[Zerocoder] Промт-инжиниринг. Продвинутая программа. Тариф Вип [Екатерина Маяцкая, Евгений Полевов]

аучим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.
• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.
• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.
• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект
• Бизнес-модули
  - Карьера на фрилансе
  - Карьера в бизнесе

Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется

Спойлер: Подробная программа
Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
Модуль формирует общее представление о профессии промпт-инженера, ключевых понятиях и инструментах, используемых в работе внедрения ИИ.

Основные темы:

• Промпт-инженер: кто он и чем занимается?
• Что такое LLM? Ошибки LLM и как с ними работать
• Документация как ключевой инструмент
• Рабочее окружение промпт-инженера
• Практика: твой первый мини-ассистент

Результат модуля:

• Сможете определить роль и задачи промпт-инженера в современной компании, научитесь отличать промпт-инженера от смежных специалистов
• Освоите правила создания эффективных промптов и напишете свой первый промпт
• Научитесь работать с основными инструментами: ChatGPT, Playground, Perplexity, Gemini, Yandex GPT, GigaChat, API-документацией и другими

Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
Модуль учит создавать эффективные запросы к ИИ, понимать структуру промптов, работать с различными техниками и форматами. Оттачиваем практику и учимся говорить с нейросетью «на одном языке».

Основные темы:

• Техники промптинга
• Практика: ассистент в Playground
• Оптимизация стоимости и скорости
• API: как обращаться к модели напрямую
• Проект: персональный помощник через API

Результат модуля:

• Научитесь применять базовые и продвинутые техники промпт-инжиниринга
• Сможете структурировать промпты и использовать различные форматы, включая JSON
• Освоите оптимизацию промптов для повышения качества ответов и снижения затрат
• Создадите собственного ИИ-ассистента с управлением параметрами генерации
• Научитесь работать с API языковых моделей

Модуль 3. No-code и API-интеграции
Модуль знакомит с основами no-code-подхода и интеграциями через API, учит собирать простые ИИ-сценарии без программирования, использовать инструменты автоматизации и подключать языковые модели к внешним сервисам, а также создавать полезных ИИ-ассистентов.

Основные темы:

• Зачем нужен no-code для ИИ: как собрать MVP на основе ИИ?
• Интеграции с ИИ: как передать данные в LLM
• Создание сценариев с ИИ в n8n
• Развёртывание ИИ-ассистента на сервере
• Кейсы: создание ИИ-ассистента, создание MVP-ассистента на базе GPT и GigaChat
• Привязка CRM к ИИ-сценариям: автоматизация клиентских процессов

Результат модуля:

• Сможете строить автоматизированные цепочки без написания кода с помощью n8n, EMD Cloud, Albato
• Научитесь интегрировать ИИ в CRM, таблицы и другие бизнес-инструменты
• Создадите MVP-ассистентов для решения реальных бизнес-задач
• Освоите подключение API языковых моделей к no-code платформам
• Реализуете практические кейсы автоматизации с использованием ИИ

Модуль 4. Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
Модуль знакомит с возможностями работы ИИ с не только текстовыми, но и визуальными, аудио- и табличными данными. Обучает использованию мультимодальных моделей для анализа изображений, генерации видео, озвучки, распознавания речи и построения визуальных ассистентов.

Основные темы:

• Что такое мультимодальность и зачем она бизнесу
• Текст, звук, изображения и видео: генерация, распознавание и анализ
• Практика: визуальный или голосовой MVP
• Вайбкодинг: введение в Cursor AI
• Мультимодальность + вайбкодинг: расширенные сценарии
• Кейсы: мультимодальные ассистенты

Результат модуля:

• Научитесь работать с мультимодальными моделями, обрабатывающими текст, изображения и аудио
• Сможете анализировать изображения, распознавать речь и генерировать аудио и видео
• Освоите low-code разработку с использованием Cursor AI и вайбкодинга
• Создадите мультимодальных ИИ-ассистентов для комплексных задач

Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
Модуль научит создавать ИИ-ассистентов, которые используют внешние знания и контекст пользователя: от поиска по базе данных до построения ответов на основе документов, заметок, инструкций. Освоят архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) и инструменты Relevance.

