• Компьютерная академия
  • Школа
  • Колледж
  • ВУЗ
  • Английский
  • Не школа музыки
Москва
Попробуй бесплатно
1 день14:17:09

Продвинутый курс

ИИ-интегратор

+16 лет
Проектируйте и внедряйте ИИ-агентов как бизнес-системы
Научитесь работать с нейросетями на новом уровне

Актуальные ИИ-инструменты в каждом потоке обучения

На курсе вы начнете использовать нейросети как личных помощников и узнаете о правилах их безопасного использования. У нас нет «законсервированных» уроков — под каждый поток мы собираем актуальный набор нейронок, чтобы вы работали только с лучшими инструментами на текущий момент.

Просто уметь работать с ИИ — мало

Сейчас ценятся специалисты, которые могут прийти в бизнес, собрать полноценное ИИ-решение, автоматизировать процессы и довести внедрение до реального результата. Этим и занимаются ИИ-интеграторы — специалисты на передовой технологического прорыва.

Если узнали себя — этот курс для вас

Для начала учебы нужны базовые навыки работы с ИИ

Уже пользуюсь такими ИИ как ChatGPT, Claude, DeepSeek или аналогами на базовом уровне

Знаю бизнес-процессы в своей компании или у клиентов

Хочу внедрять ИИ не «по наитию», а через аудит, цифры и пилот

Готов разбираться в людях, метриках и схемах, не только в технологиях

Преимущества

курса по работе с ИИ-агентами

Новый уровень мастерства

Вы превратите свой опыт работы с ИИ в полноценный навык внедрения ИИ-агентов — это именно то, что отличает рядового пользователя от профессионального интегратора

🎯
Навыки, которые нужны здесь и сейчас

Научитесь мыслить как интегратор: разбирать процессы компании, проектировать ИИ-решения, соединять агентов, базы знаний, автоматизации, контроль качества и бизнес-логику в единую систему

🚀
Обучение с фокусом на практику

Будете учиться через выполнение задач: от проектирования архитектуры и сборки агентных цепочек до расчета эффективности внедрения и упаковки результатов в рабочий проект

Инструменты, которые вы изучите

OpenCode

OpenCode

DeepSeek API

DeepSeek API

таблицы

таблицы

схемы

схемы

шаблоны

шаблоны

Что вы будете уметь после курса

Проводить ИИ-аудит процесса: карта AS-IS, поиск узкого места, теория ограниченийСобирать аудиторский опросник и превращать наблюдения в требованияПроектировать RAG и подключать контекст компанииПроектировать RAG и подключать контекст компанииТестировать ИИ-системы, снижать галлюцинации и встраивать контроль человекаРассчитывать окупаемость внедрения и упаковывать ИИ-решение для бизнесаПроводить ИИ-аудит процессов и определять точки автоматизацииСтавить задачу на внедрение и выбирать тип архитектуры под конкретную задачу

Программа обучения на 2026 год

8 недель, онлайн
актуальные материалы
продвинутые навыки

Занятия проходят 1 раза в неделю: удобно совмещать с работой или учебой

Живые занятия с преподавателем, записи доступны для просмотра после урока

Обучение на практическом кейсе реального бизнеса: от поиска проблемы до защиты перед стейкхолдерами

В основе программы лежат реальные требования ИТ-рынка. Наши методисты и преподаватели постоянно работают над ее улучшением и обновлением, чтобы выпускники Академии ТОП могли достойно показать себя перед работодателем.

Модуль 1

Роль ИИ-интегратора: как находить задачи, за которые бизнес готов платить

• Чем интегратор отличается от вайбкодера: меняет процесс, отвечает за результат • Как найти проблему до обсуждения решения: наблюдение, интервью, данные, жалобы • Кто владеет процессом, кто принимает решение, кто будет работать с системой • Какие задачи подходят для ИИ: ручная работа, повторяемость, текст, понятный результат, приемлемая цена ошибки

Результат:

Карточка проекта внедрения: владелец, пользователи, проблема, 3–5 подтверждающих фактов, исходная метрика, границы, гипотеза

