Системна робота з нейромережами та AI-інструментами
Найближчі події
Особливості курсу
Тривалість: 24 навчальні години.
Рекомендований формат: 3 дні по 8 годин, із можливістю гнучкого розподілу навчального часу відповідно до графіків учасників.
Практичний тренінг: орієнтовно 30% пояснення та демонстрації, 70% — практична робота.
Підготовка: спеціальна технічна підготовка або знання програмування не є обов’язковими.
Фінальна робота: власний AI-кейс на основі реальної робочої задачі.
Цільова аудиторія
Курс призначений для фахівців, які вже користуються ChatGPT або іншими LLM, але переважно використовують їх як:
- пошуковий інструмент;
- засіб підготовки текстів;
- інструмент для створення презентацій;
- помічник у роботі з таблицями та звітами;
- засіб обробки документів, аудіо або відео.
Основна аудиторія:
- керівники;
- аналітики;
- проєктні менеджери;
- адміністративні працівники;
- спеціалісти з документообігу;
- HR та L&D;
- маркетинг і комунікації;
- фахівці, які працюють з великим обсягом інформації;
- працівники, чиї процеси містять повторювані інтелектуальні задачі.
Спеціальна технічна підготовка або знання програмування не є обов’язковими.
Програма курсу
Учасникам буде запропоновано системний підхід до роботи з AI — від простого запиту до побудови повноцінного робочого процесу.
Набір знань і навичок
Після курсу учасник має розуміти й уміти:
- правильно формулювати задачу для AI;
- відрізняти промпт від постановки задачі;
- декомпозувати складні задачі;
- будувати алгоритми виконання роботи;
- створювати послідовності AI-операцій;
- працювати з документами, таблицями, презентаціями, транскриптами та іншими файлами;
- організовувати роботу з кількома джерелами інформації;
- перевіряти результати, отримані від LLM;
- виявляти галюцинації, логічні та фактичні помилки;
- будувати AI-workflow;
- розуміти принципи роботи AI-агентів;
- проєктувати простих агентів і субагентів;
- визначати, що має робити AI, а що повинна контролювати людина;
- створювати власну систему використання AI для реальної робочої задачі;
Синопсис курсу
1. Від ChatGPT до системної роботи з AI
- рівні використання нейромереж
- AI як інструмент роботи, а не лише пошуку
- визначення задач, які варто передавати AI
2. Постановка задачі для нейромережі
- мета
- вхідні дані
- контекст
- обмеження
- критерії якості
- формат результату
3. Промпти та алгоритмування
- чому складну задачу не можна вирішити одним промптом
- декомпозиція
- підзадачі
- послідовності
- умови
- цикли
- перевірки
4. Робота з файлами та даними
- Word
- Excel і CSV
- презентації
- зображення
- аудіо
- відео
- транскрипти
5. Робота з кількома джерелами
- пошук фактів
- порівняння
- пошук суперечностей
- структурування даних
- формування висновків
6. AI-workflow
- побудова повного робочого процесу
- передача результату між етапами
- контрольні точки
- human-in-the-loop
7. Контроль якості результатів AI
- галюцинації
- помилки у фактах
- логічні помилки
- перевірка джерел
- незалежна перевірка результату
8. AI-агенти
- що таке агент
- мета
- контекст
- інструменти
- правила
- дії
- перевірка результату
9. Субагенти та розподіл ролей
- координатор
- дослідник
- аналітик
- агент перевірки
- агент підготовки звіту
- агент презентації
10. Побудова власної AI-системи
- реальна задача учасника
- алгоритм
- workflow
- інструменти
- агенти
- контроль
- кінцевий результат
11. Фінальна практична робота
- учасник будує власний AI-кейс на основі реальної робочої задачі
- демонструє алгоритм, AI-workflow та результат
- отримує розбір і рекомендації
Фінальний висновок
Мета курсу — перевести учасника від епізодичного використання ChatGPT і залежності від окремих промптів до системної роботи з AI.
Після навчання учасник має сприймати нейромережу не як сервіс, якому час від часу ставлять питання, а як інструмент, який можна вбудувати у власний робочий процес.
Кінцева компетенція курсу:
задача → алгоритм → AI-workflow → агент → контроль → робочий результат.
Тобто учасник навчається не просто «користуватися ChatGPT», а проєктувати роботу людини разом зі штучним інтелектом.