Курси Prompt Engineering та нейромережі

AI для Project Manager - це курс, який присвячений практичному використанню штучного інтелекту в управлінні проєктами. Учасники навчаться застосовувати AI-інструменти для підготовки проєктної документації, планування робіт, управління ризиками, комунікації зі стейкхолдерами, проведення зустрічей та аналізу результатів проєкту. Під час навчання учасники працюватимуть з власними проєктами та створюватимуть готові шаблони документів, звітів та артефактів, які можуть бути використані одразу після завершення курсу.

Програма курсу

Модуль 1. AI для Project Manager: старт без містики

• Огляд сучасних AI-інструментів
• Промптинг для управління проєктами
• Захист проєктних даних
• NDA та комерційна інформація
• Створення особистої бібліотеки PM-промптів

Модуль 2. Документи та артефакти проєкту

• Project Charter
• Scope Statement
• BRD
• Change Request
• Технічні завдання
• Використання AI для створення проєктної документації

Модуль 3. Планування та управління ризиками

• Декомпозиція робіт (WBS)
• Roadmap проєкту
• Аналіз ризиків
• Формування Risk Register
• Боротьба зі Scope Creep

Модуль 4. Комунікації зі стейкхолдерами

• Статус-звіти
• Steering Committee
• Ескалації
• Складні повідомлення
• Підготовка презентацій для керівництва

Модуль 5. Зустрічі та протоколи

• Підготовка агенди
• Протоколи зустрічей
• Action Items
• Ретроспективи
• Автоматизація фіксації рішень

Модуль 6. Управління командою

• Постановка задач
• Онбординг нових учасників
• Performance Review
• Lessons Learned
• Підтримка розвитку команди за допомогою AI

Модуль 7. Аналітика проєкту

• Аналіз бюджету
• Аналіз термінів
• Виявлення відхилень
• Post-Mortem
• Project Closure

Модуль 8. Практика та план впровадження AI

• Презентація результатів
• Аналіз отриманих артефактів
• Формування особистого плану використання AI
• Рекомендації щодо подальшого розвитку
• Підсумкове обговорення

Попередні вимоги

Для успішного проходження курсу учасникам бажано:

• Мати досвід участі в проєктах
• Розуміти основні принципи проєктного управління
• Працювати з проєктною документацією
• Бути готовими використовувати власні проєктні матеріали під час практичних занять

Попередній досвід використання AI-інструментів не є обов’язковим.

Після завершення курсу учасники зможуть:

• Використовувати AI для підготовки проєктної документації
• Створювати Project Charter та Scope Statement
• Виконувати декомпозицію робіт та підготовку WBS
• Аналізувати ризики та формувати Risk Register
• Автоматизувати підготовку статус-звітів та протоколів зустрічей
• Використовувати AI для комунікації зі стейкхолдерами
• Проводити проєктну аналітику та аналіз відхилень
• Оптимізувати роботу команди та процеси управління проєктами
• Безпечно використовувати AI з урахуванням NDA та вимог захисту даних

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Курс "AI для Sales" допоможе навчитися використовувати можливості штучного інтелекту на всіх етапах sales-процесу: від пошуку потенційних клієнтів до підготовки комерційних пропозицій та управління воронкою продажів. Учасники працюватимуть з власними кейсами, продуктами та клієнтськими матеріалами, створюючи готові інструменти для практичного використання одразу після завершення навчання.

Програма курсу

Модуль 1. AI для Sales: старт без містики

• Огляд сучасних AI-інструментів
• Промптинг для продажів
• Робота з комерційною інформацією
• Захист даних клієнтів
• Створення особистої бібліотеки sales-промптів

Модуль 2. Кваліфікація та пріоритизація лідів

• Побудова ICP (Ideal Customer Profile)
• Критерії оцінки лідів
• AI для скорингу клієнтів
• Використання LinkedIn та Apollo у процесі пошуку клієнтів
• Пріоритизація клієнтської бази

Модуль 3. Комунікація з клієнтами

• Холодні листи
• follow-up комунікації
• Персоналізація повідомлень
• Підготовка відповідей на заперечення
• Побудова серій комунікацій

Модуль 4. Комерційні пропозиції та презентації

• Структура ефективного КП
• Адаптація пропозиції під клієнта
• Створення презентацій та pitch deck
• executive summary
• Підготовка комерційних матеріалів за допомогою AI

Модуль 5. Аналіз конкурентів та ринку

• Дослідження конкурентів
• Моніторинг ринку
• Аналіз сильних та слабких сторін
• Створення battle cards
• Формування конкурентних переваг

Модуль 6. CRM та sales-звітність

• Автоматизація роботи з CRM
• Обробка результатів зустрічей
• Формування pipeline-звітів
• Прогнозування продажів
• Аналітика для керівництва

Модуль 7. Управління sales-командою за допомогою AI

• Оцінка ефективності команди
• coaching та розвиток співробітників
• Прогнозування результатів
• Адаптація нових менеджерів
• Побудова індивідуальних планів розвитку

Модуль 8. Практика та план впровадження AI

• Аналіз власного sales-процесу
• Презентація виконаних завдань
• Формування плану впровадження AI
• Відповіді на запитання та підбиття підсумків

Попередні вимоги

Для успішного проходження курсу учасникам бажано:

• Мати досвід роботи у сфері продажів
• Розуміти основні етапи sales-процесу
• Впевнено користуватися комп’ютером та офісними програмами
• Бути готовими працювати з власними комерційними матеріалами під час практичних занять

Попередній досвід використання AI-інструментів не є обов’язковим.

Після завершення курсу учасники зможуть:

• Використовувати AI для пошуку та кваліфікації потенційних клієнтів
• Формувати ICP та визначати пріоритетність лідів
• Створювати персоналізовані листи та комерційні пропозиції
• Ефективно працювати із запереченнями клієнтів
• Аналізувати конкурентів та ринок за допомогою AI
• Автоматизувати підготовку звітів та роботу з CRM
• Використовувати AI для прогнозування продажів
• Підвищувати продуктивність sales-команди
• Впроваджувати AI у власний процес продажів без ризику витоку комерційної інформації

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

У цьому курсі представлені основні поняття, пов'язані зі штучним інтелектом (ШІ) та службами Microsoft Azure, які можна використовувати для створення рішень ШІ. Курс призначений для підвищення поінформованості про поширені робочі навантаження ШІ та здатність ідентифікувати служби Azure для їх підтримки. Цей курс можна пройти як додатковий перший крок у вивченні хмарних служб штучного інтелекту за допомогою Microsoft Azure перед отриманням подальших сертифікацій на основі ролей Azure, таких як Azure Data Scientist Associate або Azure AI Engineer Associate.