Основные темы:

• Что такое RAG: как ИИ ищет, а не запоминает
• Инструменты хранения знаний
• Подготовка и очистка данных для RAG
• RAG в no-code: интеграции с внешними базами
• Оценка качества RAG
• Оптимизация и масштабирование RAG
• Безопасность и доступы
• Кейсы: создание ассистента с контекстной памятью, ассистент по документации или базе знаний

Результат модуля:

• Научитесь создавать ассистентов с памятью на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Сможете подключать внешние базы знаний и документы к ИИ-системам
• Освоите работу с векторными базами данных и контекстным поиском
• Научитесь бороться с галлюцинациями и оценивать качество ответов
• Создадите умного ассистента, способного отвечать на основе вашей документации

Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
Модуль научит превращать ИИ-прототипы в рабочие продукты: от масштабирования промптов до развёртывания моделей локально и в облаке, дообучения и передачи в команду.

Основные темы:

• Как масштабировать промпт: от персонального к командному
• Интерфейсы: как подключить Telegram, формы, виджеты
• Логирование и отладка; A/B тесты, гипотезы, оценка качества решений
• Документация и handoff: передача в команду
• Введение в локальное и облачное развертывание
• Fine-tuning LLM и специализированных моделей. Обзор методов дообучения.
• Практическое дообучение с помощью облачных инструментов

Результат модуля:

• Сможете масштабировать MVP до production-решения с использованием облачных платформ
• Научитесь развёртывать модели локально (Ollama) и в облаке (Yandex Cloud, Google Cloud)
• Освоите fine-tuning для адаптации моделей под специфические задачи
• Реализуете логирование, отладку и A/B тестирование ИИ-систем
• Передадите готовое решение в команду с полной документацией и инструкциями

Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
Модуль научит использовать LangChain и LangFlow для построения сложных цепочек и агентов: от ноукод-MVP до полноценного приложения.

Основные темы:

• Введение в LangСhain
• LangFlow: быстрый старт
• Кейс: MVP-проект в LangFlow
• LangChain для разработчиков: базовые агенты
• LangChain: расширенные сценарии
• Обертка и интерфейс: FastAPI + Telegram/Web

Результат модуля:

• Научитесь использовать LangChain для создания цепочек, агентов и систем с памятью
• Сможете разрабатывать ноукод и кодовые решения на LangFlow и FastAPI
• Создадите ИИ-агентов с доступом к внешним инструментам и API
• Обернёте агентов в API и подключите к Telegram или веб-интерфейсам
• Реализуете сложные сценарии автоматизации с использованием архитектуры LangChain

Модуль 8. Итоговый проект
Модуль научит собирать полноценное решение с использованием ИИ — от постановки задачи и до презентации. Каждый студент проходит весь цикл: формулировка цели, создания технического задания, выбор архитектуры, сборку сценария, подключение интерфейсов и защиту проекта.

Основные темы:

• Формулировка задачи. Разработка технического задания
• Выбор стека разработки
• Сбор данных и подготовка промптов
• Оценка стоимости
• Выпускной проект

Результат модуля:

• Сможете самостоятельно сформулировать задачу и выбрать архитектуру ИИ-решения
• Научитесь собирать и готовить данные для промптов и систем
• Оцените стоимость и ресурсы, необходимые для реализации проекта
• Соберёте, протестируете и защитите полноценное ИИ-решение
• Пройдёте полный цикл разработки — от идеи до внедрения

Бизнес-модули

Карьера на фрилансе
Выходим на рынок и берём первые базовые заказы.
Подготовка к устройству в компанию и фриланс.
Доп. кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании.

Результат:

• Первые сильные кейсы, отражающие навыки студента для быстрого нахождения заказов
• Полностью оформленное резюме и GitHub‑портфолио;
• Стратегии поиска вакансий и заказов;
• Навыки прохождения HR‑собеседований и технических интервью;
• Готовность презентовать свои кейсы работодателям и заказчикам. Находим первые платные заказы!

Карьера в бизнесе
Учимся делать и работать с более дорогими заказами и крупным бизнесом.
Внедрение AI в бизнес. Навыки общения с более крупными заказчиками и умение внедрять проекты
в собственный бизнес
Больше кейсов для дорогого портфолио

Результат:

• Сможешь внедрять крупные AI проекты в бизнес-процессы от первого контакта с заказчиком до передачи готового решения
• Опыт аудита компаний и подготовки ТЗ на языке бизнеса
• Научишься презентовать MVP и управлять юр. рисками с российскими и зарубежными заказчиками
• Портфолио дорогих и серьезных кейсов для разных сфер
• Навык продажи консалтинговых услуг с чеком от 1 млн