Новые складчины | страница 5

​

Авторский курс Алексея Орфеева по вайбкодингу.

Наша задача — научить вас брать заказ и быстро закрывать его с помощью нейросетей.

На чем делаем упор:

Готовые связки:

• Вы получаете четкий алгоритм. У вас будут рабочие промпты и решения, которые нужно просто подставить в заказ, добавить немного от себя (научим, как это делать) — и всё, задача выполнена.

Деньги на скорости:

• Логика простая: взяли заказ на 30к, потратили пару вечеров на сборку через вайбкодинг, получили оплату. Выполнили второй такой же — вот уже 60к в кармане.
• Обучение окупается буквально за 1-2 таких захода.

Минимум сложности:

• Не нужно быть программистом или изобретать «стартап года». Мы даем инструменты, чтобы вы могли делать технические задачи чужими руками (руками ИИ) и забирать за это чеки.

Это интенсивный путь .

За обучение вы пройдете цикл, на который у обычных стартапов уходят полгода и бюджеты в сотни тысяч.

Программа:

Блок 0. Старт

Приходите на первое занятие подготовленными — мы не тратим время на установку программ.

• Рабочее окружение
  Установка и настройка всех инструментов: нейросети, IDE, терминал. Пошаговые видео-инструкции — просто повторяете и готовы к старту.
• Инструменты ресёрча и работы
  Сервисы, которые ускорят обучение и помогут генерировать идеи. Всё, что нужно, чтобы не гуглить вслепую.

Блок 1. Мышление и продукт

Самый важный блок. Большинство курсов его пропускают — и люди получают навык без денег. У нас сначала деньги, потом код.

• Как найти продукт, который принесёт деньги
  Методы поиска идей, анализ рынка и спроса. Как проверить идею за пару часов, не написав строчки кода. Каждая идея проходит верификацию — чтобы вы не тратили время на то, что не продаётся.
• Монетизация как часть архитектуры
  Рабочие модели заработка на цифровых продуктах. Как считать экономику до создания продукта — чтобы точно знать, что он окупится. Разбор на реальных кейсах из рынка.
• Проектирование продукта (тз для нейросети)
  Как превратить идею в детальное техническое задание, которое нейросеть поймёт с первого раза.
  Контекст — царь вайбкодинга: узнаете, как давать ИИ максимум данных для точного результата.

Результат:

• верифицированная идея, просчитанная экономика и готовое ТЗ.

Блок 2. Техническая база

Это не курс программирования. Это минимально достаточный словарь, чтобы вы стали архитектором своего продукта и говорили с нейросетью на одном языке.

• Как устроено веб-приложение
  Frontend, Backend, сервер, база данных — как они работают вместе. HTTP-запросы простым языком. Открываете DevTools и смотрите, как работает реальный сайт изнутри.
• API: как сервисы общаются между собой
  Что такое API, как читать документацию и подключить любой внешний сервис за 20 минут. Что делать, если у сервиса нет API — приёмы реверс-инжиниринга.
• Базы данных
  Какую базу выбрать, как проектировать структуру данных, что нельзя хранить в открытом виде. Как ИИ генерирует и управляет базой данных за вас — по одному промпту.
• Архитектура SaaS-продукта
  Из каких компонентов состоит любой SaaS-продукт и как они взаимодействуют. Как нейросеть генерирует всю архитектуру по вашему описанию — от идеи до рабочей структуры.
• Промпт-инжиниринг для разработки
  Как ставить задачу нейросети, чтобы она делала то, что нужно — с первого раза. Декомпозиция сложных задач, передача контекста, типичные ошибки и как их избежать.

Результат:

• вы понимаете архитектуру, читаете API, проектируете БД и грамотно управляете нейросетью.

Блок 3. Сборка продукта

Самая интенсивная неделя. Практика на каждом занятии. Куратор в чате ежедневно. К концу недели у вас рабочий продукт.

• Вайбкодинг: процесс разработки
  Antigravity, VS Code + Claude Code + RooCode, ChatGPT Codex — когда что использовать. Как организовать рабочий процесс и получить максимум от каждого инструмента. Начинаем собирать продукт прямо на занятии.
• Архитектуры под разные типы продуктов
  Веб-приложения, Telegram-боты, мобильные приложения, расширения для браузера — разбираем именно те типы, которые нужны участникам вашего потока.
• Подключение внешних систем
  Приём платежей, авторизация, уведомления — всё, что делает продукт живым и готовым к продажам. Подключаем к продукту каждого участника.
• Тестирование и отладка
  Что делать, когда нейросеть ломает то, что работало. Как читать ошибки и всегда иметь возможность откатиться назад.
• Безопасность продукта
  Что обязательно проверить до релиза, чтобы не потерять деньги и данные пользователей. Аудит безопасности по готовому чек-листу.

Результат:

• рабочий MVP продукта, протестированный и готовый к запуску.

Блок 4. Запуск и первые деньги

Продукт готов — пора зарабатывать. Публикуем, находим клиентов, получаем первые продажи.

• Деплой: публикация продукта
  Ваш продукт появляется в интернете по реальному адресу. Хостинг, домен, SSL — настройка за одно занятие. Каждый участник публикует свой продукт.
• Публикация в сторах
  Для тех, кто делает мобильные приложения Google Play и App Store: требования, подводные камни и монетизация через сторы.
• Где и как найти первых клиентов (B2C)
  Стратегии привлечения пользователей. Как выстроить поток клиентов через контент и не тратить бюджет впустую.
• Где и как найти первых клиентов (B2B)
  Как найти первого бизнес-заказчика. Автоматизация поиска клиентов с помощью ИИ — методы, которые работают прямо сейчас. Каждый запускает первую кампанию.
• Упаковка продукта
  Как подать продукт так, чтобы его захотели купить. Что менять, если не покупают — тестирование гипотез без лишних затрат.

Результат:

• продукт в интернете, канал привлечения запущен, первые продажи.

Тариф с куратором

• Блоки 1-4
• 8 АМА-сессий (несколько часов каждая)
• Книга по промпт-инжинирингу

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

9 лекций - 9 инструментов, которые работают сразу после просмотра.
Без программирования. Без технического бэкграунда. Только практика для реальных задач.

Эти семь ситуаций случаются каждую неделю.
Если хотя бы три из них про вас, курс окупится в первый же месяц.

