AIDI: Проектирование и внедрение ИИ-решений

Курс «Проектирование и внедрение ИИ-решений» направлен на проектирование и практическое использование систем искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации бизнес-процессов с учетом особенностей корпоративной архитектуры и рисков. Курс сочетает необходимую теорию с практическими упражнениями на реальных инструментах и примерах из единого сквозного кейса с описанием бизнес-ситуации. Вы поработаете с различными LLM-моделями и сервисами, спроектируете свой RAG-конвейер для повышения качества генерации, а также рассчитаете себестоимость разработки и эксплуатации ИИ-решения.
Код курса Даты начала курса Стоимость обучения Длительность обучения Формат обучения
AIDI
27 января 2026
07 апреля 2026
24 000 руб.
от 612 руб. в месяц
10 ак.часов Дистанционный

Аудитория:

Руководители, системные и бизнес-аналитики, архитекторы и менеджеры проектов, которые хотят научиться планировать ИИ-проекты, проектировать архитектуру ИИ-решений и оптимизировать ее с учетом изменения бизнес-контекста и роста нагрузки.

Предварительный уровень подготовки:

Желательно иметь опыт работы менеджером проекта, системным или бизнес-аналитиком

Стоимость курса зависит от модели онлайн-обучения

  • по записям, когда самостоятельно смотрите видеоуроки, читаете учебник и выполняете задачи. Каждая тема подкрепляется практическим примером, тестами и индивидуальными заданиями. При обучении по видеозаписям без фактического присутствия в группе стоимость курса дешевле на 30%
  • дистанционно, когда с вами всегда в реальном времени работает живой преподаватель. На онлайн-занятиях вы как будто находитесь в классе и учитесь в режиме интерактивного семинара. Также предусмотрена самостоятельная работа с последующей проверкой и обратной связью от преподавателя.

Формат занятий

Командная работа в малых группах (3-4 человека) на практическом кейсе. Даже в онлайн с вами работает живой преподаватель в режиме интерактивного семинара. Теория моментально закрепляется на практике, каждая тема подкрепляется примером, индивидуальными и групповыми заданиями и самостоятельной работой с последующей проверкой и обратной связью от преподавателя. Обучение построено на реальных примерах (case studies).

Результат обучения

В результате обучения вы приобретете базовые знания об архитектуре и принципах работы Apache Kafka, а также навыки проектирования масштабируемых и отказоустойчивых потоковых конвейеров обработки данных с использованием этого брокера сообщений и описания их в виде формальных спецификаций AsyncAPI. После тренинга вы сможете самостоятельно:

  • спроектировать топологию потокового конвейера на Apache Kafka, определив оптимальный набор и конфигурации топиков;
  • описать спроектированную топологию в виде формальной спецификации AsyncAPI;
  • получить автосгенерированную спецификацию AsyncAPI с помощью Python-библиотеки FastStream;
  • использовать возможности локального редактора исходного кода VSCode для разработки Python-скриптов и визуализации структур данных.