Програма курсу

Фундаментальні концепції штучного інтелекту

• Введення в ШІ
• Розуміння машинного навчання
• Комп'ютерний зір
• Розуміння обробки природної мови
• Розуміння аналітики документів та інтелектуальний аналіз знань
• Розуміння генеративного ШІ
• Проблеми та ризики, пов'язані з ШІ
• Розуміння відповідального ШІ

Основи машинного навчання

• Що таке машинне навчання
• Види машинного навчання
• Регресія
• Бінарна класифікація
• Мультикласова класифікація
• Кластеризація
• Глибоке навчання
• Машинне навчання Azure

Основи служб штучного інтелекту Azure

• Служби штучного інтелекту на платформі Azure
• Створення ресурсів служби штучного інтелекту Azure
• Використання служби штучного інтелекту Azure
• Розуміння автентифікації для служб Azure AI

Основи комп'ютерного зору

• Зображення та обробка зображень
• Машинне навчання для комп'ютерного зору
• Azure ШІ-бачення

Основи розпізнавання осіб

• Розуміння аналізу осіб
• Початок роботи з аналізом осіб в Azure

Основи оптичного розпізнавання символів

Початок роботи з Vision Studio в Azure.

Основи аналізу тексту за допомогою мовної служби

• Розуміння текстової аналітики
• Початок роботи з аналізом тексту

Основи питання-відповідного рішення за допомогою Language Service

• Розуміння питання-відповідного рішення
• Початок роботи з Language Service та службою Azure Bot

Основи розуміння розмовної мови

• Опис розуміння розмовної мови
• Початок роботи з розумінням розмовної мови в Azure

Аналіз тексту за допомогою Azure AI Language

• Забезпечення ресурсу Azure AI Language
• Визначення мови
• Виявлення ключових фраз
• Аналіз настрою
• Добування об'єктів
• Добування пов'язаних об'єктів

Основи мови Azure AI

• Розуміння розпізнавання та синтез мови
• Початок роботи з мовою в Azure

Основи Azure AI Document Intelligence

• Вивчення можливостей аналізу документів
• Початок роботи з аналізом в Azure

Основи інтелектуального аналізу знань та пошуку Azure AI

• Що таке ШІ-пошук Azure
• Визначення елементів пошукового рішення
• Використання набору навичок для визначення конвеєра розширення
• Розуміння індексів
• Використання індексатора для створення індексу
• Збереження розширених даних у сховищі знань
• Створення індексу на порталі Azure
• Запит даних в індексі пошуку Azure AI

Основи генеративного штучного інтелекту

• Що таке генеративний ШІ
• Великі мовні моделі
• Що таке Azure OpenAI
• Що таке Copilot
• Поліпшіть генеративні реакції ШІ за допомогою оперативного проєктування

Основи служби Azure OpenAI

• Що таке генеративний ШІ
• Опис Azure OpenAI
• Використання Azure OpenAI
• Розуміння можливостей природної мови OpenAI
• Розуміння можливостей генерації коду OpenAI
• Розуміння можливостей генерації зображень OpenAI
• Опис політики доступу та відповідального ШІ Azure OpenAI

Основи відповідального генеративного штучного інтелекту

• Планування відповідального генеративного рішення ШІ
• Визначення потенційної шкоди
• Вимірювання потенційної шкоди
• Пом'якшення потенційної шкоди
• Використання відповідального генеративного рішення штучного інтелекту

Після курсу слухачі зможуть:

• Описати робочі навантаження та міркування штучного інтелекту
• Описати фундаментальні принципи машинного навчання в Azure
• Описати функції робочих навантажень комп'ютерного зору в Azure
• Описати функції робочих навантажень обробки природної мови (NLP) в Azure
• Описати функції генеративних робочих навантажень ШІ в Azure

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Електронні матеріали Microsoft
• Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
• Електронний сертифікат Microsoft
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курсу

Навчитеся ефективно взаємодіяти зі штучним інтелектом для оптимізації процесів та досягнення високих результатів в IT менеджменті.

Програма курсу

AI Manager - ШІ для виконання рутинних задач

Модуль 1. Робота з сервісами AI

Інструменти: плагіни Monica, Addy AI, Liner, Asana, ClickUp, OpenAI playground, ChatGPT, SlidesAI.io, Gamma, NotesGPT, Transkriptor.

Модуль 2. Основні принципи prompt інженірингу

Техніки: Chain-of-Thought для вирішення складних задач, що значно підвищить точність відповідей.

Модуль 3. Розширені стратегії промптів

Техніки: Zero-Shot, Few-Shot, Chain-of-Thought, Tree of Thoughts, RAG.

Модуль 4. Топові АІ-моделі та їх open source альтернативи

Інструменти: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity та You.com, Elicit, Phind, Llama, Mistral, Gemma.

Модуль 5. Створення контентуза допомогою ШІ (від текстів до інфографіки та презентацій)

Інструменти: Jasper, Copy.ai, AdText, Digital First, Piktochart, Napkin, Infogram, SnapDiagram, Venngage, Gamma, Beautiful, Decktopus, Consensus.app, Elicit.com, Undetectable AI Rewriter.

Модуль 6. Маркетинг & ШІ, як оптимізувати просування від ідеї до реклами

Інструменти: Brandwatch, AlphaSense, Talkwalker, Julius, Segment, Optimove, Zeta Global, Crystal Knows, Personas by Delve AI, SimilarWeb, Kompyte, Owler, Glimpse, Amazon Forecast, Tableau Einstein, Medallia.

Модуль 7. Робота з продуктом / послугою, стратегічне планування

Інструменти: Google Trends, Semrush, Ahrefs, Perplexity AI, Brandwatch, ChatGPT, Copy.ai, Jasper AI, Business Model Navigator, Lean Canvas AI, Pricefx, Competera, Zilliant.

Модуль 8. Робота з проєктами та автоматизація завдань

Інструменти: ChatGPT, Copilot, Gemini, Make, Zapier, Otter.ai, Fireflies, Jira AI, Trello AI, Miro AI, FigJam, Lucidchart.