1. «Трачу три часа на анализ договора, который юрист потом всё равно перечитывает сам»
2. «Поставщик прислал новую редакцию — сижу, сравниваю версии вручную, параграф за параграфом»
3. «На переговоры иду без подготовки. Просто не было времени»
4. «Spend-анализ делает финотдел или более опытный коллега, потому что я не умею в Excel. Бьет по самооценке»
5. «Написала претензию за два часа и всё равно недовольна результатом»
6. «Директор просит обоснование выбора поставщика. Откладываю срочные задачи и делаю весь день»
7. «Чувствую, что цена завышена, но доказать не могу. Подписываю как есть»

После каждой лекции у вас есть инструмент, который работает сразу
Я не учу теории AI. Я показываю, как конкретный инструмент закрывает конкретную задачу. Каждая лекция построена вокруг конкретного рабочего сценария: анализ договора, выбор поставщика, подготовка к переговорам, мониторинг рынка, работа с данными.
Каждая лекция построена так: вот задача, которую вы решаете каждую неделю → вот как с ней справляется AI → вот шаблон, который вы забираете и используете сегодня. Все инструменты проверены в реальной работе. Учитывают российское законодательство и работают с отечественными сервисами.

Для кого этот курс
Курс ориентирован на практиков без технического образования, которые работают с закупками ежедневно.
Это точно ваш курс, если вы

• Менеджер или руководитель по закупкам в компании 10–15 000 человек
• Занимаетесь закупками в рамках другой роли: финансы, операции, администрирование
• Работаете с договорами, КП, поставщиками каждую неделю
• Хотите меньше времени на рутину и больше — на переговоры и стратегию
• Слышали про ChatGPT, но не понимаете, как применить в своей работе

Программа курса
9 лекций — около 7 часов практической работы. Каждая лекция заканчивается готовым результатом.

1. Как AI реально работает в бизнесе
2. Prompt Engineering для бизнеса
3. Анализ документов и контрактов
4. Анализ поставщиков и закупочных решений
5. AI + Excel и работа с данными
6. Переговоры и деньги
7. Разведка и мониторинг рынка
8. Документы и коммуникации
9. Живые кейсы

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Научитесь создавать LLM-системы: от поиска по базе знаний и саппорт-агентов до речевой аналитики и мультиагентных систем.

Курс для тех, кто планирует или уже строит LLM-системы

• DL-инженеры
  Научитесь строить системы целиком от распределения входной нагрузки до мониторинга ключевых метрик. Сможете говорить с разработчиками на одном языке и строить дорожную карту развития ваших сервисов.
• ML-инженеры и аналитики
  Научитесь строить LLM-приложения, которые решают востребованные задачи: поиск по базе знаний, чат-бот, автономные ИИ-сотрудники — поймёте, как устроены системы изнутри, чтобы с пониманием дела улучшать их работу.
• Backend-разработчики
  Разберётесь в специфике LLM-приложений: когда какую модель использовать и что есть кроме LLM, векторный поиск, метрики, трейсинг, агентские системы — сможете говорить с ML/DL командой на одном языке и строить дорожную карту развития ваших сервисов.

После курса вы сможете:

1. Вайбкодить Использовать кодинг-агентов
   Настроите окружение для эффективной работы кодинг-агентов над проектом. Узнаете, как сэкономить время на разработке.
2. Решать задачу customer support
   Разберёте архитектуру решения: балансировка нагрузки, классификация интента, генерация ответа, трейсинг, агентский подход — и реализуете каждый шаг в проекте.
3. Создавать мультиагентные системы
   Соберёте мультиагентную систему, используя современные подходы и инструменты как в популярных Hermes, OpenClaw, Claude Code, etc.
4. Поднимать self-host LLM
   Развернёте свою LLM на vLLM / SGLang с квантованием и автоскейлом. Соберёте офлайн-пайплайн анализа голосовых записей.
5. Строить поиск по базе знаний
   Соберёте RAG-сервис: от ванильной версии до гибридного поиска, способного держать нагрузку.
6. Настраивать observability
   Чтобы сделать систему прозрачной: следить за ключевыми метриками и прицельно улучшать приложение.

Программа
4 проекта; 11 лекций
Курс собран из четырёх проектов. Для каждого разбираем архитектуру и собираем работающий прототип — на лекциях и семинарах.

• Вводная встреча
  Знакомимся с группой, разбираем формат курса, проекты и домашние задания. Отвечаем на все вопросы перед стартом
  
• Поиск по базе знаний
  Собираем сервис семантического поиска по корпоративной базе: от ванильного RAG до гибридных схем и Page Index. Проходим путь от 1 до 100 RPS без переписывания с нуля.
• Клиентский саппорт
  Делаем мультиагентный саппорт: классифицируем интент, ищем в базе, отвечаем, эскалируем оператору. С observability, метриками качества и guardrails — чтобы выпускать в продакшн, а не только демо-стенд.
• Речевая аналитика и боты
  Self-host LLM под свою задачу + офлайн-аналитика звонков: ASR → диаризация → LLM-анализ. Структурированный JSON-выход, который ложится в дашборды и даёт инсайты бизнесу.
• Мультиагентный ИИ-разработчик
  Универсальный агент общего назначения: tools, MCP, ReAct, память и sandbox. Сравниваем с Cursor, Claude Code и Hermes и собираем своего на семинаре в конце курса.

Что нужно знать
Необходимы базовые знания Python и LLM.

• Уверенный Python
  Знакомы с async/await, классами, типизацией.
• Опыт работы с REST API
  Понимаете, как делать HTTP-запросы, обрабатывать ошибки, работать с JSON.
• Базовое понимание LLM
  Знаете, что такое токен, эмбеддинг, prompt. Пользовались агентами или LLM-чатом.
• DL/ML-знания — не обязательны
  Программа построена так, чтобы её могли пройти разработчики без ML-бэкграунда.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Соберите 3 рабочих AI-проекта - от сайта-портфолио до голосового ИИ-ассистента для бизнеса. Освойте самые современные методы разработки и создания цифровых продуктов от запуска до монетизации.

Чему вы научитесь
- Поймёте архитектуру AI-агентов и научитесь применять готовые паттерны: Router, Chain, Memory, Tool Calling и RAG.
- Узнаете, как создают агентов на чистом Python.
- Изучите, как работают AI-фреймворки (OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph), и выберете инструмент под свою задачу.
- Узнаете, как у агентов работает память - от истории диалога до долговременного хранения данных в базе.
- Научитесь подключать к агенту реальные инструменты: поиск в интернете, отправку уведомлений и запись в CRM.
- Запустите готового AI-агента в интернете, чтобы он круглосуточно отвечал клиентам без вашего участия.
- Освоите лучшие площадки и хостинги для размещения AI-агентов, Telegram-ботов и любых других цифровых продуктов.
- Разберётесь, как работают локальные бесплатные AI-модели, которые запускаются только на вашем компьютере.
- Научитесь выбирать AI-модель под конкретную задачу.
- Разберётесь, как подключать через API любые сторонние нейросети к своим проектам.
- Узнаете, как упаковать AI-агента в готовый продукт и зарабатывать на нём.
- Разработаете сайт-портфолио на уровне топовых дизайн-студий.
- Создадите коммерческого SMM-бота для Telegram, который самостоятельно ищет информацию в интернете и пишет посты с изображениями.
- Построите голосового AI-ассистента для бизнеса, который консультирует клиентов и самостоятельно записывает их на услуги.

