НЕЙРОСЕТИ В РАБОТЕ И В ДЕЛЕ

Короткая анкета перед стартом программы: что участники уже пробовали, какими сервисами пользуются, какие задачи хотят закрыть и чего ждут от обучения. Занимает пять минут, но именно она определяет, с какой точки начинать группу, где давать больше практики, а где можно идти быстрее — и на каких реальных задачах центра разбирать примеры. Результаты сводятся в общую картину уровня: от «никогда не открывал» до «использую ежедневно»

Практическая лекция о том, как превратить нейросеть из «черного ящика» в предсказуемого и надежного исполнителя. Разбирается структура идеального промта как технического задания по формуле RTFCO (Роль, Задача, Формат, Контекст, Ограничения, Аудитория). Как анатомически выстраивать запросы для генерации контента, применять мета-промтинг для улучшения результатов и использовать технологию LoRA для внедрения фирменного стиля в бизнес-задачи без сложных технических настроек.

Обзорная лекция о том, что реальные организации уже делают с искусственным интеллектом: где он снимает рутину в маркетинге, документообороте, работе с клиентами и обучении сотрудников, а где внедрение проваливается и почему. Разбираем типовые кейсы, честный список рисков — от выдуманных фактов и утечки данных до зависимости от одного сервиса, — и подбор инструментов под задачу, а не наоборот. Отдельно о том, какие решения остаются за человеком и как выстроить правила работы с ИИ внутри организации

Один и тот же промт даёт разный результат, если задать, какие слова должны звучать сильнее остальных. Гайд объясняет, как работает механика веса при генерации изображений: какой синтаксис использовать, в каких пределах менять значения, что происходит при слишком большом весе и почему картинка «ломается». В центре — рабочий справочник числовых значений для Stable Diffusion и Midjourney, который можно держать открытым во время работы и подбирать вес не наугад, а осознанно

Шесть продвинутых техник работы с текстовыми нейросетями: Few-Shot Prompting, Chain of Thought, принцип «Зеркала», разделители против инъекций промта, оптимизатор промтов и разбивка объёма.

Пример начального анкетирования учеников и ссылка на тренажёр промтов: диагностика уровня группы на старте курса и практическая отработка формулировок.

Нужна ли вам видеокарта за 200 тысяч, чтобы работать с нейросетями? Чаще всего — нет. Разбираем без жаргона, из чего состоит компьютер, какая цифра решает всё и что реально нужно под ваши задачи.

Наглядная визуализация инструментов для работы с нейросетями

Полный разбор технологии LoRA: чем она отличается от промпта и базы знаний, как собрать датасет из 20–25 кадров, обучить модель в SYNTX за 15 минут и не испортить её переобучением. Плюс калибровка силы веса, чек-лист приёмки и правовые ограничения

Практикум для команды образовательного центра: маркетолога, контент-менеджера, менеджера по работе с клиентами, преподавателя и бухгалтера. Разбираем, что GLM делает лучше других нейросетей — работает с большими документами целиком, собирает аналитику и отдаёт готовые файлы и презентации. Двадцать слайдов: с чего начать, где инструмент помогает, где его применять не стоит и какие задачи он снимает с каждой роли.

Полный разбор GEO — оптимизации под генеративный поиск: чем она отличается
от классического SEO, как заполнить Яндекс.Бизнес и свести данные по правилу
NAP, за пять минут сгенерировать раздел sameAs и проверить, видят ли вас
GPT, Алиса и GigaChat. Плюс формула GEO-статьи, разбор «плохо и хорошо»
и план внедрения на 30 дней

Полный разбор работы с тестами в учебном центре: зачем нужны пять разных типов тестов и в какой точке пути слушателя каждый работает, как устроен тест изнутри — от стартовой страницы до экрана результата, как написать комментарий к ответу, который учит, а не просто сообщает «верно». Плюс шкала оценки с четырьмя уровнями выводов, пайплайн создания теста нейросетью за 2–3 часа вместо трёх дней, сбор результатов, письма-приглашения и красные линии в допродажах

Практикум по нейросети Qwen для команды образовательного центра: как зарегистрироваться и настроить рабочий аккаунт, что делать с потоком заявок и отзывов, как вытащить данные из документов в единую таблицу и превратить расшифровку вебинара в конспект, посты и ответы на частые вопросы. Плюс формула запроса из пяти элементов, задачи для пяти профилей сотрудников, ограничения сервиса и чек-лист проверки перед публикацией

Практикум для команды образовательного центра: маркетолога, контент-менеджера, менеджера по работе с клиентами, преподавателя и бухгалтера. Разбираем, что GLM делает лучше других нейросетей — работает с большими документами целиком, собирает аналитику и отдаёт готовые файлы и презентации. Двадцать слайдов: с чего начать, где инструмент помогает, где его применять не стоит и какие задачи он снимает с каждой роли.

Итоги практикума по Qwen и GLM: как выбирать инструмент под задачу, семь советов, что нельзя поручать нейросети, дорожная карта внедрения на 4 недели, метрики.

Тест по материалу занятия: отбор задач под ассистента, три уровня работы с нейросетью, логика мастер-промта, база знаний, отладка и работа с персональными данными центра. После каждого ответа открывается разбор — что верно и почему.

Практикум как выбрать задачу под ассистента, описать его логику, собрать базу знаний и написать мастер-промт, а затем собрать помощника в нейросети, отладить и проверить результат.

Мастер-класс по шагам: как понять, нужен ли ассистент вообще, описать что он должен делать и выдавать, расписать алгоритм, вырастить из него системный промт, собрать базу знаний, собрать помощника и прогнать три тест-кейса. Работаем не на учебном примере, а на вашей реальной рутине.