Модуль 9: Розбираємось в АІ-асистентах, АІ-агентах, АІ-помічниках

• Лекція: Що обрати для своїх задач: АІ-асистент, АІ-агент, АІ-помічник
• Воркшоп: "Асистент-інтегратор: рутина і дії"
• Воркшоп: "Роль асистента: аналіз, документи, креативи (GPTs)"
• Лекція: "Готовий агент: Manus - автономні завдання та безпека"
• Воркшоп: "Оркестратор: менеджмент ШІ-інструментів"

AI Business - Воркшопи для розвитку процесів компанії

• Лекція: "Як підвищити ефективність продажів за допомогою AI"
• Лекція: "Як автоматизувати HR-процеси з ШІ"
• Лекція: "Робота з документами та юридичні задачі"
• Лекція: "Як оптимізувати фінансову аналітику за допомогою ШІ"
• Q&A з розробниками: як зрозуміти, коли автоматизації не достатньо і треба навчати свою LLM

AI Booster - Створення агентів для автоматизації бізнесу

Модуль. Автоматизація бізнес-процесів та Інтеграція ШІ в компанію - 2 зустрічі

• Автоматизація процесів з Make (або іншими No-Code, Low-Code інструментами)
• Вибір технічних рішень та постачальників
• Оцінка ROI від впровадження ШІ
• Інтеграція ШІ з існуючими системами (CRM, ERP)

Особливості курсу

• АІ-делегування: асистенти, агенти та оркестрування
• Технічна підтримка
• Спілкування в загальному чаті зі спікерами та менторами
• Виконання домашніх завдань (з ментором)
• Підписка на бонусні лекції з IAMPM
• Шаблони з промптингу та корисні ресурси, чек-листи
• Доступ до курсу та матеріалів без обмежень
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Максим Мироненко - Product Manager в Universe Group
• Микита Загурдаєв - Head of PMO at Houston Association of Realtors
• Валентин Суляєв - Team Lead, Algorithm and AI Development Department в Globus Bank
• Олексій Лясковський - Founder at Pronomy.io & Senior ML Engineer
• Команда Techminder - Бюро розробки та автоматизації
• Анастасія Зеленовська - Digital Marketing Manager та Co-founder Go-Global
• Віталій Гринчук - Senior Project Manager / Delivery Manager
• Руслана Романко - CRM Consultant at CRMiUM
• Олександра Бернацька - Senior Product Manager у Boosta
• Богдан Щербаков - AI-спеціаліст із 7+ роками досвіду в маркетингу та впровадженні ШІ в бізнес

Зрозумієте, як Штучний Інтелект може стати вашим вірним помічником у керуванні бізнес-процесами. Отримаєте навички ефективного використання AI-інструментів для управління проєктами, командами, та навчитеся делегувати частину рутинних завдань з метою оптимізації бізнесу.

Програма курсу

Штучний інтелект у бізнесі: старт

• Огляд бібліотеки AI-інструментів
• З чого розпочати впровадження AI
• Зміна парадигми: від ручного виконання завдань до делегування розумній машині
• Оцінка ролі AI в різних функціональних сферах
• Найпоширеніші помилки при першому впровадженні AI
• Надихаємось: Приклади брендів, які активно використовують ШІ

Застосування ШІ у стратегічному плануванні

• Зміна підходів до стратегічного планування через динамічне прогнозування та моделювання сценаріїв розвитку ринку, клієнтів і конкурентів
• Використання ШІ для аналізу ринкових тенденцій і попиту з інструментами як-от ChatGPT, Grok, Deepseek, Power BI
• Аналіз конкурентного середовища на основі відкритих даних і соцмереж з використанням SimilarWeb, Ahrefs з AI-модулями
• Проведення SWOT-аналізів, PEST-аналізів, канвасів бізнес-моделей у співпраці з AI
• Розробка маркетингових стратегій і позиціонування бренду в умовах активного застосування генеративного AI
• Формулювання цілей, задач і стратегічних ініціатив із використанням AI для аналізу KPI, сценарного тестування та стратегічних воркшопів

Інтеграція ШІ в операційні задачі

• Як підготувати свій бізнес до впровадження ШІ
• Методологія AHEAD для інтеграції ШІ у бізнесі
• ШІ для оптимізації логістичних процесів: Project44
• Попередження збоїв
• Забезпечення ефективного використання ресурсів: Google Cloud AI
• Інструменти ШІ для моніторингу і контролю якості продукції або послуг: Qualetics
• Прогнозування та управління попитом на продукцію або послуги
• AI для вдосконалення бізнес-процесів і прийняття рішень: Tableau

АІ у маркетингу

• Визначення цільової аудиторії, позиціонування, канали комунікації
• Промпти для розробки маркетингової стратегії (Buyer Persona, Customer Journey Map, Jobs to Be Done)
• Використання ChatGPT, Perplexity для аналізу конкурентів
• Визначення можливостей на ринку та створення конкурентної переваги
• Розробка рекомендацій та персоналізація контенту з використанням AI (ChatGPT)
• Інструменти для оптимізації роботи з цільовою аудиторією та створення UGCконтенту: ChatGPT, HeyGen, D-ID, Arcads.AI
• Креативні рішення та брейншторм ідей з використанням нейромереж
• Використання нейромереж для створення контенту
• Використання досліджень та аналізу ринку для визначення потреб споживачів
• Промпти для створення продуктової стратегії та визначення позиціонування продуктів

АІ у продажах та керуванні клієнтськими відносинами

• Використання ChatGPT для розробки сценаріїв взаємодії на різних етапах воронки продажу
• Інтеграція чат-ботів у Telegram та Instagram (SendPulse, ManyChat)
• Створення скриптів для фахівців з продажу на базі раніше створених Buyer Persona для покращення ефективності взаємодії з клієнтами
• Транскрибація розмов з клієнтами для аналізу та визначення успішних практик і виправлення помилок
• Використання нейромереж для покращення комунікації з клієнтами та надання релевантних відповідей у реальному часі
• Розробка стратегії для залучення та утримання клієнтів
• Моделі ШІ, що використовуються в чат-ботах, та їхні особливості (SendPulse, ManyChat)
• Автоматизовані відповіді та підтримка користувачів
• Створення GPTs для використання в продажах та підключення до чат-ботів для покращення взаємодії з клієнтами

Як створити власного АІ-асистента для бізнесу: практичний майстер-клас

• Хто такі AI-агенти та чим вони відрізняються від ChatGPT або MyGPTs: короткий вступ
• Де і як створюються AI-агенти сьогодні: огляд платформ, які дозволяють швидко зібрати агента під бізнес-завдання
• Live-демо: створення AI-агента наживо під час лекції
• Вибір прикладного сценарію (наприклад: відповідь на запити клієнтів, генерація ідей, аналіз сайтів конкурентів)
• Налаштування поведінки агента
• Запуск і тестування агента: як перевірити, що він "працює як треба"
• Використання AI-агентів для автоматизації рутинних задач, підтримки продажів і маркетингу, внутрішніх консультацій та генерації контенту й аналітики