О курсе
Для прохождения курса требуется активная подписка Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
Другие подписки или нейросети для курса не подойдут

В этом курсе - вы создадите 3 настоящих проекта с нуля:

Этот курс не про программирование и не про то, как «подобрать промпт».
Мы разбираем архитектуру AI-агентов: типовые паттерны сборки (Router, Chain, Memory, Tool Calling и другие), которые лежат в основе любого работающего бота - от простого консультанта до автономного помощника. Один раз разобравшись в паттернах, вы сможете собрать агента под любую задачу - какая бы нейросеть или фреймворк ни появились завтра.

Что внутри
Курс построен на трёх уровнях - от голого кода до готовых AI-фреймворков (OpenAI Agents SDK, CrewAI, LangGraph), чтобы вы понимали, что происходит «под капотом», и умели выбрать инструмент под задачу.

Научитесь подключать агентам память, реальные инструменты (поиск, уведомления, запись в CRM) и выкладывать готового бота в интернет, чтобы он работал круглосуточно. Разберём работу с разными нейросетями - от бесплатных локальных моделей до Claude, GPT, Gemini и российских YandexGPT/GigaChat, - чтобы вы не зависели от одного провайдера и бюджета.

Для кого этот курс?
Для тех, кто хочет разобраться в архитектуре ИИ-агентов и освоить актуальные инструменты для запуска проектов любой сложности - от личного бота до коммерческого продукта.
Технические знания и опыт программирования не нужны: код вы будете писать вместе с ИИ-ассистентом, а курс объясняет не синтаксис, а логику - что, зачем и в каком порядке.
К концу обучения вы сможете разрабатывать современные сайты, или приложения, запускать собственных ИИ-агентов и главное - узнаете, как на этом зарабатывать.

Программа курса
Введение
- Скачайте материалы к курсу
- Скачиваем Claude
- Оставайтесь со мной на связи

Эра AI-исполнителей уже здесь
- Парадигма исполнителя
- Создаём сайт одним промптом
- Выкладываем сайт в Интернет
- Практика №1 - Создайте сайт о себе
- Пример преподавателя - сайт-портфолио

О чём курс
- Disclaimer
- Программа курса

Знакомство с Claude
- Почему Claude?
- Различия Chat / Work / Code
- Как работает Browser Use
- Skills, Plugins, Connectors
- Claude + Microsoft

Основы LLM-систем
- Необходимая теория работы LLM-систем

ИИ-агенты
- Как создаются ИИ-агенты
- Подготовка
- Запускаем агента на чистом Python
- Подключаем Gemini по API
- Паттерны создания ИИ-агентов
- Паттерны агентов (Текст)
- Тест на понимание паттернов ИИ-агентов
- Как работает память у ИИ
- Как запустить агента в Gradio
- Как работают фреймворки
- Как работает паттерн Tool Calling
- Как опубликовать свой проект
- Запускаем реального ИИ-ассистента
- Сохраняем заявки от ИИ в базе
- Подключаем ИИ к сервисам
- Практика №2 - Создайте ИИ-ассистента
- Пример преподавателя - создание ИИ-ассистента

ИИ-ассистент + Telegram
- ИИ-ассистент + Telegram
- ИИ управляет Telegram
- Практика №3 - Создайте бота AI Telegram Publisher
- Пример преподавателя - бот AI Telegram Publisher
- Что можно подключить через API

Сервисы ИИ автоматизации
- Способы создания автоматизаций
- Актуальны ли n8n и Make?
- Как лопнет AI пузырь
- Прогноз развития ИИ на 4 года

Как использовать знания в работе
- Что такое Claude Design
- В чём Claude хорош, а в чём плох?
- Что и как изучать дальше
- Как зарабатывать на ИИ

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Курс для авторов, блоггеров и креаторов без опыта работы в нейросетях или с минимальным опытом, которые хотят превращать идеи в готовые ролики в любом жанре.

На курсе мы детально разберем все пять этапов создания вашей истории:

• Сценарий и персонажи
• Визуальный стиль и создание изображений
• Анимация
• Озвучка
• Монтаж

Результат — готовый ролик или первая серия вашего сериала, который уже можно публиковать!

Программа:

1. Введение:

• Урок 1. Что такое нейросети и по каким принципам они работают
• Урок 2. Почему сейчас самое время зайти в AI
• Урок 3. Какой нейро-контент в 2026 году можно считать хорошим, а какой делать не стоит
• Урок 4. Обзор программы курса и системы обучения

Дополнительные материалы:

• Обзор агрегатора нейросетей Syntx
• Тарифы нейросетей и какой выбрать
• Способы оплаты нейросетей в РФ

2. Блок Сценарий:

• Урок 1. ChatGPT и Claude — как использовать, чем отличаются, для каких целей использовать
• Урок 2. Создаем идею сериала, пишем сценарий и продумываем персонажей
  • Зачем вообще нужен сценарий — и почему без него всё рассыпается
  • Как рождается идея — три вопроса, которые всё решают
  • Из идеи в концепцию — промпт для ChatGPT / Claude
  • Из концепции в сценарий одной серии
  • Из сценария в раскадровку — кадр за кадром
  • Придумываем реплики героям

• Урок 3. Особенности создания сериала

Дополнительные материалы:

• Примеры промптов для написания сюжета и раскадровки

Результат:

• Готовый сценарий твоего ролика или первой серии сериала, с персонажами, раскадровкой и расписанными репликами

3. Блок Изображения:

• Урок 1. Обзор нейросети Midjourney и ее функций
  • Интерфейс нейросети и основные настройки параметров
  • Как управлять качеством и стилем изображения
  • Как обучить Midjourney под себя
  • Как использовать референсы стиля и настроения для генерации
  • Реализм в Midjourney — что в генерациях выдает «иишность» и как этого избежать
  • Особенности создания персонажей в стиле мультипликации, основные стили

• Урок 2. Создаем героев и локации своего ролика в Midjourney
  • Определяем стиль нашей истории
  • Учимся выдерживать единый стиль генераций от кадра к кадру

• Урок 3. Обзор нейросети Nano Banana
  • Как «переодевать» персонажа, добавлять или менять детали внешности
  • Как поместить героя в другую локацию
  • Смена ракурса в кадре
  • Объединение персонажей на одном кадре

Дополнительные материалы:

• Примеры разных стилей изображений и стилей известных фотографов
• Названия ракурсов
• Примеры промптов для Nano Banana

Результат:

