Продажи и заявки
Разберёте, как принимать заявки из Telegram-бота, сохранять данные в Google-сервисах и отправлять уведомления менеджеру.
Получить консультацию
Нажимая кнопку, я соглашаюсь с Положением о персональных данных и даю согласие на их обработку и хранение
- 39 уроков и практические задания
- Финальный проект под вашу задачу
- Обратная связь во время обучения
- Документы по окончании курса
Какие задачи бизнеса разберёте на курсе
Курс для предпринимателей, руководителей и специалистов, которые хотят применять нейросети в работе.
Выбирайте сценарий под задачу компании, отдела или своей роли.
Документы и база знаний
Изучите подключение документов к ИИ-ассистенту и проверку ответов на основе базы знаний.
Контент и маркетинг
Разберёте многошаговые сценарии для контента, ИИ-ботов для мессенджеров и соцсетей.
Анализ рабочих материалов
Научитесь формулировать запросы и анализировать тексты, документы и таблицы с помощью ИИ.
Бизнес-задача станет основой финального проекта. Формат выбираете под компанию, отдел или свою роль.
Инструменты для работы с нейросетями
От запросов к ИИ до ассистентов и автоматизации: изучайте инструменты на задачах из программы.
ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek
Работа с запросами, текстами, документами и таблицами. Курс начинается с выбора ИИ-инструмента под рабочую задачу.
GPT-агенты и Relevance AI
Роли и инструкции, база знаний через API, агенты без программирования и мониторинг новостей.
Make и Google-сервисы
Сценарии для заявок из Telegram, сохранение данных и файлов, уведомления менеджеру и подключение ИИ-моделей.
LM Studio и AnythingLLM
Локальные модели, подключение документов как базы знаний, RAG и проверка работы ассистента.
n8n, Telegram и OpenRouter
Связка мессенджера с ИИ-моделью, память диалога и многошаговые сценарии для контента.
В программе рассматриваются API и подключение сервисов. Уточните на консультации, подойдёт ли курс для задач с вашей CRM или BI-системой.
Программа курса «Нейросети для бизнеса»
Основные модули, финальный проект и дополнительные темы. Откройте модуль, чтобы посмотреть содержание.
Модуль 1Основы работы с ИИ-инструментами
- Что такое ИИ и языковые модели
- Как формулировать запросы под разные задачи
- Как выбирать ИИ-платформу под рабочую задачу
- Как анализировать тексты, документы и таблицы с ИИ
- Как искать информацию в интернете с помощью ИИ
- Как создавать изображения и презентации с помощью ИИ
Модуль 2GPT-агенты
- Чем GPT-агент отличается от обычного чата
- Как задавать агенту роль и инструкции
- Как подключать базу знаний через API
- Как настраивать команды GPT для работы с внешними сервисами
- Как тестировать и публиковать GPT-агента
- Как создавать агентов на российских платформах
Модуль 3Relevance AI
- Что умеют no-code-агенты в Relevance AI
- Как работать с интерфейсом и настройками платформы
- Как создать ИИ-агента без программирования
- Как настроить мониторинг и анализ новостей
- Как оценивать результаты работы агента
Модуль 4Make AI: автоматизация рабочих процессов
- Как устроена no-code-автоматизация в Make
- Как создавать сценарии из модулей и связей
- Как подключать Telegram и Google-сервисы
- Как автоматически принимать заявки из Telegram-бота
- Как сохранять данные и файлы в Google-сервисы
- Как отправлять уведомления менеджеру
Модуль 5Make AI: ИИ-автоматизации и цифровые сотрудники
- Как проектировать сложные автоматизации с ИИ
- Как обрабатывать аудиозаписи кол-центра
- Как подключать ИИ-модели к сценариям Make
- Как создавать цифрового сотрудника для бизнес-задач
- Как тестировать и оптимизировать сценарии
- Как собрать автоматизацию под собственную задачу
Модуль 6Запуск и настройка локальных ИИ-моделей
- Чем локальные модели отличаются от облачных
- Как установить и настроить LM Studio
- Как загрузить модель в формате для локального запуска (GGUF)
- Как управлять параметрами генерации
- Как оценивать качество и скорость ответов модели
- Где применять локальные модели ИИ
Модуль 7Локальные ИИ-ассистенты с базой знаний
- Что такое RAG и векторные базы данных
- Как устроен локальный ИИ-ассистент
- Как подключать документы как базу знаний
- Как ограничивать ответы данными из документов
- Как собрать ассистента в LM Studio и AnythingLLM
- Как тестировать и документировать работу ассистента
Модуль 8Локальная ИИ-платформа n8n
- Как устроена локальная платформа n8n
- Как связать Telegram и ИИ-модель в сервисе OpenRouter
- Как настроить системное сообщение и память диалога
- Как создавать многошаговые сценарии для контента
- Как создавать ИИ-ботов для мессенджеров и соцсетей
- Как тестировать и сохранять готовые сценарии автоматизации (workflow)
Финальный проект
Выполните проект на основе реальной задачи: для компании, отдела, роли или портфолио. Это может быть карта внедрения ИИ, AI-ассистент, автоматизация рутинного процесса или связка сценариев под одну бизнес-функцию.