АІ для оптимізації фінансових процесів

• Автоматизація бухгалтерських завдань та обробка фінансових документів: Xero, QuickBooks
• AI для прогнозування фінансових показників: IBM Watson, Google Cloud AI, Alteryx
• Управління ризиками за допомогою AI: DataRobot
• Автоматизація фінансових звітів і аудиту: MindBridge AI, Power BI
• Прогнозування витрат та оптимізація бюджетів: Adaptive Insights, Planful, Anaplan
• Оптимізація розподілу фінансових ресурсів і контролювання витрат: Expensify

AI для збору та аналізу даних

• Автоматизація збору даних: Google Analytics 4, Zapier
• Застосування AI для обробки та аналізу великих обсягів даних: BigQuery, Power BI, Tableau
• Генерація інсайтів на основі аналізу даних для прийняття бізнес-рішень: IBM Watson Insights
• AI-інструменти для візуалізації даних: Power BI, Tableau, Google Data Studio
• Кейси використання даних та AI для вирішення бізнес-задач

АІ в HR-менеджменті та управлінні персоналом

• Робота з текстами вакансій: Textio, Jobvite, HireVue
• Використання AI для автоматизації відбору резюме та первинної оцінки кандидатів: HireVue, X0PA AI
• AI для автоматизації рутинних HR-завдань: BambooHR, Zoho People
• AI для моніторингу та аналізу продуктивності співробітників: Reflektive
• Створення персоналізованих планів розвитку на основі даних про результати роботи
• Автоматизація адміністративних завдань, таких як облік робочого часу, відпусток та лікарняних: Gusto
• Розробка стратегій для покращення управління персоналом

Взаємодія з командою та AI в Project-менеджменті

• Розгляд впливу ШІ на ефективність управління проєктами та автоматизацію рутинних завдань
• Ключові навички та компетенції для продуктивної співпраці людини з AI
• Транскрибація розмов та дзвінків, автоматизація follow-ups
• Підготовка PRD, risk assessment та інших документів: Claude.ai, GPT4
• Пошук, розуміння та пояснення за допомогою ШІ: Perplexity, Bing, GPT4
• Створення діаграм на основі ШІ: Mermaid AI, Excalidraw, Whimsical, FigJam
• Швидке створення how to та інструкцій зі Scribe, Loom.ai
• Моделювання цифр з Code Interpreter
• Автоматична категоризація та сортування: Coda, Notion AI
• Бази знань із семантичним пошуком: Notion AI, Mendable

Етичні та правові аспекти використання АІ

• Основи етики використання AI
• Питання захисту персональних даних та грамотне користування інструментами AI
• Відповідальне використання AI в медицині, фармацевтиці та сферах релевантного впливу на здоров'я й життя людини
• Юридичні аспекти впровадження AI
• Розгляд ризиків і викликів, пов'язаних із відповідальністю під час впровадження AI

Розробка попередньої бізнес-стратегії. Підготовка до захисту

• Ключові елементи бізнес-стратегії
• Оцінка поточного стану бізнесу та формування короткострокових і довгострокових цілей проєкту
• Приклади реалізованої стратегії
• Підготовка структури фінального проєкту
• Правила захисту проєкту
• Основні вимоги до роботи
• Підсумкова Q/A-сесія: відповіді на запитання студентів

Захист власної бізнес стратегії

Студенти курсу захищають свій проєкт:

• демонструють власні напрацювання протягом курсу
• визначають подальший напрямок розвитку проєкту з залученням AI та отримують зворотний зв'язок від куратора

Особливості курсу

• "Живі" онлайн-вебінари
• Доступ до запису вебінару вже на наступний день після проведення
• Практичні домашні завдання
• 20+ годин навчання у форматі онлайн
• Доступ до корисних додаткових матеріалів
• Закрите ком'юніті в Telegram на період навчання
• Інтерактивна навчальна платформа
• Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
• Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
• Захист проєкту
• Сертифікат WebPromoExperts
• Можливість сплатити за курс частинами (від 2 до 6 платежів)

Викладачі курсу

• Антон Воронюк - Директор з розвитку бізнесу WebPromoExperts та Webpromo
• Володимир Жуков - CBO at IngestAI
• Вілена Остапенко - Засновниця AI Marketer Club і каналу AI MArketer
• Андрій Удовиченко - Workflow designer at Bot&Partners
• Олексій Кагановський - Co-founder & CPO AI агенції 2Get

Цей курс зі штучного інтелекту для бізнесу та роботи створений для компаній, які прагнуть вивести ефективність команд на новий рівень завдяки практичному впровадженню AI-технологій. Це не просто теорія - курс допоможе вашим співробітникам відчути реальну користь від АІ-сервісів на практиці: від першого знайомства з ChatGPT до роботи з Copilot, Gemini та іншими інструментами, які змінюють підхід до бізнес-процесів. Програма акцентує увагу на автоматизації рутинних завдань, створенні якісного контенту, аналітиці та організації робочого часу, що відразу підвищує продуктивність.

Програма курсу

Огляд технологій

• Визначення "штучний інтелект", види, таксономія. Як ШІ можна використовувати у бізнесі
• Що таке чатботи простими словами. Огляд популярних ШІ-інструментів та їх користь (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, DALL·E, Canva AI, Microsoft Designer, Gamma тощо)
• Нейромережа. Тональність тексту
• Етика та правила спілкування із ШІ-ботами. Заборонені запити
• Успішний промпт: поради

Застосування ШІ-асистентів у повсякденній роботі із текстами

• Знайомство. Побудова діалогу
• Допомога в текстах (створення листів, статей, сценарії, генерація шаблонів, кодів)
• Аналіз, узагальнення, генерація ідей
• PDF: текст, аналіз, підсумки, модифікація
• Docs: створення шаблону CV на основі сайту компанії мрії у різних форматах, створення посадових інструкцій
• Переклад: якість та особливості перекладу текстів
• Переваги та користь ШІ-асистентів: додаткові функції (GPT Canva, Copilot Pages, Deep Research, Deep Thinker тощо)
• Додатково: освіта та саморозвиток за допомогою ШІ-асистентів