• Полностью подготовленные изображения по твоей раскадровке, готовые к анимации

4. Блок Анимация:

• Урок 1. Особенности создания видео в нейросети
  • Чем отличается промпт для видео от промпта для изображений
  • Как управлять эмоцией через камеру
  • Какие видео-нейросети нужно использовать и для каких целей

• Урок 2. Обзор нейросети Kling AI и ее функционала
  • Оживление статичных кадров
  • Морфинг — превращение объектов внутри видео
  • Motion Control

• Урок 3. Оживляем наши статичные изображения в Kling AI
• Урок 4. Обзор нейросети Grok Imagine
  • Учимся анимировать кадры с липсинком

• Урок 5. Обзор нейросети Seedance 2.0
  • Учимся работать в самой современной программе для анимации
  • Как правильно писать промпт
  • Какие референсы можно использовать
  • Управление сценами

• Урок 6. Липсинк в Heygen
  • Учимся делать липсинк для создания клипа к песне

Дополнительные материалы:

• Названия основных движений камеры
• Шаблоны промптов для Seedance 2.0

Результат:

• Анимированные фрагменты видео по вашему сценарию, готовые к монтажу

5. Блок Звук:

• Урок 1. Обзор нейросети ElevenLabs
  • Пишем промпт для создания голоса своего персонажа
  • Создаем индивидуальные голоса героев

• Урок 2. Suno
  • Как создать свой собственный саундтрек к видео
  • Как создавать песни

Результат:

• Готовые реплики всех персонажей и свой саундтрек

6. Блок Монтаж:

• Урок 1. Основы монтажа
  • Как монтировать, чтобы удерживать внимание
  • Что такое «хук» и «клиффхэнгер» и как их использовать

• Урок 2. Обзор функций CapCut и финальный монтаж ролика
  • Наложение звука и реплик
  • Цветокоррекция
  • Переходы и когда они нужны
  • Как правильно накладывать текст: заголовки и субтитры

Дополнительные материалы:

• Где искать шрифты для монтажа и как их загружать в CapCut

7. Бонусный урок:

• Подготовка к публикации вашего ролика
• Как правильно сделать подпись, как прогреть аудиторию
• Что влияет на охваты
• Что важно сделать в первый час после публикации, чтобы ролик набрал больше просмотров

Тариф Без сопровождения

• 20 уроков в записи
• Бессрочный доступ ко всем урокам в записи
• Обучающие материалы и чек-листы

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Научись вайбкодить серьёзные сайты под ключ. И зарабатывать на этом.
За 7 недель ты научишься собирать проекты под ключ и продавать их клиентам. Освоишь создание сайтов с бэкендом, админкой и платёжкой — и научишься продавать их за 100к+ ₽

Что даёт вайбкодинг

• Свобода перемещений. Работай из любой точки мира — нужен только ноутбук и интернет.
• Проекты любой сложности. Нейронка позволяет брать даже крупные проекты, которых ты ранее избегал.
• Отсутствие потолка в доходе. Никто не ограничивает твой доход, кроме тебя самого.
• Актуальный навык на годы вперёд. Шаришь в нейронках = остаёшься востребованным в будущем.

В результате курса ты:

• Научишься вайбкодить крупные сайты. Освоишь структуру, по которой можно собрать любой сайт — с нуля до продакшена, качественно и без стресса.
• Научишься монетизировать навык. Получишь полную систему работы с клиентами: как получать больше заказов, составлять договоры и решать юридические нюансы, а также закрывать сделки на более высокие чеки.
• Освоишь перспективный навык. Вайбкодинг только набирает силу — качественных исполнителей очень мало. Ты можешь стать одним из первых.

Программа наставничества — сквозной проект — большой интернет-магазин одежды. На нём закрываем весь цикл: фронтенд, бэкенд, админка, платежи, доставка, интеграции, юридическая шиза и деплой.

Программа:

0. Старт и подготовка

• Вводный урок: что будет на курсе
• Выбираем проект, с которым будем работать
• Настройка рабочей среды
• База, без которой проект развалится
• ТЗ и roadmap: как профи стартуют проект
• Как делиться со мной результатами

1. Frontend и дизайн

• Выбираем стек под проект
• Как делать дизайн, за который платят
• Figma + ИИ: связка, ускоряющая работу
• AI-слоп и как его убить (бонус — мой скилл)
• Мои личные лайфхаки для создания дизайна
• Анимации, плавный скролл, визуальные фишки
• Адаптивы и мобильная вёрстка
• Практика: верстаем интернет-магазин

2. Backend и админка

• Основы бэкенда без боли: выбираем БД правильно
• Админ-панель: создаём удобство для клиента
• Безопасность данных
• Подводные камни в работе с админкой
• Практика: подключение БД и админки к проекту

3. Платежка, доставка, заявки

• Выбор платёжки: какая самая лучшая
• Подключение онлайн-кассы
• Как настроить доставку
• Отправка заявок → AmoCRM / почта
• Реальный опыт: частые ошибки и как их избежать

4. Оптимизация, безопасность, тех-SEO, юр-оформление

• Что такое рефакторинг и дебаггинг и как с этим работать
• Безопасность: как защитить проект от взлома
• Техническое SEO: как продвигаться в браузерах и нейросетях
• Юридическое оформление: как не нарваться на огромные штрафы

5. Деплой и пост-деплойная настройка

• Виды деплоя: хостинг vs сервер (какой выбрать)
• Публикация большого проекта на сервер: подводные камни
• Тестирование после деплоя и проверка безопасности в проде
• SEO-доработка: Яндекс.Метрика, Вебмастер, Google Search Console

6. Работа с клиентами

• Самые рабочие способы поиска клиентов
• Бриф и КП, после которых говорят «да»
• Ценообразование: как не дешевить (психология цены)
• Сайт-портфолио, который продаёт за тебя
• Договор без дыр: как защитить себя и деньги
• Monthly retainer: как работать с клиентом вдолгую

Об авторе:

• Разрабатываю сайты и мобильные приложения уже более 5 лет.
• Более года назад переквалифицировался в вайбкодера.
• Консультирую бизнесы и помогаю внедрять искусственный интеллект в их работу
• 6700 подписчиков в Telegram
• 8100 подписчиков на YouTube
• №1 гайд по Codex на русскоязычном YouTube

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Кураторы: Scream School
1.Евгений Вегера
Работал над такими проектами как: The Hunt от студии Crytek, Immortals of Aveum от Ascendant Studios, Dying Light: The Beast от Techland. Управляет командами художников в отделе Environment Art. Евгений знает, как работают и меняются пайплайны и студии в разных частях мира от Америки, Европы до Южной Кореи и Китая. Автор Telegram-канала @CGIT_Vines, посвященный трансформации CG под влиянием AI.
Куратор курса, Department Environment Lead at Entangled studio

2.Даниил Осипов
Преподаватель курса, Senior Level Artist
Senior Level Artist с опытом работы в 3D Motion Design. Работал над Call of Duty: Modern Warfare II и Call of Duty: Modern Warfare III от Infinity Ward, а также над неанонсированными проектами.
Имеет опыт создания игрового окружения для AAA-проектов, занимается R&D внутри арт-процессов: исследует генеративные и процедурные инструменты для ускорения производства контента.

