Карьера в Digital и Интернет-Маркетинге с ИИ

Утверждено директором А. Грицковым 10.07.2026, Таллинн

1. Название учебной программы Веб-разработка с помощью искусственного интеллекта (ИИ)

2. Направление и группа учебной программы НАПРАВЛЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ: Междисциплинарное направление в области информационных и коммуникационных технологий. ГРУППА УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Междисциплинарная группа в области информационных и коммуникационных технологий. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Искусственный интеллект, архитектура веб-приложений, управление AI-инструментами.

3. Цель и результаты обучения ЦЕЛЬ: Сформировать у участников системное видение архитектуры современных веб-приложений и научить их управлять AI-инструментами (такими как Cursor, Cline, Gemini CLI) для воплощения идей в полнофункциональные веб-продукты, не требуя навыков ручного написания кода. РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ: по окончании курса студент: Управляет AI-инструментами — использует современные Интегрированные среды разработки (IDE) для генерации, отладки и документирования кода, эффективно руководя процессом. Объясняет принципы веб-архитектуры — понимает модель “клиент-сервер”, назначение Интерфейса прикладного программирования (API), роль базы данных и основы работы Linux, и применяет это знание для постановки точных задач ИИ. Оркеструет процесс создания интерфейсов — руководит созданием адаптивных сайтов, от генерации дизайн-макетов до их воплощения в виде статических страниц и Одностраничных приложений (SPA) на React. Формулирует требования к серверной логике — проектирует на концептуальном уровне REST API и структуру баз данных, контролируя их полную реализацию AI-ассистентом. Руководит процессом интеграции — обеспечивает корректное взаимодействие между frontend- и backend-компонентами, а также интегрирует в приложение сторонние AI-сервисы. Управляет процессом развертывания — публикует готовые full-stack приложения, используя как современные PaaS-платформы, так и развертывание на Виртуальном частном сервере (VPS) с помощью AI-ассистента.

4. Целевая группа и условия для начала обучения ЦЕЛЕВАЯ ГРУППА: Начинающие без опыта в программировании, интересующиеся ИТ, менеджеры продуктов, предприниматели, дизайнеры и все, кто хочет научиться создавать веб-приложения, используя силу ИИ как основного инструмента. УСЛОВИЯ ДЛЯ НАЧАЛА ОБУЧЕНИЯ: Среднее образование, уверенное владение компьютером. Навыки программирования не требуются.

5. Объем, структура, среда и средства обучения ОБЪЕМ И СТРУКТУРА ОБУЧЕНИЯ: Общий объем курса — 120 академических часов. 40 ак. часов — Контактное обучение (лекции и практики). 40 ак. часов — Самостоятельная работа над еженедельными микро-проектами. 40 ак. часов — Онлайн-разбор проектов и углубленное изучение. СРЕДА И СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ: Обучение проходит в современных аудиториях и/или онлайн. Каждому студенту предоставляется доступ к API больших языковых моделей (LLM) и собственному виртуальному серверу (VPS) на время обучения. Студентам необходимо иметь собственный ноутбук для работы в классе и дома.

6. Описание учебного процесса Модуль 1: Машинное обучение (ML), нейросети и LLM — фундамент AI-революции Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Обзор концепций Искусственного интеллекта (ИИ), Машинного обучения (ML) и нейронных сетей. Установка AI-ассистентов в среде разработки (Cursor, Cline). Декомпозиция — как разбивать идеи на задачи для AI. Введение в Интерфейс командной строки (CLI). – Самостоятельная работа (микро-проект): “Hello, AI!”. Создать простое консольное приложение (например, генератор паролей) исключительно с помощью команд в AI-ассистенте. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ выполненных проектов и ответы на вопросы. Практикум: Итеративный диалог с AI. Учимся уточнять и переформулировать команды, чтобы AI лучше понимал задачу. – Методы обучения: Интерактивная лекция, демонстрация инструментов, анализ выполненных проектов, групповое обсуждение, практикум.

