка нештатных ответов
06

RAG и агентные сценарии

10 академических часов
  • Поиск по источникам и grounded-ответ
  • RAG-конвейер на концептуальном уровне
  • Инструменты, шаги и границы AI-агента
07

Интеграция, автоматизация и безопасность

10 академических часов
  • API и события в общей схеме решения
  • Guardrails, доступы и защита данных
  • Ручной контроль и безопасное завершение сценария
08

Итоговый AI-сервис

8 академических часов
  • Задача, карта компонентов и прототип
  • Тестовые сценарии и улучшение качества
  • Демонстрация архитектуры и результата
Практика курса

Соберите прототип AI-сервиса

Практика проходит через весь курс: от карты задачи и тестового набора до связной архитектуры, проверок и демонстрации пользовательского сценария.

  • Описать задачу, входы, ограничения и критерии качества
  • Подготовить контекст и модельный сценарий
  • Добавить проверку ответа, guardrails и ручной контроль
  • Показать архитектуру и работу итогового прототипа

Контекст → модель → проверка → сервис

sources model guardrails
Сценарий проверен
Для осмысленной работы с AI

Короткий цикл: собрать, проверить, улучшить

Каждая новая идея сразу проходит через практический сценарий: от постановки задачи до проверки ответа и места компонента в системе.

Кому подойдёт

Тем, кто уже пользуется нейросетями

Перейдём от отдельных запросов к системной постановке задач и проверке результата.

Тем, кому интересна архитектура AI

Разберём роли данных, моделей, RAG, агентов, интеграций и контроля на концептуальном уровне.

Тем, кто хочет собрать сервис

Финалом станет прототип с понятной схемой компонентов и проверенным пользовательским сценарием.

Как строится работа

1
Поставить задачу

Определить цель, входные данные и критерии полезного ответа.

2
Собрать сценарий

Подготовить контекст, инструкцию и способ использования модели.

3
Проверить

Сравнить ответы с критериями, найти слабые места и учесть ограничения.

4
Встроить в систему

Связать AI-компонент с данными, контролем и пользовательским действием.

Вопросы до старта

Коротко о главном

Ответы о подготовке, программе и итоговом AI-сервисе.

Нужен ли опыт программирования?
Продвинутый опыт разработки не является центральным требованием программы. Важнее уверенно пользоваться компьютером, быть готовым разбирать схемы AI-решений и последовательно проверять результат.
Что входит в 72 академических часа?
Восемь модулей: постановка AI-задач, данные и контекст, языковые модели, мультимодальные сценарии, архитектура AI-решений, RAG и агенты, интеграция и безопасность, итоговый AI-сервис.
Чем курс отличается от обучения промптам?
Prompt-дизайн — только один слой. Курс рассматривает полный workflow: задачу, контекст, модель, критерии качества, RAG и агентные сценарии на концептуальном уровне, интеграцию, безопасность и пользовательский сервис.
Каким будет итоговый проект?
Вы спроектируете и соберёте прототип AI-сервиса с понятной задачей, источниками, модельным сценарием, критериями проверки, ограничениями и демонстрацией работы.
Нужно ли обучать собственную модель?
Нет. Фокус курса — на грамотной работе с готовыми модельными возможностями и проектировании системы вокруг них, а не на обучении большой модели с нуля.
Как проверять ответы нейросети?
На курсе вы будете заранее задавать критерии, собирать тестовые примеры, сравнивать ответы, отмечать неопределённость и сохранять ручной контроль в важных точках сценария.
Где находятся уроки и задания?
Материалы курса, практические задания и прогресс обучения доступны внутри платформы в личном кабинете ученика после записи на курс.
Как записаться на курс?
Используйте кнопку «Записаться на курс» на этой странице. Платформа откроет актуальный сценарий записи для вашего аккаунта.

Перейдите от запроса к целой AI-системе.

72 академических часа, восемь модулей и маршрут от постановки задачи до проверенного прототипа AI-сервиса.