Описание
Количество уроков: 3 Видео
Язык: Русский
Вес архива: 1,10 ГБ
Этот воркшоп — не про «сделать лендинг и бота», а про умение осознанно управлять AI‑разработкой: понимать, что происходит под капотом, как выстраивать корректный workflow и применять современные инструменты LLM на практике.
Что вас ждёт на воркшопе
Мы разберём полный цикл создания AI‑проекта — от анализа до работающего прототипа. Курс структурирован так, чтобы вы не просто повторили действия, а поняли принципы, которые позволят создавать любые AI‑сервисы в будущем.
Стратегический подход к разработке
• Исследование ниши и анализ задачи — что нужно сделать и зачем.
• Декомпозиция проекта — как разделить задачу на понятные этапы.
• Пошаговая реализация — выполнение без хаоса и «сделай всё сразу».
• Проверка, отладка и итерации — как улучшать результат.
Понимание работы LLM
Вы узнаете, как действительно работает модель и почему одни запросы дают точный результат, а другие — нет.
• Контекст: что это и как им управлять.
• Правильная постановка задач для модели.
• Использование RAG и баз знаний в реальных проектах.
Практическая часть воркшопа
Мы создадим полноценный, применимый в реальном бизнесе проект:
Лендинг + бот‑секретарь с RAG‑базой знаний
Эта связка подходит для любых ниш: барбершоп, стоматология, юридические услуги, веб‑студия и десятки других сфер.
Вы получите реальный работающий кейс, который можно внедрить в свой проект или продать клиенту. Но ещё важнее — понимание базовых принципов разработки с использованием AI.
Дмитрий Сергеевич –
С опытом в разработке смотрел скорее как на разбор workflow, и ожидания оправдались. Автор честно объясняет принципы управления AI-разработкой, а не обещает «сделать всё за вас». Полезны декомпозиция проекта и разбор использования баз знаний в реальных задачах, отладка и итерации тоже разобраны по делу. Записал пару идей для клиентских проектов.
Марина В. –
Я новичок, и в целом подача понятная: исследование ниши, пошаговая реализация, итерации — всё по полочкам. Кейс с лендингом и ботом-секретарём на RAG понравился, можно взять как шаблон для своей сферы. Немного не хватило времени на урок про работу модели — тема про контекст далась тяжеловато, хотелось бы подробнее. Но базовые принципы после курса уложились.
Алексей К. –
Покупал воркшоп, потому что хотел разобраться, что реально происходит под капотом LLM, а не просто копировать промпты. Больше всего зашла часть про контекст и постановку задач для модели — наконец понял, почему мои запросы раньше давали мусор. Практика с ботом-секретарём на RAG-базе показалась полезной, хотя за 4 часа всё довольно плотно, пришлось пересматривать. В целом структура от декомпозиции до отладки логичная, хаоса нет.