Модуль 2: AI-дизайнер: от идеи до вашего первого сайта (HTML/CSS) Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Введение понятия “Клиент” (браузер). Роль Языка гипертекстовой разметки (HTML) и Каскадных таблиц стилей (CSS). Используем генераторы изображений для создания визуальных концепций. Анализируем существующие сайты как референсы. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Цифровая визитка”. Создать адаптивный одностраничный сайт-визитку, управляя AI-инструментом. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ дизайнерских решений и ответы на вопросы. Практикум: Итеративное улучшение дизайна. Учимся давать AI уточняющие команды для исправления визуальных недостатков и улучшения адаптивности. – Методы обучения: Лекция-аналогия, практическая работа в AI-IDE, анализ дизайнерских решений, практикум.

Модуль 3: Оживление сайта: Интерактивность с JavaScript под управлением AI Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Введение в JavaScript как язык для создания “поведения” сайта. Концепции “событие” и “реакция”. Объектная модель документа (DOM) как структура страницы. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Интерактивная визитка”. Добавить интерактивные элементы (анимации, модальные окна) в проект прошлой недели. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ реализованных механик и ответы на вопросы. Практикум: Отладка с помощью AI. Учимся описывать проблему и передавать AI сообщения об ошибках из консоли браузера. – Методы обучения: Интерактивная демонстрация, анализ реализованных механик, практикум по отладке.

Модуль 4: Современный Frontend: Создание SPA-приложений на React с помощью Vite и AI Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Концепция Одностраничного приложения (SPA). React и компонентный подход. Инструменты сборки Vite и менеджер пакетов npm. – Самостоятельная работа (микро-проект): “SPA-Портфолио”. Дать AI команду преобразовать статичную “визитку” в многокомпонентное приложение на React. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ компонентной структуры и ответы на вопросы. Практикум: Архитектурный рефакторинг. Учимся оценивать структуру приложения и давать AI команды для ее улучшения. – Методы обучения: Лекция, управляемая генерация кода, анализ компонентной структуры, практикум по рефакторингу.

Модуль 5: Мозг приложения: Проектирование и создание Backend REST API Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Введение понятия “Сервер” (Backend). Концепция REST API как “контракта” для обмена данными. Обзор Node.js и Python. – Самостоятельная работа (микро-проект): “API для блога”. Сформулировать для AI задачу по созданию REST API с набором эндпоинтов для управления постами. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ и тестирование созданных API, ответы на вопросы. Практикум: Проектирование API. Учимся составлять четкое техническое задание для AI. – Методы обучения: Интерактивная лекция, демонстрация инструментов, анализ и тестирование API, практикум по проектированию.

Модуль 6: Память приложения: Работа с базами данных под руководством AI Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Введение понятия “База Данных”. Обзор реляционных (SQL) и нереляционных (NoSQL) баз данных. Изучение базовых операций CRUD (Создание, Чтение, Обновление, Удаление). – Самостоятельная работа (микро-проект): “Подключение базы данных к блогу”. Дать AI команду интегрировать базу данных PostgreSQL в API из прошлого проекта. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ работы с данными через API, ответы на вопросы. Практикум: Моделирование данных. Учимся описывать для AI структуру будущей базы данных. – Методы обучения: Лекция, практическая работа, анализ работы с данными, практикум по моделированию.

Модуль 7: Full Stack в сборе: Интеграция Frontend, Backend и внешних AI-сервисов Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Объединение “Клиента” и “Сервера”. Понятие Full Stack. Сетевое взаимодействие. Интеграция сторонних AI-сервисов. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Блог с AI-копирайтером”. Интегрировать SPA-приложение с API. Добавить функцию генерации контента с помощью внешнего AI. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Анализ работающих Full Stack приложений, ответы на вопросы. Практикум: Отладка полного цикла. Учимся отслеживать путь запроса от браузера до базы данных. – Методы обучения: Демонстрация полного цикла, анализ работающих приложений, практикум по отладке.

Модуль 8: Время запуска: Деплоим приложения в интернет (PaaS и VPS) Содержание обучения и учебные материалы: – Теория (контактное обучение): Понятия “Хостинг” и “Деплой”. Обзор Платформ-как-услуга (PaaS) и Виртуальных частных серверов (VPS). Управление Linux и Nginx с помощью AI. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Гранд-релиз”. Развернуть готовое приложение на PaaS-платформах и на предоставленном VPS. – Разбор проектов и углубленное изучение (онлайн): Проверка доступности проектов, ответы на вопросы. Практикум: Диагностика проблем с деплоем. Учимся использовать AI для анализа логов веб-сервера. – Методы обучения: Пошаговая демонстрация, проверка доступности проектов, практикум по диагностике.