Модуль 2

ИИ-аудит процесса: карта «как сейчас» и поиск узкого места

• Как собрать процесс целиком: участники, шаги, входы, выходы, системы, ожидания, возвраты, исключения • Карта AS-IS: что происходит сейчас, кто за что отвечает, где очередь • Теория ограничений: скорость системы задаёт её узкое место • Как отличить узкое место от шага, который просто раздражает • Как измерять процесс: объём, время работы, ожидание, возвраты, ошибки, стоимость шага

Результат:

Карта процесса AS-IS на 8–15 шагов, обоснование узкого места, список данных, которых пока не хватает

Модуль 3

Аудиторский опросник и требования: как превратить наблюдения в проект

• Из чего состоит рабочий опросник ИИ-интегратора: цели, объём, участники, данные, исключения, риски, системы, критерии успеха • Как адаптировать вопросы под продажи, поддержку, HR, документооборот, внутренние заявки • Чем пожелание заказчика отличается от требования пользователя и ограничения бизнеса • Как фиксировать противоречия между стейкхолдерами • Как описывать требования, пока технология ещё не выбрана

Результат:

Опросник из 25–40 вопросов, протокол интервью, реестр требований

Модуль 4

Экономика автоматизации: сколько стоит текущий процесс и когда окупится ИИ

• Как посчитать стоимость текущего процесса: ФОТ, время сотрудников, ошибки, простои, потери лидов, лицензии, ручной контроль • Как отделить прямую экономию от косвенного эффекта • Что войдёт в стоимость будущего решения: разработка, API, инфраструктура, поддержка, обновление знаний, контроль качества, обучение • Срок окупаемости, ROI и точка безубыточности • Как оценить ускорение: время цикла до и после, пропускная способность, влияние на узкое место

Результат:

Финансовая модель: стоимость сейчас, стоимость решения, ежемесячный эффект, срок окупаемости, три сценария, решение: запускать, менять границы или отказываться

Модуль 5

Проектирование решения: целевой процесс, границы ИИ и роль человека

• Карта TO-BE: как будет работать процесс после внедрения • Что передать ИИ, что оставить правилам и коду, что должен делать человек • Human-in-the-loop: где подтверждение, эскалация, ручной контроль • Критические ошибки и цена неверного действия • Как выбрать минимальную архитектуру для пилота и не добавлять агентов без причины

Результат:

Карта TO-BE, матрица «человек — правило — ИИ — система», схема эскалаций, целевые метрики пилота

Модуль 6

Прототип «на коленках»: как проверить гипотезу без большой разработки

• Зачем бизнесу прототип и какие вопросы он должен закрыть • Чем отличаются демонстрация, прототип, пилот и промышленная система • Как собрать минимальное решение в OpenCode с DeepSeek: интерфейс, данные, обработка, результат • Как удержать объём: один процесс, один тип входа, один измеримый результат • Как проверить стоимость одного запуска, скорость и качество ответа

Результат:

Рабочий прототип квалификатора лидов: принимает текст, извлекает 6–8 полей, предлагает категорию и следующий шаг. 10–15 тестов, стоимость запуска, список ограничений

Модуль 7

Проект внедрения: ТЗ, пилот и изменения в работе команды

• Что в ТЗ для технического специалиста: контекст, сценарии, данные, интеграции, правила, ошибки, критерии приёмки • Как спланировать пилот: группа, длительность, объём, контрольная точка, условия остановки • Как внедрение меняет роли, регламенты, ответственность • Как работать с сопротивлением: страх увольнения, недоверие, дополнительная нагрузка, отсутствие владельца • Кто и как будет поддерживать решение после запуска

Результат:

ТЗ на промышленную версию, план пилота, таблица ответственности, план коммуникации, перечень рисков, порядок поддержки

Модуль 8

Защита проекта внедрения перед стейкхолдерами

• Как собрать историю проекта: проблема, AS-IS, узкое место, экономика, TO-BE, прототип, пилот, риски • Как говорить с руководителем, финансистом, владельцем процесса, IT, пользователями • Как отвечать на вопросы о точности, стоимости, безопасности, сроках, ответственности • Как сформулировать решение: запуск пилота, доработка гипотезы или отказ • Как оформить проект в портфолио и не выдавать прототип за готовое внедрение

Результат:

Комплект ИИ-интегратора: аудиторский опросник, карта AS-IS, анализ узкого места, экономика, карта TO-BE, прототип, тесты, ТЗ, план пилота, реестр рисков, презентация для стейкхолдеров

Факт: наши студенты находят работу после обучения

Рынок труда переполнен неквалифицированными айтишниками или специалистами, которые не умеют презентовать себя. В Академии ТОП мы даем набор мощных инструментов, чтобы выпускники могли решить эту проблему на этапе обучения.