Дополнительные модули
Дополнительный модуль 1Основы нейросетей и принципы работы ИИ
- Что такое LLM и какие задачи они решают
- Что такое искусственный интеллект
- Что такое модели машинного обучения
- Что умеют большие языковые модели
- Как обучаются большие языковые модели
Дополнительный модуль 2Примеры использования нейросетей и LLM
- Как нейросети и LLM применяют в медицине
- Как ИИ помогает решать задачи бизнеса
- Как нейросети используют в образовании
- Как LLM применяют в искусстве
Дополнительный модуль 3Основы современных диалоговых систем и виртуальных ассистентов
- Как устроена архитектура диалоговых систем
- Как системы распознают речь
- Как классифицируют запросы и выбирают сценарий ответа
- Как системы синтезируют речь и голос
- Как проектировать диалоговые системы
Программа обновляется по мере изменения инструментов и сценариев применения ИИ.
Эксперты курса, которые каждый день автоматизируют бизнес с помощью ИИ
Вера Абросимова
Преподаватель курса по автоматизациям в Make, AI-эксперт и специалист по low-code-решениям.
Игорь Зуриев
Руководитель ИТ-проектов в аэропорту Шереметьево. Более 4 лет внедряет ИИ-решения в бизнес-процессы крупных компаний.
Дмитрий Чинянин
Эксперт в области маркетинга, дизайна, нейросетей и фриланса
Это совместная программа
Skillfactory и Skillbox
Skillfactory и Skillbox
Мы объединили опыт двух онлайн-школ: сильную теорию, продуманную практику и поддержку на каждом этапе.
Курс проходит на двух платформах, чтобы вы получили все лучшее от обеих команд.
Как проходит обучение
Совместная программа Skillfactory и Skillbox. Обучение проходит на двух платформах.
Не удалось запустить видео. Попробуйте ещё раз через панель плеера.
Теория и задания
Смотрите записанные лекции и выполняйте практические задания онлайн, совмещая обучение с работой.
Обратная связь
Менторы помогают разобраться в темах и проверяют задания. Координаторы помогают с организационными вопросами.
Финальный проект
Выбирайте реальную задачу компании, отдела или своей роли. Форматы проекта перечислены в программе.
Вид выдаваемого документа зависит от выбранной образовательной программы
Официальные документы
Мы обучаем по государственной бессрочной лицензии на образовательную деятельность №Л035-01298-77/00179609 от 19.01.2022 г. и в конце курса выдаем документы, которые понадобятся при собеседовании
Сертификаты
Стоимость курса
Записаться на курс и получить бесплатную консультацию
→
Практика вместо обзорного контента
→
Поддержка во время обучения
→
Документы и прозрачные условия обучения
→
Эксперты, которые понимают бизнес-процессы
7 916 ₽/мес
-55%
15 832 ₽/мес
Скидка действует до
05:02:22
В рассрочку на 36 месяцев
Подойдёт ли курс для обучения с нуля?
Да. Первый модуль начинается с основ ИИ, языковых моделей, формулирования запросов и выбора инструмента под задачу. Дальше вы переходите к агентам и автоматизации.
Нужно ли уметь программировать?
В программе есть создание агента без программирования в Relevance AI и no-code-автоматизация в Make. Также вы разберёте API, локальные модели и n8n: технические задачи изучаются по ходу курса.
Как выбрать задачу для внедрения ИИ?
Во время обучения вы разбираете процессы и выбираете точки внедрения. Финальный проект можно выполнить на основе задачи компании, отдела, своей роли или портфолио.
Что можно сделать в финальном проекте?
Возможные форматы: карта внедрения ИИ, AI-ассистент, автоматизация рутинного процесса или связка сценариев под одну бизнес-функцию. Это варианты финального проекта, а не обещание выполнить все перечисленные работы.
Сколько длится курс и как устроено обучение?
Продолжительность курса — 2 месяца. В программе заявлены 39 уроков, практические задания и финальный проект. Это совместная программа Skillfactory и Skillbox; обучение проходит на двух платформах.
Будет ли обратная связь?
Да. В ходе обучения предусмотрены поддержка и обратная связь. Менторы помогают разбираться в темах и проверяют задания, координаторы решают организационные вопросы.
Какой документ выдают после курса?
Вид выдаваемого документа зависит от выбранной образовательной программы. В разделе «Официальные документы» показаны образцы; точное наименование и условия выдачи уточните на консультации.
Где посмотреть стоимость и условия рассрочки?
Актуальная стоимость и варианты рассрочки указаны в разделе «Стоимость курса». Если хотите уточнить условия, оставьте заявку на консультацию.