Модуль 9: Итоговый проект: От идеи к архитектуре и разработке Содержание обучения и учебные материалы: – Контактное обучение: Брейншторм идей для проектов. Методология планирования архитектуры. – Самостоятельная работа: Начало работы над собственным Full Stack проектом. – Онлайн-консультации: Обсуждение прогресса, код-ревью и помощь в решении проблем. – Методы обучения: Групповые обсуждения, индивидуальные и групповые консультации, проектная работа.

Модуль 10: Финал: Деплой, защита проекта и следующие шаги Содержание обучения и учебные материалы: – Самостоятельная работа: Завершение разработки, деплоймент, подготовка презентации. – Защита проектов: Демонстрация работающих приложений и обмен опытом управления AI в процессе разработки. – Методы обучения: Индивидуальные консультации, проектная работа, публичная защита проектов.

7. Оценивание, или условия завершения обучения Обучение считается завершенным, если студент:

• Присутствовал минимум на 80% занятий.
• Успешно выполнил все еженедельные микро-проекты.
• Разработал и успешно защитил итоговый проект. Оценка проводится по принципу «зачет/незачет».

8. Выдаваемые документы Студенту, освоившему учебную программу и прошедшему оценивание, выдается сертификат об окончании. Студенту, не прошедшему оценивание, выдается справка об участии в курсе.

9. Квалификация преподавателя

Преподаватель обладает практическим опытом в коммерческой веб-разработке (Full Stack), глубоким пониманием современных AI-инструментов для разработки и опытом преподавания технических дисциплин.

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБУЧЕНИЯ

Digital-маркетинг в современных условиях: реклама, SEO, контент, аналитика и автоматизация

Практическая программа для работы с современными digital-каналами и инструментами

Утверждено директором А. Грицковым 14.08.2026, Таллинн

Цель программы

Цель программы - сформировать практические навыки использования современных цифровых платформ, программ и веб-сервисов для профессиональной digital-коммуникации, управления контентом, работы с рекламными системами, поисковой оптимизации, анализа данных и автоматизации рабочих процессов.

В ходе обучения участник осваивает цифровые инструменты, используемые в современной профессиональной деятельности специалиста по digital-маркетингу, специалиста по контенту, коммуникациям, цифровым проектам и других специалистов, работающих с цифровыми каналами.

Особое внимание уделяется практической работе с веб-платформами, рекламными кабинетами, поисковыми системами, аналитикой, мультимедийным контентом, автоматизацией и современными интеллектуальными цифровыми инструментами.

Целевая группа

Программа предназначена для:

• специалистов, которым необходимо развить навыки работы с современными digital-инструментами;

• начинающих специалистов по digital-маркетингу;

• специалистов по коммуникации и контенту;

• администраторов сайтов и социальных сетей;

• менеджеров проектов и виртуальных ассистентов;

• владельцев малого бизнеса;

• специалистов, чья работа связана с управлением цифровыми каналами, рекламными платформами или цифровой коммуникацией;

• людей, желающих приобрести современные прикладные цифровые навыки для повышения конкурентоспособности на рынке труда.

Предварительный опыт работы в digital-маркетинге не требуется.

Необходимы базовые навыки работы с компьютером и интернетом.

Форма обучения и учебная среда

Контактное обучение проводится очно в аудитории и/или в формате синхронного онлайн-обучения в реальном времени под руководством преподавателя через Zoom, Google Meet или Microsoft Teams. Занятия в режиме реального времени относятся к контактному обучению.

Для участия необходимы компьютер с устойчивым интернет-соединением, современный веб-браузер, камера и микрофон. Практические задания выполняются в веб-сервисах, рекламных и аналитических интерфейсах, электронных таблицах, no-code платформах и других цифровых средах, предусмотренных модулями программы.