Трудоустройство — это тоже навык, которому мы учим

87% студентов Академии ТОП достигают карьерных целей за 3 месяца
Картинка

Онлайн-вебинары

Разбор резюме и портфолио с обратной связью от наставника

Живой формат
Картинка

Методические материалы

Шаблоны резюме и гайды портфолио для программирования, дизайна и других направлений

Всегда под рукой
Картинка

Видео-уроки от hh.ru

Специалисты hh по найму в ИТ рассказывают, на что смотрят рекрутеры

Экспертиза hh.ru

ПРАВДА о рынке труда в ИТ

Эксперт курса

Евгений Ившин

Продакт-менеджер в Юмани (ex-Avito). Практический опыт внедрения AI и LLM-моделей в реальный бизнес: автоматизировал обработку 50 000+ запросов, оптимизировал рабочие процессы с помощью нейросетей. Объединяет знания в Machine Learning с подходом «вайб-кодинга» для быстрого решения задач.

Официально подтверждаем
квалификацию

Помощь и трудоустройство

После обучения каждый студент получит международный сертификат на двух языках. 
 Лицензия Л035-01298-77/00181120

Партнеры Академии ТОП

Компании, с которыми мы сотрудничаем

Готовы найти свой путь?

Выберите удобный формат: онлайн-тест или индивидуальная консультация

Формы обучения

онлайн

от44 900 ₽

Длительность
8 недель
Возраст
16+ лет
График занятий
1 раза в неделю

Отвечаем на популярные вопросы

Для кого этот курс?

Для тех, кто уже умеет собирать ИИ-инструменты для себя или бизнеса, и хочет перейти к проектированию полноценных ИИ-систем: разбирать процессы компаний, внедрять мультиагентные решения, управлять качеством и безопасностью, а также продавать это как услугу.

Что нужно уметь на старте?

Уверенно пользоваться ИИ-чатами и инструментами разработки без кода, понимать принципы работы промптов, памяти, API, ботов и автоматизаций. Иметь опыт сборки хотя бы одного ИИ-помощника или цифрового сотрудника. Не бояться схем, бизнес-логики и тестирования.

Как долго длится обучение?

Курс рассчитан на 8 недель. Занятия проходят один раз в неделю по 2 академических часа (1 пара) в онлайн-формате.

Как проходит обучение?

Занятия проводятся в живом формате с преподавателем: теория и сразу практика. У вас будет электронный дневник с материалами и домашними заданиями, а также чат (Telegram/WhatsApp) для общения с преподавателем.

Можно ли пройти курс, если у меня нет опыта сборки ИИ-помощников?

Нет, это программа для продолжающих. Вам нужно уверенно работать с ИИ-чатами, инструментами разработки без кода и иметь хотя бы один собранный ИИ-проект. Иначе темп будет слишком высоким.

Будет ли у меня готовый проект в портфолио?

Да. Финальный результат курса — полностью рабочая ИИ-система под реальную бизнес-задачу: с архитектурой, базой знаний, маршрутизацией и расчетом эффекта. Вы сможете показывать ее заказчикам или работодателям.

Смогу ли я после курса брать заказы на фрилансе?

Да. Курс учит не только технической стороне, но и упаковке ИИ-решения как услуги: от аудита до коммерческого предложения. Вы сможете выходить на заказчиков с понятным результатом и ценой.

Записаться

Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных

Мы свяжемся с вами в течение дня

💫

Перезвоним и поможем подобрать курс

👍

Запишем на бесплатные пробные занятия

💯

После рассчитаем финальную стоимость с учетом возможных льгот, текущих скидок и выбранного пакета