Курс AI Prompt Engineering & Automation направлен на формирование практических навыков работы с современными языковыми моделями (LLM), AI-платформами и инструментами автоматизации бизнес-процессов.

Программа состоит из двух взаимосвязанных частей:

Часть 1 — LLM и Prompt Engineering

Студенты изучают принципы работы современных моделей искусственного интеллекта, различия между провайдерами AI-решений, основы prompt engineering, работу с API и создание прикладных AI-инструментов для повседневных и профессиональных задач.

Часть 2 — Автоматизация на примере OpenClaw

Во второй части курса студенты осваивают принципы построения полностью автоматизированных AI-сценариев: интеграция с базами данных, автоматическая обработка запросов, AI-агенты, workflow-логика, оркестрация процессов и внедрение AI в реальные бизнес-процессы.

Курс носит практико-ориентированный характер. Участники создают собственные AI-решения: от персональных ассистентов до автоматизированных AI-сервисов.

Цель курса

Сформировать у студентов компетенции по работе с LLM-моделями и навыки построения прикладных AI-решений и автоматизированных систем для бизнеса и повседневной деятельности.

Задачи курса

• Обучить пониманию принципов работы современных AI-моделей.

• Познакомить с различными поставщиками AI-решений и их особенностями.

• Сформировать навыки prompt engineering.

• Обучить работе с AI через API.

• Развить навыки оценки качества AI-ответов.

• Обучить построению AI-агентов и автоматизированных workflow.

• Сформировать навыки интеграции AI с внешними сервисами

• Научить проектировать полностью автоматизированные AI-сценарии.

• Обучить внедрению AI в реальные рабочие процессы.

Формат и расписание занятий

Продолжительность: 16 недель
Периодичность: 3 занятия в неделю
Длительность занятия: 1.5 астрономических часа

Общий объем: 117 академических часов

Формат занятий:

• Лекция + демонстрация

• Практические воркшопы

• Разбор кейсов

• Работа с API

• Построение автоматизаций

• Защита мини-проектов
  
  

Платформы и инструменты:

• LLM-платформы (разные провайдеры)

• API (REST)

• OpenClaw

• Google Sheets / базы данных

• Telegram / Webhook-интеграции

• No-code / low-code автоматизация

• AI-агенты
  
  

Академические часы

72 академических часа

• Теория — 24 часа

• Практика — 48 часов
  
  

Результаты обучения

По завершении курса студенты смогут:

В части LLM:

• Понимать различия между AI-моделями.

• Создавать эффективные промты.

• Автоматизировать генерацию текстов и данных.

• Работать с AI через API.

• Оценивать и улучшать ответы моделей.
  

В части автоматизации:

• Создавать AI-агентов.

• Интегрировать AI в рабочие процессы.

• Строить автоматические workflow.

• Автоматизировать обработку данных.

• Создавать прикладные AI-сервисы.
  

Ценность курса

• Практический навык работы с LLM.

• Умение автоматизировать задачи.

• Навык построения AI-агентов.

• Возможность повысить продуктивность в 3–5 раз

• Создание AI-портфолио-проектов.