Освойте практический курс по созданию Telegram-бота, который использует локальный искусственный интеллект. Вы научитесь настраивать сервер JAN, подключать модели Qwen и TinyLlama, писать код на Python и управлять генерацией ответов. Без сложной теории — только пошаговая практика. Идеально для тех, кто хочет применить ИИ в реальных задачах и создать собственного ассистента.
Курс предназначен для всех, кто хочет познакомиться с искусственным интеллектом. Он не требует технического образования и подойдёт тем, кто хочет использовать нейросети в повседневной жизни и работе — для генерации текста, изображений, озвучки и решения практических задач.
Чему вы научитесь:
- Создавать Telegram-ботов с нуля
- Настраивать локальный сервер JAN для ИИ
- Подключать и применять модели Qwen и TinyLlama
- Разрабатывать Python-скрипты для обработки сообщений
- Формировать и настраивать системные промпты
- Управлять параметрами генерации (temperature, max_tokens и др.)
- Тестировать и отлаживать бота в реальной среде
Программа курса:
Как построен курс?
- О чём этот курс?
- Твоя траектория обучения
- Что такое vibe-coding?
Телеграмм
- История Telegram и появление ботов
- Что умеют Telegram-боты?
- Основы Telegram Bot API
- Сценарии применения Telegram-ботов
- BotFather — основной интерфейс создания и управления ботами
- Интерфейс общения с пользователем: чат, команды и кнопки
- Практикум 1. Создание Telegram-бота через BotFather
Установка и настройка Python-среды
- Зачем нужна локальная среда разработки?
- Немного о Python
- Графический интерфейс для Python: PyCharm
- Использование pip и установка библиотек
- Практикум 2. Установка Python в Windows
- Практикум 3. Установка PyCharm в Windows
- Практикум 4. Установка библиотеки pyTelegramBotAPI
- Практикум 5. Создание проекта в PyCharm
Создание и запуск простого телеграмм-бота
- Генерация листинга телеграмм-бота в DeepSeek
- Генерация листинга телеграмм-бота в ChatGPT
- Корректировка промпта. Телеграмм-бот с расширенным функционалом
- Практикум 6. Генерируем телеграмм-бот в ИИ
- Практикум 7. Запуск и тестирование телеграмм-бота
Локальные ИИ-модели: зачем и как
- Разница между облачными и локальными ИИ
- Разнообразие интерфейсов для работы с локальными ИИ-моделями
- Обзор локальных моделей. Что для чего?
- Практикум 8. Установка JAN
- Практикум 9. Установка локальных моделей
- Практикум 10. Запуск локального сервера
Как telegram-бот общается с ИИ?
- Схема работы Telegram-бот с локальным ИИ
- Настройка модели. Как это делается?
- Задание настроек модели в оболочке JAN
- Задание настроек модели программным способом
Создаем продвинутого бота, работающего с ИИ
- Суммируем информацию. Что нужно не забыть?
- Тайна системного промпта
- Практикум 11. Запускаем финальную версию бота с ИИ
Итоги курса
- Проверка знаний
- Куда идти дальше?
- Заключение
Автор
Иван Коробко. Закончил МГТУ им Н.Э. Баумана в 2002 году, MBA Стратегический менеджмент и управление организацией в 2019 г., более 20 лет в EdTech. Автор 3-х книг и более 100 статей в ИТ сфере.