Программа курса

  • Назначение, архитектура и принципы работы ИИ, решаемые задачи
    • Практика — по выданному кейсу с описанием бизнес-ситуации определить, какие задачи можно успешно решить с помощью ИИ
  • Базовые алгоритмы, типы данных и метрики качества машинного обучения (МО), ЖЦ ML-модели, MLOps
    • Практика — по выданному кейсу с описанием бизнес-ситуации определить, какие задачи можно успешно решить с помощью классического МО, для каждой из них определить тип алгоритма (классификация, регрессия, кластеризация), пример датасета для обучения модели и метрику качества
  • Анализ данных с помощью ИИ
    • Практика — с помощью чат-бота проанализировать датасет с событиями бизнес-процессов и значениями продуктовых показателей по кейсу, сформулировать гипотезы об улучшении
  • Большие языковые модели: архитектура и принципы работы
    • Практика — для одной из задач кейса выбрать подходящую LLM, заполнив таблицу сравнения альтернатив по критериям (контекстное окно, архитектура, объем обучения в токенах, модальность, поддержка языков, стоимость, наличие API и пр.)
  • Основы промпт-инжиниринга: параметры и техники промптинга
    • Практика — для одной из задач написать несколько вариантов промптов с разными настройками (сэмплирование, количество токенов, штрафы и пр.), сравнить полученные ответы, выбрать наиболее подходящие для этой задачи
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) и векторные БД, эмбеддинги, чанки.
    • Практика — спроектировать RAG-конвейер, определив источники знаний, способы поиска и извлечения знаний, параметры поиска и настройки индексации в векторной БД (плотный или разряженный индекс)
  • MCP (Model Context Protocol)
    • Практика — разбор HTTP-запроса от MCP‑клиента к MCP‑серверу в рамках RAG-конвейера, разработка своего примера
  • Агентские ИИ-системы: назначение, архитектура и принципы работы
    • Практика — проектирование и реализация своего ИИ-агента
  • Юридические, этические и технические риски ИИ-проектов
    • Практика — заполнить реестр рисков ИИ-проекта, определить стратегии работы с ними и мероприятия по их реализации
  • Жизненный цикл (ЖЦ) ИИ-решения и его риски
    • Практика — заполнить реестр рисков ИИ-решения на каждом этапе его ЖЦ, определить стратегии работы с ними и мероприятия по их реализации
  • Корпоративная архитектура и ее компоненты
    • Практика — разработка представления целей ArchiMate для ИИ-проекта и ИИ-решения: определение стейкхолдеров, драйверов, предположений, целей и ожидаемых результатов, ограничений и требований, а также бизнес-возможностей и сервисов для их реализации
  • Архитектура ИИ-системы
    • Практика — проектирование системной архитектуры ИИ-решения в виде набора диаграмм С4, определение техстека
  • Статьи затрат на разработку ИИ-решения
    • Практика — определение статей затрат на реализацию ИИ-проекта, расчет себестоимости разработки ИИ-решения
  • Эксплуатация ИИ-решения: стоимость токенизации и другие статьи затрат
    • Практика — определение статей затрат на эксплуатацию ИИ-решения, расчет себестоимости эксплуатации
  • ROI ИИ-проекта: капитальные и операционные затраты, окупаемость и возврат инвестиций
    • Практика — расчет ROI и периода окупаемости ИИ-проекта по шаблону
  • Типовые проблемы развития ИИ-систем и как с ними справиться: приемы технического проектирования ИТ-решения и изменение бизнес-архитектуры
    • Практика — оптимизация системной архитектуры ИИ-решения, изменение С4-диаграмм
  • Планирование ИТ-проекта с ИИ: модели организации работ, задачи в проекте, их исполнители и результаты
    • Практика — разработка плана проекта создания и внедрения ИИ-решения

Кто проводит тренинг

Анна Вичугова
Анна Вичугова
Автор и ведущий курса
  • основатель и CPO Школы прикладного бизнес-анализа и проектирования ИС
  • аналитик в ИТ-проектах с 2009 года
  • разработчик и проектировщик ИС
  • автор и преподаватель ИТ-курсов
  • кандидат технических наук (Системный анализ, управление и обработка информации, 2013)
  • сертифицированный бизнес-аналитик (CBAP 2020, международная сертификация IIBA)

Подробнее о преподавателе

Зоя Маттис (Степчева)
Преподаватель курса
  • Работает в ИТ с 2005 года как аналитик, разработчик, архитектор ИС
  • Бэкенд-разработчик с 10-летним опытом
  • Ведущий системный аналитик в ТБанке
  • Автор и преподаватель ИТ-курсов
  • Кандидат технических наук, доцент

Подробнее о преподавателе

Оставьте заявку на обучение

Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или e-mail и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня.

    Условия обучения

    Работаем напрямую без посредников. Все наши программы учебных курсов являются авторской разработкой наших преподавателей и специалистов.

    Стоимость обучения

    Предлагаем гибкие условия оплаты: предоплата; оплата по факту проведения занятий; счет-оферта; заключение рамочного договора; пост-оплата под гарантийное письмо.

    Минимальная группа

    Минимальный размер группы для проведения корпоративного или выездного обучения — 6 человек. Стоимость обучения в день составляет 18.000 рублей (НДС не предусмотрен).

    Остались вопросы?

    Звоните нам +7 (495) 108-70-38

    Или напишите нам в соц.сетях
    Изменение базового тарифа с 1 января 2026 года Подробнее