Практический курс для тех, кто хочет применять LLM модели, AI ассистентов и автоматизацию в бизнесе, продуктах, аналитике и операционных процессах.
Курс закрывает главную проблему: человек умеет открыть ChatGPT, но не умеет превратить AI в рабочий процесс, понятный use case и прототип решения.
Команды пробуют AI фрагментарно: тексты, картинки, быстрые ответы. Но процессы не ускоряются, метрики не меняются, бизнес ценность не доказана.
Ответы AI кажутся случайными, потому что нет структуры запроса, роли, контекста, ограничений и критериев качества результата.
Hallucinations, конфиденциальность, слабые данные и этические ограничения могут испортить даже сильную идею, если их не учитывать заранее.
На рынке растёт спрос на AI роли, но кандидатам нечего показать кроме сертификата. Нужен кейс, прототип, логика и защита результата.
Мы не учим просто пользоваться модными инструментами. Мы учим находить задачу, проектировать сценарий, строить прототип, оценивать качество и объяснять бизнес эффект.
Студент начинает с проблемы, пользователя, метрик и ожидаемого эффекта. AI выбирается под задачу, а не ради самого AI.
LLM модели, AI ассистенты, промпт инжиниринг, автоматизация, no code и low code workflows, прототипирование и документация.
К финалу у студента есть AI use case, прототип AI продукта или ассистента, оценка рисков и бизнес обоснование.
LMS, office hours, peer review, демо сессии и разборы помогают не потеряться и довести проект до защиты.
Финальный результат можно показывать работодателю, руководителю, клиенту или использовать как основу для внутреннего проекта.
Короткие объяснения, демонстрация инструментов, промпт сессии, бизнес кейсы, индивидуальные консультации и демо защиты.
Траектория курса выстроена от понимания генеративного AI и LLM к проектированию AI use case, автоматизации, прототипированию и защите финального решения.
Понятия AI, ML, генеративного AI и LLM, возможности, ограничения, бизнес сценарии и безопасная работа с AI инструментами.
Прикладные принципы работы LLM, типы ассистентов, текстовые, аналитические и продуктовые задачи, выбор инструмента под задачу.
Контекст, роль, формат, ограничения, критерии качества, декомпозиция длинных задач и итерационное улучшение ответа.
AS IS и TO BE, поиск узких мест, карта возможностей AI, приоритизация задач и оценка эффекта автоматизации.
Проблема, пользователь, сценарий применения, входные данные, результат, метрики, риски, ограничения и критерии успешности.
Генерация идей, текстов, сценариев, презентаций, описаний продуктов, исследовательских заметок и аналитических выводов.
Автоматизация повторяющихся задач, связка AI инструментов с таблицами, документами и коммуникациями, простые workflow сценарии.
Требования к данным, качество входной информации, валидация ответа, hallucinations, конфиденциальность и этические ограничения.
Пользовательский сценарий, MVP, прототип AI ассистента или чат бота, структура интерфейса, взаимодействие и тестирование гипотез.
Ценностное предложение, пользовательские сегменты, adoption, качество ответа, стоимость использования, метрики эффективности и продуктовые риски.
Кейсы AI в маркетинге, продажах, HR, обучении, операциях, клиентской поддержке, аналитике и управлении цифровыми продуктами.
Выбор бизнес задачи, описание AI use case, сбор материалов, проектирование решения, прототип, документация и бизнес обоснование.
Презентация AI продукта или AI решения, демонстрация прототипа, защита ценности, рисков, ограничений, feedback и план развития.
Фокус на junior уровне: уверенное применение AI инструментов, описание решений, оценка рисков и презентация результата.
Курс можно пройти платно или по грантовой программе при прохождении отбора. Для грантового обучения предусмотрен гарантийный взнос 100 000 тенге, который возвращается при завершении обучения со средним баллом не менее 85% и успешной защите финального кейса.
Онлайн тестирование числового и вербального мышления в SHL формате, мотивационная анкета и видео презентация кандидата на 1–2 минуты.
Минимальный порог составляет 50% по каждому тестовому направлению. Грантовые места распределяются по совокупному рейтинговому баллу.
Для студентов Tech Orda предусмотрен взнос 100 000 тенге. Он возвращается при среднем балле не менее 85% и успешной защите финального кейса.