Специальная цена
Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы
От формулировки запросов до автоматизации задач: практический курс по созданию промптов и эффективной работе с AI
24 февраля
Basic
3 месяца
Онлайн
Для кого этот курс?
- Руководители отделов и предприниматели, которые ищут способы снизить затраты и оптимизировать рутинные задачи
- Продакт‑менеджеры, проджект‑менеджеры и руководители команд, желающие быстрее получать прототипы и отчеты, сократить рутинные операции, ускорить принятие решений
- Аналитики, маркетологи и контент‑менеджеры, заинтересованные автоматизировать отчеты, улучшить качество аналитики, интегрировать ИИ в процессы генерации текстов, идей и адаптацию контента
Необходимые знания
- Базовый опыт работы с ИИ
Что даст вам этот курс?
- Получите практический опыт проектирования промптов, научитесь создавать запросы, которые дают воспроизводимые и управляемые ответы под конкретную задачу
- Разберетесь в механиках работы AI и их ограничениях, получите знания, как модель генерирует текст, где ИИ может допускать ошибки и как их можно минимизировать
- Узнаете как разрабатывать Roadmap для внедрения AI в процессы компании, поймете критерии выбора AI-инструментов и задач для автоматизации
- Освоите инструменты no-code/low-code для автоматизации, научитесь описывать задачи, требования и результат, а также как правильно отладить и запустить готовый код
- Научитесь создавать и настраивать AI-агенты, получите навыки по работе с n8n и Make, создавая умного помощника и чат-бота
Почему стоит освоить?
Навыки промпт-инжиниринга востребованы на рынке. Растущий спрос и массовое распространение генеративных моделей (у ChatGPT более 5 миллиардов посещений ежемесячно), а также данные отраслевых опросов показывают, что значительная часть компаний уже внедряет AI‑возможности.
Курс предлагает быструю практическую отдачу. Вы научитесь сокращать время на рутину и получите рабочие решения уже с первого месяца обучения. А прохождение курса даст вам карьерное преимущества и откроет возможности для новых проектов.
Процесс обучения
Занятия в OTUS — это не заранее отснятый материал. Вебинары проходят в режиме реального времени, где преподаватели-практики рассказывают об актуальных кейсах и инструментах, которые нужны им в работе сейчас. Вы сможете активно участвовать голосом, практиковаться, задавать вопросы и получать обратную связь. Такой формат дает реальный результат.
А если вы не смогли посетить занятие в реальном времени, то сможете посмотреть его в записи и задать вопрос преподавателю в закрытом Telegram-чате.
А если вы не смогли посетить занятие в реальном времени, то сможете посмотреть его в записи и задать вопрос преподавателю в закрытом Telegram-чате.
Портфолио
Индивидуальная разработка итоговой проектной работы
Обучайтесь у экспертов
Программу ведут действующие специалисты
Перспективы
Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход
Партнеры
Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.
- Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы - Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда
Практика
Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций
Активное комьюнити
Живое общение с преподавателями на вебинарах, переписки в Telegram чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ
Программа
Архитектура промптов и управление генерацией
Тема 1: Продвинутая роль промпт-инжиниринга и механика работы LLM
Тема 2: Проектирование промптов: системные решения, архитектура, надежность
Тема 3: Q&A-сессия (разбор промптов для рабочих задач и обратный инжиниринг промптов)
Продвинутые сценарии применения ИИ
Тема 1: AI-автоматизация бизнес-процессов
Тема 2: Творческие практики с AI
Тема 3: Roadmap и выбор сценариев внедрения AI в компанию
Тема 4: QA-сессия (AI-инсайты, разбор кейсов и сценариев AI)
No-Code/Low-Code и AI-агенты
Тема 1: Построение программ без кода. Создание умного помощника и автоматизаций в n8n
Тема 2: Построение программ без кода. Создание чат-бота в Make
Тема 3: Создание AI-агентов
Тема 4: Локальные AI-модели
Тема 5: Тестирование, отладка и устойчивость решений
Тема 6: Сравнение и определение нейросетей под различные задач
Тема 7: Q&A-сессия (live-coding с ИИ)
Проектная работа
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Тема проектной работы "Промпт‑инициатива: автоматизация рутинных задач отдела с помощью ИИ".
Студенту необходимо разработать рабочий сценарий: от формулировки требований и набора промптов до мини‑прототипа автоматизации и плана внедрения с критериями валидации. В презентации проектной работы нужно продемонстрировать работу решения, тесты качества ответов ИИ и оценку ожидаемой экономии времени/ресурсов.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Ближайшие мероприятия
Бесплатный открытый вебинар – онлайн-занятие с преподавателем курса. На открытом вебинаре можно посмотреть, как проходит обучение, а ещё – узнать что-то ценное по интересующей теме. На занятии слушатели задают ведущему вопросы и получают обратную связь.