Самостоятельная работа включает выполнение практических заданий, подготовку цифровых материалов, настройку инструментов, анализ данных и разработку итогового проекта.

Результаты обучения

После завершения программы участник:

• использует современные веб-платформы и цифровые сервисы для профессиональной коммуникации;

• организует digital-коммуникацию бренда в различных цифровых каналах;

• создаёт и адаптирует текстовый, визуальный и мультимедийный digital-контент;

• использует Meta Business Suite, Meta Ads Manager и другие инструменты экосистемы Meta;

• создаёт и настраивает базовые рекламные кампании в Google Ads;

• применяет основные инструменты SEO и анализа поискового спроса;

• использует Google Analytics 4, UTM-метки и другие инструменты измерения digital-активности;

• работает с маркетинговой воронкой и цифровым путём клиента (customer journey);

• создаёт структуру digital-коммуникации бренда;

• использует цифровые инструменты для планирования и управления SMM;

• применяет современные интеллектуальные инструменты для исследования, подготовки и обработки digital-материалов;

• автоматизирует повторяющиеся рабочие процессы с помощью no-code платформ;

• объединяет различные цифровые сервисы в единый рабочий процесс;

• оценивает эффективность digital-коммуникации на основании данных.

Модуль 1. Современная digital-среда и цифровые инструменты

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• современная digital-экосистема;

• цифровые каналы коммуникации;

• сайты, поисковые системы, социальные сети и digital-платформы;

• digital-маркетинг как система взаимосвязанных цифровых каналов;

• профессиональная цифровая коммуникация;

• облачные инструменты;

• работа с браузерными сервисами;

• организация цифрового рабочего пространства;

• Google Workspace;

• управление файлами и цифровые материалы;

• безопасная работа с веб-сервисами;

• современные интеллектуальные digital-инструменты;

• использование языковых моделей для поиска, структурирования и обработки информации;

• проверка и редактирование автоматически созданной информации.

Практическая работа

Создание рабочего digital-пространства и подбор набора цифровых инструментов для конкретной профессиональной задачи.

Модуль 2. Стратегия digital-коммуникации бренда

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• digital presence компании;

• цифровая идентичность бренда;

• стратегия коммуникации бренда;

• целевая аудитория;

• цифровой путь клиента (customer journey);

• digital touchpoints;

• позиционирование в цифровой среде;

• value proposition;

• Tone of Voice;

• выбор digital-каналов;

• website, search, social media, email и paid media;

• SMM как часть общей digital-коммуникации;

• организация информации в digital-каналах;

• digital communication map;

• использование цифровых инструментов для исследования конкурентов.

Практическая работа

Создание карты digital-коммуникации бренда: аудитория, каналы, сообщения, платформы и digital touchpoints.

Модуль 3. Digital-контент и инструменты его создания

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• виды digital-контента;

• текстовый, графический и видеоконтент;

• контент для сайта;

• контент для социальных сетей;

• рекламный контент;

• информационный и экспертный контент;

• создание цифровые материалы;

• Canva и аналогичные веб-инструменты;

• инструменты обработки изображений;

• инструменты монтажа short-form video;

• адаптация размеров и форматов;

• организация файлов и медиатеки;

• шаблоны;

• brand consistency;

• вспомогательные интеллектуальные инструменты для подготовки текстов, изображений и идей;

• проверка качества digital-контента.

Практическая работа

Создание набора цифровые материалы для одного бренда: текст, изображение, short-form video и адаптации под несколько цифровых платформ.

Модуль 4. SMM и управление социальными платформами

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• роль социальных сетей в системе digital-маркетинга;

• Facebook;

• Instagram;

• LinkedIn;

• TikTok;

• различия интерфейсов и форматов;

• бизнес-аккаунт;

• Meta Business Suite;

• управление страницами и аккаунтами;

• публикация и планирование контента;

• контент-календарь;

• Reels и Stories;

• контент для LinkedIn;

• управление онлайн-сообществом;

• статистика социальных сетей;

• адаптация digital-контента под разные платформы;

• инструменты автоматизации публикаций;

• организация рабочего процесса SMM.

Практическая работа

Настройка структуры SMM-коммуникации и создание контент-календаря с использованием цифровых инструментов планирования.

