Доступные курсы

Практическое применение инструментов генеративного искусственного интеллекта в работе (ДОП, 16 ак. ч)

Цель - научить взрослых безопасно и осмысленно применять генеративный ИИ для решения распространенных рабочих задач и проверять полученный результат.

Задачи:

  • дать понятное представление о возможностях и ограничениях генеративного ИИ;
  • сформировать правила безопасной работы с данными и навыки обезличивания;
  • научить ставить задачу и проверять ответ;
  • освоить работу с текстами, документами, таблицами и источниками;
  • научить создавать простую инструкцию ассистента для повторяющейся задачи;
  • решить собственную практическую задачу и представить результат.

Генеративный искусственный интеллект в профессиональной деятельности (ДПП ПК, 24 ак. ч)

Цель - совершенствование профессиональных компетенций по безопасному, критическому и результативному применению генеративного ИИ для решения рабочих задач.

Задачи:

  • изучить возможности, ограничения и риски генеративного ИИ;
  • освоить безопасную работу с данными и обезличивание;
  • научиться ставить задачу, передавать контекст и задавать критерии проверки;
  • применять ИИ для анализа документов, таблиц и источников;
  • освоить контроль расчетов, цитат, фактов и ссылок;
  • создавать ИИ-ассистентов для повторяющихся задач;
  • познакомиться с агентными сценариями и подготовить личный план внедрения;
  • решить и защитить собственную рабочую задачу.

Системы интеграции решений на основе технологий искусственного интеллекта (ДПП ПК, 48 ак. ч)

Цель - совершенствование и формирование профессиональных компетенций, необходимых для проектирования, интеграции, безопасного внедрения и оценки эффективности ИИ-ассистентов, баз знаний и автоматизированных рабочих процессов.

Задачи:

  • освоить способы анализа процесса и постановки задачи для ИИ-решения;
  • научиться разрабатывать мастер-инструкции и сценарии работы ИИ-ассистента;
  • освоить подготовку базы знаний и применение поиска с дополненной генерацией (RAG);
  • получить навыки создания агентных и событийных автоматизаций средствами no-code/low-code, n8n и API;
  • изучить принципы интеграции с CRM, мессенджерами и иными информационными системами;
  • применять требования информационной безопасности, законодательства о персональных данных и внутренней политики организации;
  • научиться тестировать качество, рассчитывать эффект и планировать внедрение ИИ-решения;
  • разработать и защитить прототип на собственной профессиональной задаче.