LLM-риски в бизнес-процессах: галлюцинации, доверие и ответственность
Артем Колчин
На открытом уроке рассмотрим:
- Что такое галлюцинации LLM и почему они неизбежны на архитектурном уровне;
- Типовые сценарии бизнес-ошибок при использовании LLM;
- Разницу между ошибкой модели, ошибкой процесса и ошибкой человека;
- Подходы к встраиванию LLM в бизнес-процессы с контролем: human-in-the-loop, confidence-based checks, ограничение контекста;
- Как корректно формулировать ответственность при использовании LLM в корпоративной среде.
После урока вы будете знать:
- В каких задачах LLM опасен даже при «хороших» промптах;
- Как отличать допустимые риски автоматизации от критических;
- Какие процессы нельзя полностью отдавать LLM и почему;
- Как проектировать использование LLM так, чтобы ошибка модели не приводила к бизнес-инциденту.
- Что такое галлюцинации LLM и почему они неизбежны на архитектурном уровне;
- Типовые сценарии бизнес-ошибок при использовании LLM;
- Разницу между ошибкой модели, ошибкой процесса и ошибкой человека;
- Подходы к встраиванию LLM в бизнес-процессы с контролем: human-in-the-loop, confidence-based checks, ограничение контекста;
- Как корректно формулировать ответственность при использовании LLM в корпоративной среде.
После урока вы будете знать:
- В каких задачах LLM опасен даже при «хороших» промптах;
- Как отличать допустимые риски автоматизации от критических;
- Какие процессы нельзя полностью отдавать LLM и почему;
- Как проектировать использование LLM так, чтобы ошибка модели не приводила к бизнес-инциденту.
11 февраля в 17:00
Открытый вебинар
Продвинутое структурирование промптов: как получать предсказуемый результат
Игорь Зуриев
На открытом уроке рассмотрим:
- Универсальную формулу идеального промпта (Persona + Context + Task + Constraints + Format);
- Технику Few-Shot Prompting: как обучение на примерах повышает точность ответов;
- Использование метода Chain of Thought (цепочка рассуждений) для решения логических и аналитических задач;
- Способы итеративного улучшения промптов для генерации кода и текстов.
После урока вы будете знать:
- Из каких обязательных блоков должен состоять запрос к нейросети;
- Как заставить модель следовать строгому формату вывода (JSON, Markdown, таблица);
- Как избегать галлюцинаций модели при работе с фактическими данными;
- Как превратить абстрактную задачу в четкую инструкцию, которую LLM поймет с первого раза.
- Универсальную формулу идеального промпта (Persona + Context + Task + Constraints + Format);
- Технику Few-Shot Prompting: как обучение на примерах повышает точность ответов;
- Использование метода Chain of Thought (цепочка рассуждений) для решения логических и аналитических задач;
- Способы итеративного улучшения промптов для генерации кода и текстов.
После урока вы будете знать:
- Из каких обязательных блоков должен состоять запрос к нейросети;
- Как заставить модель следовать строгому формату вывода (JSON, Markdown, таблица);
- Как избегать галлюцинаций модели при работе с фактическими данными;
- Как превратить абстрактную задачу в четкую инструкцию, которую LLM поймет с первого раза.
16 февраля в 17:00
Открытый вебинар
Этот курс может оплатить ваш работодатель
Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50
- Подробно расскажем об интересующем вас курсе
- Объясним, как договориться с работодателем
- Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
- Ответим на вопросы
- Предоставим шаблон договора и счёт на оплату
Подтверждение знаний и навыков
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность.
Вы получите сертификат о прохождении обучения, а также можете получить удостоверение о повышении квалификации.
После обучения вы:
- Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
- Создадите свой проект, который поможет в повышении вашей квалификации
- Повысите свою ценность и конкурентоспособность
- Получите сертификат об окончании курса
Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы
Полная
В рассрочку
Полная стоимость со скидкой
88 000 ₽
110 000 ₽
Скидка 20%
действительна до 16 января
Доступные способы оплаты.
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
Верните с помощью налогового
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
вычета до 13% стоимости обучения. Оставьте заявку и менеджер вас проконсультирует
Есть вопросы? Позвоните!
+7 499 938-92-02 бесплатно
+7 499 938-92-02 бесплатно
Запишитесь сегодня
Старт занятий 24 февраля
Частые вопросы
Почему OTUS?
Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.
Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?
В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания — не чаще 1 раза в неделю.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Я могу вернуть деньги?
Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.