Базові аналітичні та математичні можливості ШІ-асистентів

• Пояснення графіків, сценарії побудови звіту
• Аналіз трендів із підказками ШІ-чата
• Базові математичні розрахунки
• Таблиці: створення простих таблиць, генерація формул, обробка даних, витяг інформації
• Розрахунок на прикладі, ROI, KPI
• Аналіз ринку постачальників, побудова маршрутів

Генерація візуальних елементів, аналіз

• Зображення: аналіз фото, генерація зображень
• Витяг тексту і переклад
• Креатив та брейншторм
• Створення інфографік, обкладинок, промо
• Генерація презентацій та гіф
• Створення відео за промптом та аудіоозвучка

Користь використання ШІ-ботів для рутинних задач та планування

• Цифровізація документів
• Створення квіза, тесту, опитування
• Створення розкладу справ
• Побудова стратегії, планування, підбір методологій
• Чекліст задач на день. Тайм-менеджмент
• Міні-проєкт лише за допомогою вивчених інструментів

Після курсу слухачі зможуть:

• Впевнено використовувати популярні AI-сервіси, зокрема ChatGPT, Copilot, Gemini та інші, для автоматизації та підвищення продуктивності
• Самостійно автоматизувати рутинні бізнес-процеси, скорочуючи час на повсякденні завдання
• Створювати ефективний контент, візуальні матеріали з підтримкою штучного інтелекту
• Користуватися цифровими помічниками для зручного планування, організації часу і прийняття рішень
• Аналізувати дані за допомогою AI для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень

Особливості курсу

• LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
• Підбірка матеріалів з теми курсу в електронному вигляді
• Електронний сертифікат НЦ
• Обід та кава-брейки (очний курс)
• Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу

Курс "Штучний Інтелект для дітей" - це захоплююча подорож у світ сучасних технологій, що змінюють наше життя. Ми створили програму, яка допоможе дітям віком від 12 до 16 років не лише зрозуміти основи штучного інтелекту, а й на практиці навчитися використовувати найсучасніші інструменти.

Програма курсу

Вступ до ШІ: Що це таке?

Цей розділ розкриває основи штучного інтелекту: що таке ШІ, як він працює, які алгоритми та нейронні мережі лежать в його основі, і як машини навчаються виконувати завдання.

Як працюють алгоритми

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як алгоритми використовуються для розв'язання різних задач у світі ШІ. Ми пояснимо, як алгоритми обробляють дані, виявляють патерни та приймають рішення на основі аналізу. Ви ознайомитеся з різними типами алгоритмів, такими як алгоритми для машинного навчання, нейронні мережі та інші, і побачите, як вони застосовуються для розпізнавання зображень, прогнозування та інших завдань.

Вступ до Python для ШІ

У цьому розділі ви ознайомитеся з основами програмування на Python, однієї з найпопулярніших мов для розробки ШІ. Ви навчитеся працювати з базовими конструкціями мови, такими як змінні, цикли та функції, а також освоїте основи роботи з бібліотеками Python, що використовуються в ШІ, такими як NumPy, Pandas та Matplotlib. Це стане фундаментом для створення власних проєктів і вирішення задач із використанням штучного інтелекту.

Робота з даними: таблиці та графіки

У цьому розділі ви навчитеся працювати з даними, використовуючи таблиці та графіки для їх аналізу та візуалізації. Ви ознайомитесь з основними бібліотеками Python, такими як Pandas для обробки даних і Matplotlib для побудови графіків. Ви навчитесь створювати таблиці для збереження та маніпулювання даними, а також будувати графіки, щоб краще розуміти і презентувати результати аналізу. Це важливий етап у роботі з великими обсягами інформації, необхідними для ШІ.

Основи нейронних мереж

У цьому розділі ви дізнаєтеся про нейронні мережі - ключову технологію в штучному інтелекті. Ви ознайомитеся з їхньою будовою та принципами роботи, включаючи поняття нейронів, шарів, активаційних функцій та ваг. Також ви навчитесь, як нейронні мережі використовуються для розпізнавання зображень, обробки тексту та інших завдань. Ми розглянемо, як вони "навчаються" на прикладі алгоритмів навчання з підкріпленням і зворотного поширення помилки.

Як ШІ вчиться: класифікація

У цьому розділі ви дізнаєтеся, як штучний інтелект використовує методи класифікації для навчання та прийняття рішень. Класифікація - це процес, при якому ШІ вчиться відносити об'єкти до певних категорій на основі вхідних даних. Ви ознайомитесь з алгоритмами класифікації, такими як методи опорних векторів, дерева рішень і логістична регресія. Ми також розглянемо, як ці алгоритми використовуються в реальних задачах, наприклад, для розпізнавання зображень чи прогнозування.

Створюємо чат-бота

У цьому розділі ви навчитесь, як створювати свого власного чат-бота, використовуючи технології штучного інтелекту. Ви ознайомитеся з основами розробки чат-ботів, їх архітектурою та принципами роботи. Використовуючи бібліотеки Python, такі як NLTK та TensorFlow, ви навчитеся обробляти текст, розпізнавати запити користувачів і генерувати відповідь. Ми також розглянемо різні типи чат-ботів, від простих до більш складних, і як їх можна застосовувати в реальних проєктах.

Комп'ютерний зір: як "бачить" ШІ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує комп'ютерний зір для розпізнавання та аналізу зображень. Ви ознайомитесь з основними техніками, такими як обробка зображень, виявлення об'єктів і розпізнавання образів. Використовуючи бібліотеки Python, наприклад OpenCV і TensorFlow, ви навчитесь навчаючи модель розпізнавати зображення, виявляти об'єкти та класифікувати їх. Це важливий аспект ШІ, що застосовується у багатьох сферах, від медицини до автомобільної промисловості.

Розпізнавання тексту: OCR

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технологію оптичного розпізнавання символів (OCR) для перетворення тексту з зображень у редагований формат. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як Tesseract, для обробки та аналізу зображень, що містять текст. Зрозумієте, як налаштовувати моделі OCR для точного розпізнавання тексту в різних умовах і застосовувати цю технологію для автоматизації процесів, наприклад, в документах або на сканованих зображеннях.

Вивчення голосових команд

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовує технології розпізнавання мови для обробки голосових команд. Ви навчитеся працювати з бібліотеками Python, такими як SpeechRecognition, для перетворення голосових повідомлень у текст. Також ви ознайомитесь з принципами побудови голосових асистентів, налаштуєте їх для виконання простих команд, таких як управління додатками або запити до баз даних. Це дозволить вам створювати інтерактивні голосові інтерфейси для різних проєктів.