Модуль 5. Digital-реклама: Meta Ads и Google Ads

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Meta

• Meta Business Manager;

• Meta Ads Manager;

• структура рекламного аккаунта;

• Campaign / Ad Set / Ad;

• рекламные цели;

• аудитории;

• места размещения (placements);

• рекламные форматы;

• рекламные креативы;

• настройка бюджета;

• Meta Pixel - базовое понимание;

• анализ рекламной статистики.

Google

• интерфейс Google Ads;

• Google Search Ads;

• ключевые слова;

• типы соответствия ключевых слов;

• структура рекламной кампании;

• объявления;

• стратегии назначения ставок;

• рекламный бюджет;

• действия-конверсии;

• базовые принципы remarketing.

Метрики

• impressions;

• reach;

• CPM;

• CPC;

• CTR;

• CPL;

• CPA;

• conversion rate;

• ROAS.

Практическая работа

Создание структуры рекламной кампании в Meta Ads или Google Ads: аудитория, настройки, объявления, цифровые материалы, бюджет и KPI.

Модуль 6. SEO и работа с поисковыми системами

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• принципы работы поисковых систем;

• Google Search;

• search intent;

• keyword research;

• инструменты исследования ключевых запросов;

• структура сайта;

• URL;

• title;

• meta description;

• headings;

• internal links;

• оптимизация изображений;

• on-page SEO;

• основы technical SEO;

• Google Search Console;

• анализ поисковой видимости;

• SEO-контент;

• обновление существующих страниц;

• современные поисковые интерфейсы с поддержкой AI;

• особенности отображения информации в современных поисковых системах;

• использование digital-инструментов для анализа и оптимизации сайта.

Практическая работа

Проведение базового SEO-аудита сайта и подготовка карты улучшений.

Модуль 7. Веб-страницы, посадочные страницы и цифровой путь клиента

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• роль сайта в системе digital-маркетинга;

• структура сайта;

• посадочная страница (landing page);

• визуальная иерархия;

• навигация;

• путь пользователя;

• CTA;

• веб-формы;

• привлечение лидов;

• адаптивность для мобильных устройств;

• удобство использования;

• no-code конструкторы сайтов;

• базовое редактирование страниц;

• интеграция сайта с рекламными системами;

• отслеживание ссылок;

• путь к конверсии;

• формы и CRM;

• основные digital-инструменты проверки пользовательского опыта.

Практическая работа

Создание структуры или рабочего прототипа посадочной страницы для digital-кампании.

Модуль 8. Цифровая аналитика и измерение результатов

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• цифровые данные и их использование;

• Google Analytics 4;

• структура GA4;

• пользователи (users);

• сессии (sessions);

• события (events);

• конверсии (conversions);

• источники трафика (traffic sources);

• UTM-разметка;

• отслеживание кампаний (campaign tracking);

• Meta Ads reporting;

• Google Ads reporting;

• Google Search Console;

• conversion rate;

• CPL;

• CPA;

• CAC;

• ROAS;

• дашборды;

• введение в Google Looker Studio;

• экспорт и обработка данных;

• использование электронных таблиц для анализа;

• использование интеллектуальных инструментов для интерпретации данных.

Практическая работа

Создание плана измерения и цифрового дашборда для выбранного проекта.

Модуль 9. Автоматизация digital-процессов

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Темы

• цифровой рабочий процесс;

• автоматизация повторяющихся задач;

• no-code автоматизация;

• n8n / Make или аналогичные платформы;

• триггеры и действия;

• webhooks - основы работы;

• API - основы работы;

• интеграция веб-сервисов;

• Google Sheets как элемент автоматизации;

• формы;

• уведомления по электронной почте;

• обработка обращений из цифровых каналов;

• автоматизация процесса подготовки контента;

• автоматизация отчётности;

• подключение языковых моделей к рабочим процессам;

• участие и контроль человека (human-in-the-loop);

• контроль результатов автоматизации.

Практическая работа

Создание автоматического workflow, связывающего не менее трёх цифровых инструментов.

