ИИ-чемпионы: курс для внутренних лидеров AI
Обучение для тех, кто хочет не просто внедрять AI, а понимать современные технологии, реализовывать ИИ-проекты, строить сеть ИИ-агентов и быть драйвером изменений в компании.
Для кого:
- Скрам-мастера, тим‑лиды, бизнес‑аналитики, инженеры‑автоматизаторы — кто хочет быстро вывести свои процессы на новый уровень
- Руководителям направлений, отвечающим за эффективность и инновации.
- Продукт‑менеджерам и бизнес‑аналитикам, которые хотят говорить с разработчиками на одном языке и сами собирать MVP‑агентов
- C‑level и трансформационные офисы, строящие корпоративную AI‑стратегию.
- Тех‑лидерам и архитекторам, которым важно понять, как быстро внедрять LLM‑решения без «захардкоженной» разработки
Что будет уметь выпускник:
1
Скаутить и оценивать AI‑кейсы, собирать обоснованный портфель проектов.
2
Проектировать архитектуру AI-решений от LLM и базы знаний до интеграций, MCP и мониторинга
3
Собирать агента на n8n за часы, а затем перенести ядро в Python, соблюдая DevOps/ML Ops‑практики.
4
Настраивать RAG и корпоративную базу знаний, транскрибацию и аналитику общения.
5
Управлять рисками и безопасностью, учитывая регуляторику и InfoSec‑требования.
6
Работать с метриками & ROI: считать экономический эффект, защищать инвестиции перед стейкхолдерами.
Как устроено прохождение программы
- Программа построена как последовательность этапов, на каждом из которых слушатели продвигаются одновременно по трём обучающим трекам:
Технологии (LLM, RAG, агенты, продакшен),
Ценность (бизнес-эффект и метрики),
Внедрение (планирование, риски, регуляция, масштабирование). - Такой формат обеспечивает быстрый практический прогресс — от первого прототипа до готовности к промышленной эксплуатации.
- Что получает участник: понятную траекторию от базовой практики к промышленному уровню, поддержку по трём обучающим трекам и набор артефактов — брифы кейсов, дерево метрик, финансовую модель, рабочие прототи пы и план внедрения.
Программа
1
Модуль 1. Введение в генеративный ИИ
2
Модуль 2. Введение в машинное обучение и метрики качества
3
Модуль 3. Поиск точек применения ИИ в организации, создание гипотез и их приоритезация.
4
Модуль 4. Транскрибация, RAG, context engineering и база знаний организации
5
Модуль 5. Создание и описание кейса ИИ проекта
6
Модуль 6. Создание сети ИИ‑агентов и MCP
7
Модуль 7. Проектирование и планирование ИИ проекта, управление рисками и регуляция
8
Модул ь 8. ИИ агент в проде и практика вайбкодинга для неразработчиков
9
Модуль 9. Внедрение ИИ проектов
Тренер
Сергей Липчанский
Лидер AI направления, эксперт в области применения искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса и оптимизации процессов. Специализируется на обучении команд и отдельных специалистов использованию AI-инструментов, а также на внедрении AI-решений в различных отраслях.
Асхат Уразбаев
Первый в СНГ профессиональный Agile Coach, основатель ScrumTrek, автор подхода и книги Lean Data Science (Lean DS), AI-эксперт
Олеся Якубова
Agile Coach, Team Coach, IT Expert, эксперт по построению процессов в продуктовых командах