Генерація тексту: створюємо історії

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може генерувати текст, створюючи історії, вірші або інші творчі тексти. Ви навчитесь працювати з бібліотеками, такими як GPT або RNN, для навчання моделей на великому обсязі тексту. Розглянете, як налаштовувати ці моделі для генерації цікавих і змістовних історій, що відповідають заданим параметрам. Це дозволить вам створювати творчі проєкти, від генерації казок до написання сценаріїв для ігор чи відео.

Аналіз емоцій у тексті

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може аналізувати емоційний тон тексту, визначаючи настрої, такі як радість, сум, гнів чи страх. Ви навчитесь працювати з бібліотеками Python, такими як TextBlob і VADER, для виявлення емоцій у текстах та коментарях. Розглянете, як ці технології застосовуються для автоматичного аналізу відгуків, соціальних мереж або чату, щоб зрозуміти, як люди реагують на різні події чи продукти. Це допоможе створювати додатки для моніторингу настроїв або покращення взаємодії з користувачами.

Робота з великими даними

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працювати з великими обсягами даних, які зазвичай неможливо обробити традиційними методами. Ви навчитесь використовувати інструменти та бібліотеки Python, такі як Pandas, Dask та PySpark, для ефективної обробки та аналізу великих наборів даних. Розглянете основи зберігання, обробки і візуалізації даних, а також техніки оптимізації роботи з великими даними. Це дозволить вам вирішувати складні задачі, пов'язані з аналізом інформації, що надходить у реальному часі, або великих баз даних.

Прогнозування трендів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект може допомогти у прогнозуванні майбутніх трендів на основі аналізу даних. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання, такі як регресія, деревоподібні моделі та нейронні мережі, для прогнозування змін у різних сферах, від фінансів до соціальних мереж. Розглянете, як збирати, обробляти та аналізувати дані для побудови точних моделей, які допомагають передбачити майбутні події або тренди. Це корисний навик для створення стратегій розвитку бізнесу чи аналізу популярних тем в Інтернеті.

Створюємо систему рекомендацій

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати систему рекомендацій, яка допомагає користувачам знаходити найбільш релевантний контент, продукти чи послуги на основі їхніх уподобань. Ви навчитесь використовувати алгоритми, такі як фільтрація за змістом і колаборативна фільтрація, для аналізу даних про користувачів та їхні вподобання. Розглянете, як працюють системи рекомендацій на практиці в таких платформах, як Netflix, Amazon та Spotify, і навчитесь створювати свої власні системи для рекомендації фільмів, музики чи товарів.

Автоматизація рутинних завдань

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як за допомогою штучного інтелекту та програмування можна автоматизувати рутинні завдання, що зазвичай займають багато часу. Ви навчитесь створювати скрипти на Python для автоматизації процесів, таких як обробка даних, організація файлів, відправка електронних листів або управління соціальними мережами. Опануєте інструменти, які дозволяють спростити роботу та зекономити час, застосовуючи їх для виконання повторюваних операцій без людської участі.

Використання АІ у дизайні

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект допомагає створювати інноваційний дизайн у різних сферах - від графічного дизайну до веб-дизайну та розробки продуктів. Ви навчитесь використовувати інструменти ШІ для автоматизації процесів дизайну, таких як генерація графічних елементів, адаптивний дизайн, або навіть створення унікальних візуальних стилів. Опануєте методи роботи з AI для розпізнавання патернів у зображеннях, оптимізації дизайну користувацьких інтерфейсів і створення креативних рішень, що змінюють підхід до творчих процесів.

Ігровий ШІ: створюємо бота для гри

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для відеоігор, розробляючи бота, який може самостійно грати і приймати рішення. Ви навчитесь використовувати алгоритми машинного навчання та методи штучного інтелекту, такі як алгоритм мінімакса або навчання з підкріпленням, для створення бота, який може адаптуватися до змінних умов гри. Ви також розглянете, як покращити взаємодію з користувачем і зробити гру цікавішою завдяки інтелектуальним суперникам.

Пошукові системи

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як працюють сучасні пошукові системи, використовуючи Elasticsearch та Whoosh для ефективного пошуку та обробки великих обсягів даних. Ви навчитесь налаштовувати ці інструменти для індексації текстової інформації та швидкого пошуку за ключовими словами. Розглянете, як створювати та оптимізувати пошукові запити, використовувати фільтрацію, агрегацію та інші методи для покращення результатів пошуку, що дозволяє створювати потужні й точні пошукові системи для ваших додатків.

Перевірка зображень на фейки

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для виявлення фальшивих зображень та відео, створених за допомогою технологій Deepfake. Ви ознайомитесь з алгоритмами машинного навчання та нейронними мережами, які дозволяють визначати маніпульовані медіа, аналізуючи їхні особливості. Ви навчитесь використовувати інструменти для виявлення підроблених зображень, розпізнавання ознак фальсифікації та застосовувати ці технології для боротьби з дезінформацією та забезпечення правдивості контенту в Інтернеті.

ШІ у кіно: аналіз фільмів

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект використовується для аналізу фільмів і відгуків про них, зокрема через техніки аналізу емоцій (sentiment analysis). Ви навчитесь застосовувати алгоритми для виявлення емоційного тону в рецензіях, відгуках або навіть у самому сценарії фільму. Розглянете, як за допомогою аналізу настроїв можна визначити, чи є фільм позитивним, негативним або нейтральним для глядачів, а також як це застосовується в маркетингу, рекомендаційних системах та аналізі популярності фільмів.

Навчання гри "Тік-так-то"

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створювати штучний інтелект для гри в "Тік-так-то" за допомогою алгоритму мінімакс. Алгоритм мінімакс використовується для побудови ідеальних стратегій в іграх з нульовою сумою, де два гравці мають протилежні цілі. Ви навчитесь реалізовувати цей алгоритм, який перебирає всі можливі ходи, оцінює їх та вибирає оптимальний для кожного гравця. Розглянете, як ШІ може приймати рішення на основі поточної ситуації на дошці, забезпечуючи виграш або нічию, і як цей алгоритм застосовується до різних ігор.

Автопілот: моделюємо рух авто

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити просту модель автопілота, який може рухатися по трасі, використовуючи бібліотеки SimPy та OpenCV. Ви навчитесь моделювати рух автомобіля в реальному часі, використовуючи симуляцію та алгоритми для управління шляхом, виявлення об'єктів та реагування на зміни в оточенні. SimPy дозволяє моделювати різні аспекти роботи системи, а OpenCV - здійснювати розпізнавання зображень і допомагати автопілоту реагувати на перешкоди, знаки або інші важливі елементи. Це дозволить вам зрозуміти основи автоматичного управління та комп'ютерного зору в контексті автономних транспортних засобів.

