О курсе
«Основы искусственного интеллекта» — это курс не про теорию AI, а про рабочий навык: как думать вместе с AI-агентами, ставить им задачи и доводить идею до готового продукта. Курс рассчитан на новичков без опыта в IT — все понятия объясняются простым языком и закрепляются практикой на каждом занятии. За 11 тем и 15 занятий (2 раза в неделю по 2 часа, около 8 недель) студент проходит полный путь — от первого промпта в чате до собственного приложения с базой данных, ботом и деплоем в production. Курс построен вокруг Claude — Chat, Cowork и Claude Code — как основного набора инструментов, но логика и принципы работы с AI-агентами переносятся на любую современную AI-экосистему.
Программа курса
Чему вы научитесь, шаг за шагом.
Занятие 1
- Что такое искусственный интеллект и Generative AI
- Как работают большие языковые модели (LLM)
- Что такое токены
- Контекст и контекстное окно
- Как модель «понимает» запрос
- Что такое промпт
- Структура хорошего промпта
- Роль инструкций, контекста и примеров
- Ограничения современных AI-моделей
- Что такое AI Agent
- Что такое Vibe Coding
- Чем Vibe Coding отличается от обычного программирования
- Где AI помогает разработчику, а где ему нельзя полностью доверять
Занятие 1
- Claude Chat
- Claude Cowork
- Claude Code
- Когда использовать Chat, Cowork и Code
- Работа с файлами и документами
- Projects
- Skills
- Deep Research
- Работа с большими объёмами информации
- Ограничения AI-интерфейсов
Занятие 1
- Установка Claude Code
- Терминал и базовые команды
- Работа Claude Code в терминале
- Создание проекта с нуля
- Анализ существующего проекта
- Работа с файлами
- Запуск приложения
Занятие 2
- Работа с Git
- Исправление ошибок
- Создание новых функций
- Первый деплой
- Как правильно ставить задачи агенту
- Как проверять результат работы AI
- Как «управлять» Claude Code
Занятие 1
- Что такое контекстное окно
- Почему контекст заканчивается
- Как плохой контекст ухудшает результат
- Как не «засорять» контекст
- /clear
- /compact
- Новая сессия vs продолжение старой
- Короткие и длинные сессии
- Что такое память AI
- Что нужно сохранять, а что нет
- Как организовать долгосрочную работу над проектом
- Контекст проекта vs память проекта
Занятие 1
- Что такое Markdown-файлы
- Что такое CLAUDE.md
- CLAUDE.md как «мозг» проекта
- Что хранить в CLAUDE.md
- Архитектура проекта
- Правила разработки
- Coding conventions
- Команды проекта
- Ограничения и запреты
- Глобальный setup
- Проектные инструкции
- Как поддерживать CLAUDE.md в актуальном состоянии
- Итеративное улучшение инструкций
- Дополнительно
- gstack / gbrain
- AI-инструкции и workflow
- Стандартизация работы AI-агента
Занятие 1
- Как AI понимает дизайн
- Design Systems
- Цветовая система
- Typography
- Spacing
- Components
- UI patterns
- Responsive design
- Как правильно описывать интерфейс AI
- Как получать качественный UI вместо «типичного AI-дизайна»
- Итеративная работа над дизайном
- AI как UI/UX-партнёр
Занятие 1 — Продукт и Frontend
- Что такое MVP
- Как определить MVP
- Что НЕ нужно делать на первом этапе
- User Stories
- Основные сценарии пользователя
- Архитектура приложения
- Frontend
Занятие 2 — Backend и данные
- Backend
- Database
- Authentication
- CRUD
- Supabase
- Работа AI с базой данных
- Создание схемы БД
- Relations
- Security
- Authentication / Authorization
Занятие 1
- Что такое Skills
- SKILL.md
- Как создавать собственные Skills
- Когда Skill нужен
- Connectors
- Подключение Google Drive
- Gmail
- Calendar
- Что такое MCP
- MCP Server
- MCP Client
- Внешние инструменты AI-агента
- Безопасность подключений
- AI как интерфейс к внутренним системам
Занятие 1 — Концепции RAG
- Проблема знаний LLM
- Что такое RAG
- RAG простыми словами
- Документы и база знаний
- Chunking
- Embeddings
- Vector Database
- Поиск по смыслу
- Retrieval
- Generation
- RAG pipeline
Занятие 2 — Практика и источники
- Собственная база знаний
- Работа с внешними источниками
- Tavily и web search
- AI-обёртка над поиском
- Галлюцинации
- Проверка источников
- Безопасность RAG
Занятие 1
- Что такое API
- REST API
- HTTP requests
- API Keys
- JSON
- Работа с документацией API
- Интеграция внешних сервисов
- Webhooks
- Events
- Telegram Bot
- WhatsApp Bot
- AI Agent + External API
- Обработка ошибок
- Rate Limits
- Безопасность API Keys
Занятие 1 — Debugging и качество
- Итеративная разработка
- Как находить проблемы через AI
- Debugging с Claude Code
- Code Review с AI
- Refactoring
- Улучшение UX
- Оптимизация
Занятие 2 — Безопасность и деплой
- Security Review
- Проверка API
- Проверка базы данных
- Работа с ошибками
- Logs
- Environment Variables
- Production configuration
- Deployment
- Monitoring
- Финальная полировка
Оставить заявку
Оставьте контакты — наш отдел приёмной комиссии перезвонит и поможет выбрать курс.