О КУРСЕ
Портфолио по ИИ-пайплайну за 1,5 месяца
Узнаете, как использовать нейросети для генерации концептов, текстур, 3D-моделей и финальной сборки сцен в Unreal Engine. Курс не заменяет классическое образование в сфере CG, но даёт необходимый навык для рынка, который усилит вашу текущую позицию.
Курс посвящён практическому применению генеративных нейросетей на всех этапах создания 2D- и 3D-графики. Вы выстроите чёткий маршрут от концепта до готовой сцены/модели, внедряя ИИ в свой пайплайн.

СТРУКТУРА ПРОГРАММЫ
За время обучения вы освоите навыки работы с ИИ для создания графики, научитесь думать за рамками своих инструментов, поймёте правила безопасного использования ИИ и соберете готовый кейс в портфолио.

МОДУЛЬ 1. НЕЙРОСЕТИ В CG-ПАЙПЛАЙНЕ

В программе:

• В каких задачах нейросети реально помогают, а где они пока не справляются. Разбор на конкретных примерах.
• Виды ИИ-инструментов: локальные решения, облачные сервисы, генераторы для 2D и 3D, видео и splat-технологии.
• Как строится рабочий процессс от концепта до готовой сцены с помощью нейросетей.
• Ограничения: на каких данных обучены нейросети (датасеты), какой нужен компьютер (видеокарта, память) и какие есть юридические риски.
• Как управлять качеством и контролировать результат: ControlNet (позволяет задать нейросети позу, контур или композицию), img2img (превращение одной картинки в другую), модули для точной настройки стиля, перенос стиля с одного изображения на другое.
• Ознакомитесь с последующей структурой курса и этапами вашего проекта.

Результат модуля: понимание, где и как вы будете применять нейросети в своей работе.


МОДУЛЬ 2. ОСНОВЫ 2D-ГЕНЕРАЦИИ ДЛЯ ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ЗАДАЧ

Вы научитесь создавать качественные изображения, которые точно соответствуют техническому заданию.

В программе:

• Поиск идеи и варианты: как генерировать концепты окружения, предметов, персонажей, транспорта.
• Роль композиции, ракурса, стиля и референсов.
• Как писать промпты художнику: JSON-подход (структурированный список параметров), инструкции для контроля генерации.
• Изучение параметров, с помощью которых детализируется промпт.
• Художественный контроль: ControlNet, LoRA. Работа с ComfyUI и бесплатными генераторами.
• Интеграция ComfyUI в Photoshop.
• Обзор сервисов: Nano Banana, Vizcom, Krea.

Практика: разбор одного кейса тремя способами — облачный сервис, ComfyUI, Photoshop.
Результат модуля: создадите драфт концепта для вашей будущей 3D-сцены.


МОДУЛЬ 3. ПОДГОТОВКА К ЭТАПУ 3D С ПОМОЩЬЮ ИИ

Научитесь превращать сгенерированный материал в понятное техническое задание — для себя или команды.

В программе:

• Фидбэк по вашим генерациям и помощь с выбором концепции.
• Как разбить сложную сцену на детали: отдельно сгенерировать персонажа, его одежду, оружие, окружение.
• Генерация дополнительных ракурсов объекта (вид сбоку, сверху) — чтобы 3D-моделлеру было с чем работать.
• Использование нейросетей для поиска нужной формы и перебора разных вариантов композиции.
• Подготовка материалов для blockout, моделинга и ассет-плана: сбор референсов, доработка текстур.

Практика: разбиваем сцену на составляющие, прорабатываем главное изображение, делаем другие ракурсы, вариации.
Результат модуля: готовый финальный 2D-концепт и чёткое ТЗ для генерации 3D-ассетов.

МОДУЛЬ 4. ИИ В 3D: МОДЕЛИ, ТЕКСТУРЫ, АССЕТЫ

Поймёте, где ИИ уже приносит реальную пользу в создании 3D, а где без ручной работы не обойтись.

В программе:

• Помощь ИИ в генерации идей, создании черновых 3D-моделей, в детализации и получении разных вариантов одного объекта.
• Генерация 3D-моделей. Знакомство с ограничениями нейросетей.
• Обзор современных 3D‑генераторов: Tripo3D, Hunyuan3D, Trellis.
• Подготовка сгенерированной 3D-модели к ручной доработке: дорабатываем визуал и оптимизируем модели в Blender.

Практика:

• Вместе с преподавателем пробуете генерировать модели.
• Дорабатываете ассеты и текстуры, финальная оптимизация ассетов.

Результат модуля: готовые 3D‑ассеты для вашей диорамы.


МОДУЛЬ 5. ФИНАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ В UNREAL ENGINE 5

Соберёте всю сцену в Unreal Engine 5 и подготовите материалы для портфолио.

В программе:

• Базовая сборка сцены: её структура, интеграция геометрии, настройка света.
• Создание базового мастер-материала и материальных инстансов.

Практика:

• Совместная настройка сцены с преподавателем.
• Индивидуальная консультация по вашему проекту.
• Фидбэк и помощь в подаче работы (ArtStation, Behance, Instagram, LinkedIn, TikTok/Shorts).

Результат модуля: полностью собранная и настроенная сцена в UE5, 2–3 коротких видео и 3–4 статичных кадра.

МОДУЛЬ 6. КОММЕРЧЕСКОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ: РИСКИ, ОГРАНИЧЕНИЯ И ОБЩЕНИЕ С ЗАКАЗЧИКОМ
Ознакомитесь с правовыми, этическими и производственными аспектами нейросетей.

В программе:

• Авторское право, лицензии, риски коммерческого использования;
• Корректная работа с референсами;
• Границы допустимого AI в коммерческом пайплайне;
• Как обсуждать использование AI с заказчиком или работодателем.

ЗАЩИТА ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТА

Что вас ждёт:

• Презентация вашего пайплайна — от концепта до финальной сцены в UE5.
• Индивидуальный проект (диорама), который пополнит портфолио.
• Защита с разбором решений: преподаватель даст обратную связь и рекомендации.

Итог курса: завершённый кейс, который доказывает ваш навык интеграции нейросетей в CG‑производство. Вы не только умеете создавать промпты, но и с умом интегрировать нейросети в пайплайн, без потери качества финального продукта.

ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
Онлайн

• Онлайн 2 раза в неделю по 2 часа за занятие.
• Живые синхронные занятия с преподавателями. Записи всех уроков.
• Индивидуальная обратная связь от преподавателей в закрытых Telegram-чатах.

На программе будут изучаться нейросети, актуальные на день обучения.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Книга НЧ - Цветы

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Книга НЧ - Весна

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Не разовые вопросы в ChatGPT, а система, где ИИ работает как напарник: помнит контекст, ведёт задачи, экономит часы каждый день. Для новичков, без кода.
Я веду с ИИ 10+ собственных сервисов и 16 серверов. Ниже рассказываю, что именно делаю и чему научу вас.

Как я работаю с ИИ
За пару лет я довёл работу с ИИ до системы. Вот её принципы, им и учу.

• Напарник, а не поисковик
  Я не жду от ИИ готовых ответов. Я спорю с ним, прошу критиковать мои идеи и предлагать путь проще. Так он выдаёт в разы больше пользы.
• Память вместо «с чистого листа»
  Мой ИИ помнит мои проекты, правила и прошлые ошибки. Не приходится каждый раз объяснять контекст: он уже в теме.
• Реальная работа, а не игрушки
  Не «напиши стишок». ИИ у меня чинит баги на проде, собирает лендинги, следит за серверами, разбирает отчёты. Покажу, как перенести это на ваши задачи.
• Простота
  «Зачем» важнее «как». Если задача решается проще, решаем проще. Никакого усложнения ради вида и умных слов.
• Итерация и обратная связь
  Каждый промах превращаю в правило, чтобы ИИ не повторял его. Система становится умнее с каждым днём, а не стоит на месте.

Всё это не теория. Так я веду investmint, fastdiv, reportx и ещё десяток проектов.

Кому подойдёт

• Вы не программист и не хотите им становиться.
• Уже пробовали ChatGPT, но бросили: «не то».
• Хотите разгрузить рутину: тексты, разборы, планирование, ответы, поиск.

Что получите

• Понимание, как просить ИИ, чтобы он делал полезное, а не воду.
• Готовые промты и приёмы под ваши повседневные задачи.
• Свою систему работы с ИИ, а не хаотичные разовые вопросы.

Программа
Это не абстрактная методичка: программа повторяет путь, которым я сам пришёл к своей системе. Модули 1–4 — база, 5–7 — то, как всё устроено у меня.

1. Рабочее место
   Выбираем ИИ под ваши задачи и бюджет, настраиваем с нуля. Первый полезный результат — в этот же вечер.
   Результат: ИИ установлен, настроен и уже ответил на вашу реальную задачу.
2. Задача для напарника, а не запрос в поисковик
   Как объяснять задачу: контекст, цель, ограничения. Почему «зачем» важнее «как» и как заставить ИИ спорить с вами и предлагать путь проще.
   Результат: Ответы, которые можно применять, а не пересказывать.
3. Память: конец «каждый раз с чистого листа»
   Собираем досье: кто вы, ваши проекты, ваши правила. Это обычные файлы в вашей папке — всё видно и можно править руками. ИИ начинает каждый разговор уже в теме — так у меня устроена работа со всеми проектами.
   Результат: ИИ помнит вас и ваш контекст без повторных объяснений.
4. Рутина переезжает на ИИ
   Тексты, письма, разборы документов, планирование, поиск. Берём ваши повседневные задачи и по одной перекладываем на ИИ, с готовыми промтами.
   Результат: 3–5 ваших регулярных задач ИИ делает за вас.
5. Ошибки превращаем в правила
   Главный приём моей системы: каждый промах ИИ становится правилом, и он больше его не повторяет. Система умнеет с каждым днём.
   Результат: Ваш ИИ работает лучше, чем «голый» ChatGPT у других.
6. ИИ работает, пока вы не работаете
   Регулярные задачи, напоминания, дежурства: настраиваем то, что ИИ делает сам, без вашего участия. Так у меня работают серверы и отчёты.
   Результат: Минимум одна задача выполняется вообще без вас.
7. Своя система
   Собираем всё в единый рабочий процесс и план на месяц вперёд: что переложить на ИИ следующим и как не откатиться к «разовым вопросам».
   Результат: Система, которая живёт и растёт после курса.

Тариф Самостоятельный
Видео-уроки по шагам
Разобранные примеры из жизни
Готовые промты, которые можно копировать
Лайфхаки и приёмы
Доступ остаётся у вас

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Что конкретно вы получите
33 видео - общая продолжительность более 5 часов 40 минут:

• Обзорное видео
• сервисы
• подготовка фото
• анкета ребенка
• проект
• паспорт персонажа
• сюжетные формулы
• раскадровка
• полные тексты
• утверждение внешнего вида персонажа
• выбор художественного стиля
• финальный паспорт сказки
• создание эталонного героя
• генерация текстовых страниц
• подготовка промптов для иллюстраций
• генерация иллюстраций сцен сказки
• изменения и доработки
• обложка сказки
• эпилог сказки
• собираем сказку по элементам
• загрузка в облако
• перевод в pdf
• презентация
• про печать сказки
• упрощенный вариант создания - подготовка
• упрощенный вариант создания - концепция, сюжет, тексты
• упрощенный вариант создания - внешний вид героя
• упрощенный вариант создания - генерация эталонных изображений
• упрощенный вариант создания - генерация текстовых страниц
• упрощенный вариант создания - генерация картинок сцен
• упрощенный вариант создания - обложка и эпилог
• упрощенный вариант создания - оформление
• упрощенный вариант создания - перевод в pdf

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Не упусти свой шанс освоить создание AI-агентов для самых востребованных направлений бизнеса


Программа занятий школы: AI-агенты на локальных моделях

Занятие 1. AI-консультанты и AI-продажники

• Основы создания AI-агентов в Replit
• Prompt Engineering и Vibe Prompting
• Работа с изображениями через GPT Image
• Создание AI-консультанта клиники пластической хирургии
• Создание AI-продажника корпоративного обучения

Занятие 2. AI-техподдержка и AI-рекрутер

• Основы создания AI-приложений в Bolt
• Основы RAG и работа с базой знаний
• Создание AI-техподдержки системы «Умный дом»
• Создание AI-рекрутера для собеседования бизнес-ассистента генерального директора

Занятие 3. Разбор ТОП-20 AI-агентов и рынка вакансий + блок по разработке и продаже AI-агентов на заказ

• Обзор ТОП-20 самых популярных AI-агентов
• Как продавать AI-агентов на фрилансе
• Как создавать и продавать собственные AI-сервисы с подпиской
• Детальный обзор рынка вакансий AI разработчиков