Моделювання погоди

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як використовувати штучний інтелект для моделювання та прогнозування погодних умов, застосовуючи бібліотеки TensorFlow та NumPy. Ви навчитесь працювати з даними про погоду, такими як температура, вологість, швидкість вітру, для створення моделей, які можуть прогнозувати майбутні погодні умови. За допомогою TensorFlow ви навчитесь розробляти нейронні мережі для прогнозування, а NumPy допоможе в обробці та аналізі даних. Це дозволить вам створювати потужні моделі для передбачення змін у погоді на основі історичних даних.

Створення власного голосового асистента

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як створити власного голосового асистента, використовуючи бібліотеки SpeechRecognition та GPT. Ви навчитесь обробляти голосові команди, записуючи звук за допомогою мікрофона та перетворюючи його в текст за допомогою SpeechRecognition. Потім ви використаєте GPT або інші моделі для генерації відповідей на основі отриманого тексту. Ви навчитесь налаштовувати свого асистента для виконання різних дій, таких як пошук інформації в Інтернеті, управління пристроями або надання простих відповідей на питання. Це дозволить створити інтерактивний голосовий інтерфейс для ваших проєктів.

Етика ШІ: як з ним дружити?

У цьому розділі ви дізнаєтесь про етичні питання, які виникають при розробці та використанні штучного інтелекту. Ми розглянемо, як забезпечити прозорість, справедливість і відповідальність при створенні та застосуванні ШІ, а також важливість захисту приватності та безпеки даних. Ви дізнаєтесь, як уникати упередженості в алгоритмах і як забезпечити, щоб технології ШІ служили на благо суспільству. Цей розділ допоможе вам зрозуміти, як працювати з ШІ етично та відповідально, підтримуючи баланс між інноваціями та моральними принципами.

Використання ШІ в медицині

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як штучний інтелект застосовується в медицині для аналізу медичних зображень, таких як рентгенівські знімки, МРТ, УЗД та інші. Ви навчитесь використовувати технології комп'ютерного зору, зокрема методи розпізнавання зображень, для автоматичного виявлення ознак захворювань, таких як пухлини, переломи чи інші патології. Використовуючи бібліотеки, як TensorFlow та Keras, ви створите моделі, які здатні класифікувати та оцінювати медичні зображення, допомагаючи лікарям у швидкому та точному діагностуванні.

Інтеграція з ІоТ

У цьому розділі ви дізнаєтесь, як інтегрувати штучний інтелект з Інтернетом речей (IoT) за допомогою Raspberry Pi та OpenCV. Ви навчитесь підключати датчики та камери до Raspberry Pi, збирати дані з реального світу та обробляти зображення в реальному часі за допомогою OpenCV. Це дозволить створювати смарт-пристрої, які можуть виконувати завдання, такі як розпізнавання об'єктів, виявлення руху або аналіз оточення. Розглянете, як використовувати цю інтеграцію для створення розумних систем безпеки, автоматизації дому чи інших IoT рішень, що використовують комп'ютерний зір і ШІ.

Робота над власними проєктами

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу
• Проєкт в портфоліо
• Використання сучасних технологій ШІ
• Інтерактивність

Викладачі курсу

Сергій - Python, Front End

Курс для підлітків 11-19 років. Дитина не лише освоїть популярні платформи та створить багато зображень, створить власного асистента, гру, яка вчиться на своїх помилках, а й глибоко вивчить роботу нейромереж. Це допоможе їй не просто поверхнево користуватися генераторами зображень або ChatGPT, а й легко опановувати всі нові платформи штучного інтелекту, які з'являються ледве не щотижня.

План курсу

Освітні результати

Професійні навички (Hard skills):

• Що таке Штучний інтелект, Штучні нейрони та Штучні Нейронні Мережі
• Машинне навчання (Machine Learning)
• Перша зустріч з LLM (large language model, великі мовні моделі)
• Як працюють та навчаються прості LM (language models, мовні моделі)
• Як створюються LLM, глибоке занурення
• Створення персонального асистента
• Різниця між відкритими та закритими моделями
• ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, Claude Opus, Midjourney тощо
• Як використовуватимуться LLM в найближчому майбутньому
• Створення гри, яка вчиться на своїх помилках
• Генерація зображень. Дифузія та дифузні моделі
• Тренування моделі генератора зображень, яка малює на основі власних малюнків
• Навички використання власних налаштувань LoRAs
• Розуміння, де шукати прогрес та моделі штучного інтелекту

Soft skills:

• Емоційний інтелект
• Самоідентифікація
• Лідерство
• Цілепокладання
• Мотивація та дисципліна
• Тайм-менеджмент
• Самопрезентація
• Комунікація - конфліктологія - перемовини
• Мистецтво публічного виступу
• Робота в команді та з замовником

Після курсу учень буде

Вміти:

• Використовувати штучний інтелект (ШІ) для отримання відповідей на запитання, створення мистецтва та розв'язання реальних проблем
• Ефективно спілкуватися зі штучним інтелектом, щоб змусити його робити те, що хочеш ти
• Будувати прості проєкти зі штучним інтелектом:
  • гру, яка вчиться на своїх помилках
  • персонального помічника, який багато знає про конкретну тему
  • тренувати модель генератора зображень, яка малює на основі особистих малюнків

Знати:

• Як працює штучний інтелект, включаючи те, як він навчається, приймає рішення та розуміє зображення та мову
• Різні способи використання штучного інтелекту сьогодні та як його можна використовувати в майбутньому
• Де шукати найновіші моделі штучного інтелекту
• Основні етичні проблеми штучного інтелекту

Мати в своєму портфоліо:

• Проєкти, які підліток побудував за допомогою штучного інтелекту, таким чином демонструвати свої навички у вирішення завдань за допомогою штучного інтелекту
• Досвід роботи з реальними інструментами штучного інтелекту, які використовують професіонали
• Сертифікат о проходженні кожного рівня (Beginner, Advanced)