Примеры:

Web-форма → Google Sheets → автоматическая обработка → email

или

данные digital-каналов → таблица → обработка → отчёт

Модуль 10. Комплексный digital-проект - практическая итоговая работа

6 контактных часов + 6 часов самостоятельной работы

Финальный модуль объединяет освоенные цифровые инструменты в единую профессиональную систему.

Участник разрабатывает digital-проект для реального или учебного бренда.

Проект включает

• цифровое присутствие;

• стратегию digital-коммуникации бренда;

• карту цифрового пути клиента;

• структуру digital-каналов;

• SMM;

• digital-контент;

• Meta Ads или Google Ads;

• SEO;

• сайт / посадочную страницу;

• систему измерения результатов;

• использование цифровой аналитики;

• автоматизацию одного рабочего процесса.

Защита проекта

Участник:

• демонстрирует созданные цифровые материалы;

• показывает настройку и использование цифровых платформ;

• объясняет выбор инструментов;

• демонстрирует рекламную структуру;

• представляет SEO-анализ;

• показывает систему измерения результатов;

• демонстрирует автоматизированный цифровой рабочий процесс.

Основным критерием является способность участника самостоятельно использовать изученные цифровые инструменты в профессиональной деятельности.

Распределение часов

Методы обучения

Обучение строится преимущественно на практическом использовании цифровых инструментов.

Используются:

• демонстрации работы с цифровыми платформами;

• практические задания на компьютере;

• работа с веб-приложениями;

• индивидуальные задания;

• анализ цифровых данных;

• создание и настройка цифровые материалы;

• практическая работа с рекламными и аналитическими интерфейсами;

• самостоятельная работа с цифровыми сервисами;

• проектная работа.

Оценивание и условия завершения

Для завершения программы участник должен:

• выполнить практические задания по основным модулям;

• продемонстрировать навыки работы с изученными digital-инструментами;

• выполнить самостоятельные задания;

• подготовить итоговый digital-проект;

• защитить проект и продемонстрировать практическое применение цифровых платформ.

Для получения свидетельства участник должен посетить не менее 70% учебных занятий, выполнить предусмотренные оценочные задания и достичь всех заявленных результатов обучения.

Преподаватель

Ксения Игнатьева

Маркетолог, предприниматель, инвестор

Владелец международного рекламного агентства Do.Marketing, практикующий специалист в области маркетинга и развития бизнеса. Более 13 лет практического опыта в маркетинге в различных нишах и отраслях. Высшее образование, специализация - «Предпринимательская деятельность».

В рамках программы отвечает за практическое освоение digital-инструментов, рекламных кабинетов, контентных и аналитических сервисов, а также за связь изучаемых технологий с реальными задачами бизнеса.

Утверждено директором А. Грицковым 10.07.2026, Таллинн

1. Название учебной программы Автоматизация бизнес-процессов с помощью Искусственного Интеллекта (ИИ)

2. Направление и группа учебной программы НАПРАВЛЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ: Междисциплинарное направление в области управления и информационных технологий. ГРУППА УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Бизнес-информатика и инженерия бизнес-процессов. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Анализ бизнес-процессов, No-Code/Low-Code платформы, управление LLM через API, разработка на Python с AI-ассистентом, развертывание серверных решений.

3. Цель и результаты обучения ЦЕЛЬ: Сформировать у участников компетенции AI-интегратора — специалиста, способного анализировать бизнес-процессы, находить узкие места и создавать “под ключ” автоматизированные решения, от простых No-Code сценариев до кастомных Python-скриптов, развернутых на собственном сервере. РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ: по окончании курса студент: Анализирует и проектирует автоматизацию — выявляет рутинные операции в бизнесе, оценивает их стоимость и проектирует архитектуру “исполнительной машины” для их решения. Создает No-Code сценарии — уверенно использует платформы Make и n8n для построении многошаговых рабочих процессов с ветвлениями и интеграциями. Интегрирует большие языковые модели (LLM) в бизнес процессы — подключает большие языковые модели через API для извлечения, классификации и структурирования неформализованных данных (писем, заявок, документов). Разрабатывает low-code скрипты автоматизации с помощью AI-ассистента — руководит процессом создания Python-скриптов (“Вайб-кодинг”) для решения задач, выходящих за рамки No-Code платформ. Строит интерактивные интерфейсы — создает чат-ботов (на примере Telegram) в качестве “пульта управления” автоматизацией для конечных пользователей (сотрудников). Развертывает серверные решения — публикует созданные автоматизации на Виртуальном частном сервере (VPS) с помощью Docker, обеспечивая их стабильную работу 24/7.