Дополнительный модуль. Голосовые AI-агенты и AI-диагностика

• Основы GPT Realtime API
• Создание AI-диагностики выбора земельного участка
• Создание интеллектуальных AI-форм с динамическими вопросами
• Создание голосового AI-консультанта автосервиса
• Запись клиента на диагностику автомобиля через голосового AI-агента

Стек технологий Школы

1. Replit, Bolt
2. Vibe Prompting, Vibe Coding
3. LLM API, GPT Realtime API
4. GPT Image
5. RAG
6. Prompt Engineering

Ваши результаты после школы

• Портфолио из 9 реальных AI-агентов для продаж, сервиса и HR
• Навык моментального создания мощных AI-агентов без программирования

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

ИИ-агенты для бизнес-задач
Программа — 8 недель
Начало — 14 июля 2026

Методология 6A Framework
1
AUDIT. Аудит
Разбери процесс по косточкам. Детально опиши текущий процесс, выяви болевые точки и оцени потенциал автоматизации. Ключевой вопрос: «Где думает человек, а где делает автоматически?»
Артефакты: Process Map + Automation Score
2
ARCHITECT. Архитектура
Спроектируй агентную экосистему, прежде чем писать первый промпт. Не каждая задача требует LLM — используй простые правила там, где они работают.
Артефакты: Agent Catalog + TO-BE процесс
3
ASSEMBLE. Сборка
Один агент, одна задача, одна неделя. Собери и запусти MVP‑агента для самой болезненной задачи. Не строй сразу мультиагентную систему.
Артефакты: MVP Agent + Success Criteria
4
ADAPT. Адаптация
Human‑in‑the‑loop — не костыль, а архитектурная позиция. Адаптируй агента к реальности через обратную связь, ошибки и итерации.
Артефакты: Error Catalog + Guardrails
5
AMPLIFY. Масштаб
Масштабирование горизонтальное — больше агентов на разные процессы, а не усложнение одного. Расширь от MVP к экосистеме агентов.
Артефакты: Agent Ecosystem Map
6
ADMINISTER. Управление
Управляй агентами как командой. SLA, мониторинг качества, drift detection и непрерывное улучшение. AI Governance Policy для всей организации.
Артефакты: Agent Ecosystem MapSLA Dashboard + AI Governance

Спикеры и ведущие курса

• Артем Астапенко
  Сооснователь AI лаборатории Jamakase Technologie
  Основатель стартапов AgentArea.ai— платформа ИИ-агентов
  Основатель Constract.io — AI-контроль ремонта
  10+ лет в IT 4+ года в AI, ML
  
  
• Дмитрий Жечков
  Руководитель направления развития гибридного ИИ в cloud.ru, в прошлом архитектор облачных сервисов в Яндекс Облаке.
  
  В качестве хобби, применяет LLM-модели в сфере финансов и инвестиций. Активно применяет Cursor и ИИ-ассистентов для программирования.
  
  
• Алексей Черняк
  Со-основатель Darberry, продан Groupon Inc. ($ 2,6 млрд. оценка). Работал генеральным директором Групон Россия.
  Сооснователь United Investors и Product University
  Tweekly — 10 бизнес-идей и трендов каждую пятницу
  

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Разберётесь, где ИИ помогает учиться, а где незаметно разрушает самостоятельность — и научитесь управлять этим процессом.

Проблема, которую уже нельзя игнорировать:

Ваш ребёнок уже использует ИИ. Но вопрос не в этом. Вопрос в том, как именно он это делает:

• Списывает или учится
• Думает или копирует
• Развивается или деградирует

Большинство родителей узнают об этом случайно — и не понимают, что с этим делать.

Для кого этот курс:

Для родителей:

• Учеников 6–11 классов
• Которые видят, что ребёнок уже использует ИИ
• И хотят не запретить, а разобраться

Этот курс — не про «запретить»:

Это про контроль, понимание и грамотное использование.

Вы научитесь:

• Где ИИ реально усиливает обучение
• Какие задачи можно делегировать
• Какие — категорически нельзя
• Как выстроить правила без конфликтов

После курса вы:

• Поймёте, как работает ИИ и почему он ошибается
• Научитесь отличать помощь от списывания
• Освоите конкретные сценарии использования
• Сможете помогать ребёнку учиться, а не делать за него
• Разберётесь в рисках и ограничениях
• И главное — перестанете действовать «вслепую»

Уникальность курса:

50+ реальных сценариев использования ИИ:

• Сделать домашку
• Подготовиться к контрольной
• Написать сочинение
• Разобрать ошибку
• Сделать проект
• Подготовить презентацию
• Выучить язык
• Объяснить сложную тему

Через кейсы, а не лекции:

• Кейс → практика → объяснение → вариации → домашний эксперимент

Про реальные риски (без паники):

• Зависимость от подсказок
• Потерю самостоятельности
• Иллюзию понимания
• Ошибки ИИ
• Небезопасные диалоги

Формат занятий:

• 6 онлайн-занятий по 1 часу
• Практика прямо на занятиях
• Без технической подготовки
• Разбор кейсов

Программа:

1. Как говорить с ИИ
   Осваиваем базовые техники и понимаем, как он работает
2. Помощь без подмены
   Где граница между обучением и списыванием
3. ИИ как репетитор
   Как использовать для предметов и экзаменов
4. Тексты и проекты
   Как не дать ИИ «писать вместо ребёнка»
5. Обучающие тьюторы
   Какие инструменты реально учат
6. Личный ИИ-ассистент
   Собираем систему под своего ребёнка

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Настройте свой «ChatGPT» у себя на сервере: документы и переписка не уходят в облако, подписки и ВПНы не нужны. Пошагово развернём рабочий ИИ-сервер для себя и всей команды — Ollama + Open WebUI, доступ по локальной сети через браузер с авторизацией для пользователей, работа с PDF/Word/Excel и изображениями, свой OpenAI-совместимый API. От выбора видеокарты и Windows 11 до продакшн-сервера на Linux. Для компаний доступна оплата по счёту.

Чему вы научитесь:

• Подбирать видеокарту и сервер под задачи и бюджет — от офисного ПК до промышленных решений, не переплачивая за лишние гигабайты видеопамяти.
• Выбирать локальную модель под задачу: понимать квантизацию, размер контекста и реальный расход VRAM — почему одним хватает 8 ГБ, а другим мало 24.
• Устанавливать Ollama на Windows 11 и Linux (Ubuntu Server) и запускать модели на видеокарте — конкретными командами, по шагам, с чек-листами.
• Управлять моделями: загрузка, запуск, обновление, удаление, контроль места на диске и замер скорости в токенах/сек.
• Создавать свою «персону» модели через Modelfile: системный промпт, температура, длина контекста — под задачи вашей команды.
• Разворачивать веб-интерфейс Open WebUI с доступом по локальной сети и автозапуском как службы Windows — сервер переживает перезагрузку без вашего участия.
• Организовывать работу сотрудников с документами (PDF, Word, Excel) через локальную модель — и понимать, где хранятся данные и где проходят границы возможностей.
• Подключать vision-модели для распознавания изображений и планировать память при одновременной работе нескольких пользователей.
• Поднимать свой OpenAI-совместимый API и маршрутизацию на несколько серверов — чтобы встраивать приватный ИИ в собственные сервисы и скрипты.