Особливості курсу

• Тривалість навчання - 6 місяців (24 тижнів/занять)
• Сертифікат про проходження курсу
• Групове онлайн навчання з наставником - IT-спеціалістом, групою підлітків та супроводом стаді-менеджера
• Завдання для роботи серед тижня:
  • відео-підручник (3-5 відео на тиждень)
  • тести до нього
  • практичні завдання
  • додаткові матеріали (галузеві статті, ін.)
• Перевірка завдань наставником
• Спілкування у чаті
• Заняття вихідними (субота або неділя, 2 години, онлайн у google meet)
• Онлайн-практикуми з тренером по soft skills (надпрофесійні навички) раз на тиждень (1.5 години)
• Зворотний зв'язок для батьків:
  • раз/місяць статус навчання по програмі від стаді-менеджера
  • раз/три місяці - відгуки наставників

Автори програми

• Євген Пастіль - Ciklum
• Олексій Горносталь - CloudWorks
• Микола Мостовенко - Tubular Labs

Під час курсу вивчається інструментарій штучного інтелекту та розуміння того, які конкретні завдання у сфері вашого бізнесу він може вирішити. Ви навчитеся використовувати можливості ChatGPT на практиці - від генерації ідей до оптимізації маркетингових стратегій. За допомогою навичок, отриманих під час курсу, зможете налагоджувати ефективну комунікацію з ChatGPT для досягнення найкращих результатів. Крім того, отримаєте практичний досвід роботи з додатковими інструментами штучного інтелекту.

Програма курсу

Знайомство з ChatGPT та його можливостями в інтернет-маркетинг

• Перша зустріч: обмін цілями й планами на курс
• Що таке ChatGPT та які задачі він виконує
• Огляд інтерфейсу та відмінностей між платною й безкоштовною версіями
• Секрети правильної постановки запитів
• Типи аналізу за допомогою ChatGPT
• Штучний Інтелект як інструмент для SMART
• Оптимізація процесів конкурентного аналізу
• Робота з ЦА
• ChatGPT та маркетингова стратегія: що треба знати й обов’язково враховувати
• Покращення процесу генерації ідей
• Маркетингові дослідження: обробка великих обсягів даних

ChatGPT та SEO-оптимізація

• Вступ до розділу SEO
• Основні поради при використанні ШІ для SEO-оптимізації
• Створення мета-заголовку та мета-опису за допомогою ChatGPT
• Робота з ключовими словами
• Використання інструментів Штучного Інтелекту при побудові SEO-стратегії
• Моніторинг конкурентів
• Основні правила при використанні ChatGPT для SEO: як не зашкодити оптимізації пошукових систем

Штучний Інтелект для рекламних кампаній

• Можливості ШІ при створенні рекламних оголошень
• Як написати текст оголошення за допомогою ChatGPT
• Ранжування пошукових термінів
• Робота з аудиторією: збір даних та їх аналіз
• Створення цільової сторінки за допомогою ChatGPT
• Допомога з ідеями для оптимізації цільової сторінки
• Створення Call To Action
• Аналіз ефективності реклами за допомогою ШІ

Роль ChatGPT у SMM

• Методи застосування ChatGPT в Social Media Marketing
• Створення цільових кампаній для SMM із використанням ChatGPT
• Робота над контент-планом
• Функції ШІ для поліпшення тексту
• Генерація відеоконтенту за допомогою ChatGPT
• Чи може Штучний Інтелект замінити процес ручної відповіді на коментарі?
• Поради та підказки для результативного просування вашого продукту в соціальних мережах

Робота над контентом за допомогою ChatGPT

• Створення контенту за допомогою Штучного Інтелекту
• Якість створеного контенту: що потрібно знати, щоб не зашкодити результатам
• Генерація ідей
• Створення відповідних хештегів
• Візуальна інфографіка за допомогою ChatGPT
• Генерація опитувань, вікторин, інших залучень для утримання зацікавленості читача
• Підготовка запитань для інтерв’ю або подкастів, у блозі за допомогою ШІ
• Оптимізація роботи з великим текстом
• Як перетворити ChatGPT на потужного помічника для контент-маркетолога

Інтеграція ШІ у сфери email

• Значення та роль ШІ у розвитку email-маркетингу
• Використання даних про підписників для створення персоналізованих емейлів
• Виявлення та уникнення спам-фільтрів за допомогою ChatGPT
• Застосування ШІ для вдосконалення доставки емейлів
• Автоматизація розсилок на основі певних дій або подій
• Важливість збору та аналізу даних для покращення результатів email-маркетингу
• Робота з сегментацією аудиторії та створенням кращих email-кампаній за участі ChatGPT
• Прогнозування майбутнього, яке чекає на Штучний Інтелект, у сфері email-маркетингу
• Рекомендації щодо його інтеграції в практику email-маркетологів

Інтеграція ШІ у сферу чат-ботів

• Підключення OpenAI до чат-бота в SendPulse
• Підбір та огляд сервісів для роботи
• Приклади інтеграції ChatGPT в бізнес-процеси
• Як створювати шаблони інструкції для ChatGPT
• Як генерувати картинки прямо в боті
• Як розпізнавати голосові повідомлення в боті

Додаткові інструменти: не ChatGPT єдиним

• Створення унікальних зображень та вдосконалення існуючих: Midjourney, Let's Enhance.io, DALL-E
• Штучний Інтелект у допомогу копірайтеру: Jasper, AdText.ai, Otter.ai
• Робота з аудіо: Beatoven, Play.ht.
• Оптимізація SEO-процесів за допомогою NeuronWriter, SurferSEO, SEO.ai
• Створення відео: Synthesia, Descript
• Маркетингові стратегії з використанням ШІ: Digitalfirst.ai
• Сегментація аудиторії: Hootsuite Insights
• Автоматизація розсилок: Digitalfirst.ai

Особливості курсу

• "Живі" онлайн-вебінари
• Доступ до запису вебінару вже на наступний день після проведення
• 13+ годин навчання у форматі онлайн
• Доступ до корисних додаткових матеріалів
• Закрите ком'юніті в Telegram на період навчання
• Інтерактивна навчальна платформа
• Зворотний зв'язок від куратора протягом навчання
• Матеріали курсу доступні 1 рік з моменту його завершення
• Сертифікат WebPromoExperts

Викладачі курсу

• Антон Воронюк - Директор з розвитку бізнесу WebPromoExperts та Webpromo
• Сергій Шагоферов - Головний редактор блогу WebPromoExperts
• Євген Савчук - Регіональний менеджер з цифрового маркетингу HALEON
• Сергій Кокшаров - Незалежний експерт із SEO-просування
• Марина Рижко - Retention Manager at UnitedTech
• Михайло Хейна - Керівник креативної студії Арт Депо