4. Целевая группа и условия для начала обучения ЦЕЛЕВАЯ ГРУППА: Начинающие IT-специалисты, предприниматели, бизнес-аналитики, менеджеры проектов и все, кто хочет научиться не просто использовать ИИ, а создавать на его основе реальные бизнес-решения, которые экономят время и деньги. УСЛОВИЯ ДЛЯ НАЧАЛА ОБУЧЕНИЯ: Среднее образование, уверенное владение компьютером. Навыки программирования не требуются, но приветствуется логическое мышление и интерес к решению бизнес- задач.

5. Объем, структура, среда и средства обучения ОБЪЕМ И СТРУКТУРА ОБУЧЕНИЯ: Общий объем курса — 120 академических часов. 40 ак. часов — Контактное обучение (лекции и практики). 40 ак. часов — Самостоятельная работа над еженедельными микро-проектами. 40 ак. часов — Онлайн-разбор проектов и углубленное изучение. СРЕДА И СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ: Обучение проходит в современных аудиториях и/или онлайн. Каждому студенту предоставляется доступ к API больших языковых моделей (LLM) и собственному виртуальному серверу (VPS) на время обучения. Студентам необходимо иметь собственный ноутбук для работы в классе и дома.

6. Описание учебного процесса

Модуль 1: Машинное обучение (ML), нейросети и LLM — фундамент AI-революции Содержание обучения: – Теория: Обзор концепций ИИ, ML и LLM. Как “думают” нейросети и почему это изменило правила игры. Декомпозиция бизнес-задачи для постановки ее ИИ. – Самостоятельная работа (микро-проект): “AI-Аудит рутины”. Описать реальный бизнес-процесс (например, “обработка заказа”) и с помощью диалога с LLM определить 3 самых узких места для автоматизации. – Разбор проектов (онлайн): Промпт-инжиниринг для бизнес-анализа. Учимся “допрашивать” LLM, чтобы находить скрытые проблемы в процессах. – Методы обучения: Интерактивная лекция, групповой брейншторм, практикум по промпт-инжинирингу.

Модуль 2: Первая “умная” автоматизация: No-Code (n8n) + языковая модель (LLM API) Содержание обучения: – Теория: Знакомство с No-Code платформой n8n. Концепция “триггер-действие”. Что такое API и как подключить LLM (ChatGPT, Gemini) к рабочему процессу. – Самостоятельная работа (микро-проект): “AI-Классификатор”. Создать автоматизацию: n8n забирает текст из новой строки Google Sheets, отправляет в LLM для извлечения данных (Имя, Суть, Контакты) и раскладывает их по соседним столбцам. – Разбор проектов (онлайн): Анализ работы с API. Отладка первых сценариев. – Методы обучения: Live-демонстрация, пошаговое создание сценария, анализ выполненных проектов.

Модуль 3: Строим надежный конвейер на No-Code -n8n Содержание обучения: – Теория: Основные модули n8n: веб-хуки, фильтры, маршрутизаторы (ветвление логики “если…то…”). Обработка ошибок в сценариях. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Конвейер с логикой”. Улучшить проект: если AI не определил контакты, автоматизация шлет уведомление менеджеру. Если все данные есть — ставит статус “Готово”. – Разбор проектов (онлайн): Разбор сложных сценариев. Практикум по отладке. – Методы обучения: Практическая работа, разбор кейсов, групповая отладка.

Модуль 4: Google Sheets и Airtable как гибкая база данных Содержание обучения: – Теория: Использование облачных таблиц как базы данных. Операции CRUD (Создание, Чтение, Обновление, Удаление) через n8n. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Интерактивная база”. Добавить в “конвейер” логику: перед созданием новой записи о клиенте, проверять, нет ли его уже в базе. Если есть — обновлять существующую запись. – Разбор проектов (онлайн): Анализ структур данных. Оптимизация работы с таблицами. – Методы обучения: Лекция-демонстрация, практическая работа, код-ревью (обзор схем).