Большие языковые модели уже стали рабочим инструментом — но что, если не отправлять свои документы и переписку в чужое облако, не платить за подписки и полностью контролировать данные? В этом курсе вы с нуля развернёте собственную локальную ИИ-модель на своём компьютере и сервере: ваш приватный аналог ChatGPT, который работает на вашем железе и не передаёт данные наружу.

Курс построен как пошаговый практикум. Мы пройдём весь путь: от подбора видеокарты и выбора модели под ваши задачи — к установке движка Ollama на Windows, запуску моделей на видеокарте, созданию своей «персоны» модели и замеру скорости. Затем поднимем удобный веб-интерфейс Open WebUI с доступом по локальной сети (с компьютеров и телефонов), настроим работу с PDF, Word и Excel, подключим распознавание изображений и поднимем свой API для интеграции с другими программами. В финале перенесём всё на боевой Linux-сервер (Ubuntu Server) и познакомимся с vLLM.

Каждый урок — это конкретные команды по шагам, разбор типичных ошибок и чек-лист. Вы не просто слушаете теорию, а параллельно повторяете действия на своём оборудовании и в конце получаете работающий локальный ИИ-сервер, готовый к реальным задачам компании или личным проектам.

Опыт в машинном обучении не требуется — нужен лишь базовый уровень работы с компьютером и желание разобраться.
Курс подходит для корпоративного обучения: оплата от юридического лица по счёту через Stepik, по итогам обучения — сертификат.

Для кого этот курс:

• Системные администраторы и ИТ-специалисты, которым нужно развернуть локальный ИИ в компании: многопользовательский доступ по сети, автозапуск службами, контроль ресурсов.
• Разработчики, которым нужен приватный OpenAI-совместимый API на своём железе: подменили base_url — и ваш код работает с локальной моделью без счетов за токены.
• Руководители и владельцы бизнеса, для которых критичны данные клиентов и коммерческая тайна: один сервер вместо десятков подписок, ничего не уходит в чужое облако. Курс можно оплатить от юрлица по счёту.
• Энтузиасты и любители технологий, которые хотят собрать свой приватный ИИ дома
• Все, кто хочет уйти от облаков и полностью контролировать свои данные и расходы.

Для практики понадобится:

• Компьютер с видеокартой NVIDIA (желательно от 8 ГБ видеопамяти). Подбор железа подробно разбирается в первом модуле — можно сначала пройти его, а потом осознанно купить видеокарту под свои задачи и бюджет.
• Windows 11 для основной части курса; для финального модуля — возможность поставить Ubuntu Server второй системой (по желанию, модуль необязательный).
• Опыт в программировании и машинном обучении не нужен.
• Желание разобраться и пройти шаги на практике.

Как проходит обучение:

• Пошаговый практикум. Каждый урок — конкретные действия и команды, которые вы повторяете на своём оборудовании.
• Видео + текст. Уроки сопровождаются скринкастами и текстовыми инструкциями — команды удобно копировать по шагам.
• От простого к сложному. Сначала Windows и база, затем сеть и многопользовательская работа, в финале — рабочий Linux-сервер.
• Разбор ошибок. В каждом уроке блок «если что-то пошло не так» с проблемами и решениями.
• Чек-листы. В конце уроков — контрольные списки: убедитесь, что всё работает, прежде чем идти дальше.
• 3 лабораторные работы. Соберёте свою модель через Modelfile, поднимете Open WebUI с доступом по сети и развернёте ИИ-сервер на Linux.
• Бессрочный доступ: проходите когда удобно и возвращайтесь к урокам как к справочнику. Курс обновляется и дополняется.

Что вы получаете:

Свой приватный ИИ — как ChatGPT, но на вашем железе и без подписок. К концу курса у вас на руках:

• Работающий локальный ИИ-сервер — ваши документы и переписка остаются у вас, ничего не уходит в облако.
• Доступ из браузера по сети — с компьютеров и телефонов, для всей команды.
• Помощник по документам — выжимки из PDF, отчёты, Word, Excel и распознавание изображений.
• Свой API — чтобы встроить модель в свои программы и боты.
• Ноль ежемесячных платежей — никаких подписок на облачный ИИ.
• Навык повторить и масштабировать всё самому — от Windows до боевого Linux-сервера.

Программа:

Подбор "железа" и выбор модели:

• Вводное слово
• Подбор сервера для разворачивания локальной ИИ модели
• Готовим Windows 11: установка и пользователь для доступа по сети
• Как выбрать локальную ИИ-модель под свои задачи (Ollama)
• Как расходуется видеопамять при работе модели
• Локальные ИИ-модели для офисных задач (требуемые видеокарты)
• Глоссарий: термины, сокращения и определения
• Тест по модулю 1

Ставим движок: Ollama на Windows и запускаем ИИ модель:

• Подготовка сервера с windows, контрольная точка восстановления
• Установка Ollama на Windows 11, запуск модели на видеокарте
• Команды Ollama для работы с моделями (загрузка, запуск, список)
• Modelfile: системный промпт, параметры и своя «сборка» модели
• Управление моделями и местом на жестком диске
• Замер скорости (токены/сек) и выбор рабочей квантизации
• Лабораторная работа 1 Установка Ollama, сборка своих моделей
• Тест по модулю 2

Веб-интерфейс по локальной сети к ИИ моделям: Open WebUI:

• Веб-интерфейс к ollama по локальной сети: Open WebUI
• Настройка запуска OpenWebUI и Ollama в виде служб Windows
• Лабораторная работа 2 Веб-интерфейс Open WebUI, доступ по сети
• Работа пользователей с документами через локальную ИИ модель
• Работа с изображениями: ставим vision-модель
• Как расходуется память при работе нескольких пользователей
• Несколько серверов под разные модели: маршрутизация в Open WebUI
• Свой API: OpenAI-совместимый эндпоинт Open WebUI
• Тест по модулю 3

Развёртывание ollama на Linux-сервере (Ubuntu Server 26.04):

• Подготовка диска и флешка, установка Ubuntu Server как второй ОС
• Установка Ollama на Ubuntu Server 26.04 и основные команды
• Установка Open WebUI и доступ по сети с Windows-машин
• Лабораторная работа 3 Локальный ИИ-сервер на Linux
• Тест по модулю 4

Итоги курса:

• Завершение курса

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...