Модуль 5: Чат-бот как пульт управления (на примере Telegram) Содержание обучения: – Теория: Архитектура чат-ботов для внутренних нужд. Создание бота, отправка сообщений, интерактивные кнопки. Запуск No-Code сценариев через веб-хуки из бота. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Бот-ассистент менеджера”. Создать Telegram-бота, который присылает обработанную ИИ карточку клиента с кнопками “Взять в работу” / “Отклонить”, и по нажатию меняет статус в Google Sheets. – Разбор проектов (онлайн): Проектирование пользовательских сценариев в боте. – Методы обучения: Интерактивная демонстрация, практическая работа по созданию бота.

Модуль 6: Пробиваем потолок No-Code с помощью “Вайб-кодинга” на Python Содержание обучения: – Теория: Когда No-Code недостаточно? Основы Python для автоматизатора: работа с MD, JSON и API. Как ставить задачу LLM, чтобы получить готовый Python-скрипт. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Кастомный модуль”. Написать с помощью ИИ Python-скрипт, который выполняет уникальную операцию (например, обращается к специфическому API), и встроить его в сценарий n8n. – Разбор проектов (онлайн): Разбор и отладка сгенерированного кода. – Методы обучения: Vibe-coding с AI-ассистентом, анализ кода, практикум по интеграции.

Модуль 7: Переход на собственную базу данных (SQL) Содержание обучения: – Теория: Зачем нужна СУБД (PostgreSQL)? Основы SQL-запросов (SELECT, INSERT, UPDATE). Управление базой данных с помощью LLM-ассистента. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Миграция на SQL”. Воссоздать логику проекта “Умный обработчик”, где бэкендом является база данных, управляемая Python-скриптом. – Разбор проектов (онлайн): Анализ работы с БД. Практикум по моделированию данных. – Методы обучения: Лекция, практическая работа с базой данных через AI-интерфейс.

Модуль 8: Деплой и хостинг на сервере (VPS) Содержание обучения: – Теория: Что такое VPS и Docker. Как с помощью LLM-ассистента упаковать Python-скрипт и базу данных в Docker-контейнеры для развертывания. – Самостоятельная работа (микро-проект): “Профессиональный релиз”. Развернуть свой проект на предоставленном VPS, чтобы он работал 24/7. – Разбор проектов (онлайн): Диагностика проблем с деплоем. Учимся использовать AI для анализа логов. – Методы обучения: Пошаговая демонстрация деплоя, практикум по диагностике.

Модуль 9: Итоговый проект: “Автоматизация реального бизнес-процесса” Содержание обучения: – Контактное обучение: Выбор нового бизнес-кейса. Брейншторм и проектирование архитектуры решения. – Самостоятельная работа: Реализация итогового проекта с использованием всего изученного стека. – Методы обучения: Групповые обсуждения, индивидуальные и групповые консультации, проектная работа.

Модуль 10: Финал: Защита проекта Содержание обучения: – Самостоятельная работа: Завершение разработки, деплоймент, подготовка презентации. – Защита проектов: Демонстрация работающего проекта. Ключевой элемент — расчет возврата инвестиций (ROI) для гипотетического клиента. – Методы обучения: Публичная защита проектов, экспертная оценка, обратная связь.

7. Оценивание, или условия завершения обучения Обучение считается завершенным, если студент:

• Присутствовал минимум на 80% занятий.
• Успешно выполнил все еженедельные микро-проекты.
• Разработал и успешно защитил итоговый проект. Оценка проводится по принципу «зачет/незачет».

8. Выдаваемые документы Студенту, освоившему учебную программу и прошедшему оценивание, выдается сертификат об окончании. Студенту, не прошедшему оценивание, выдается справка об участии в курсе.

9. Квалификация преподавателя Преподаватель обладает практическим опытом в коммерческой автоматизации бизнес-процессов, владеет стеком No-Code/Low-Code (n8n, Python), имеет успешные кейсы интеграции LLM в бизнес-логику и опыт преподавания технических дисциплин.