Найкращі IT курси в Україні

На курсі "Штучний інтелект у виробництві" ви опануєте AI-інструменти та підходи для оптимізації виробничих процесів - від зменшення простоїв і втрат до покращення логістики, планування та управління запасами. Навчитесь знаходити точки впровадження AI у бізнесі та працювати з ними системно. Створите власну стратегію інтеграції AI: навчитесь оцінювати ROI, обґрунтовувати інвестиції та впроваджувати рішення з вимірюваним бізнес-результатом.

Програма курсу

Чому більшість AI-проєктів у виробництві не працюють

• Навчитеся визначати, де AI реально створює бізнес-цінність, а де - ні
• Зможете виявляти типові помилки та уникати їх
• Сформуєте список AI-можливостей для свого виробництва

Виробництво як складна система

• Навчитеся виявляти вузькі місця, що обмежують ефективність виробництва
• Зрозумієте різницю між локальною та системною оптимізацією
• Зможете будувати карту процесів для пошуку точок впливу

Дані для AI

• Дізнаєтесь, які дані потрібні для АІ-оптимізації
• Навчитеся оцінювати їхню якість і готовність до інтеграції
• Зможете проводити базовий аудит даних

Економіка AI

• Навчитеся рахувати втрати від простоїв, браку та запасів
• Зможете оцінювати ROI AI-проєктів
• Прийматимете рішення на основі релевантної економіки (без хайпу)

Predictive Maintenance

• Зрозумієте, як працює прогнозування поломок
• Зможете оцінювати доцільність впровадження AI
• Навчитеся рахувати ефект від зменшення кількості простоїв

Прогнозування попиту

• Навчитеся аналізувати попит і його волатильність
• Зможете використовувати базові та AI-підходи прогнозування
• Зменшите ризик дефіциту та надлишку

Supply chain та логістика

• Навчитеся балансувати запаси та попит
• Зможете виявляти неефективності в логістиці
• Оціните потенціал AI для подальшої оптимізації

Контроль якості та аномалії

• Навчитеся виявляти відхилення у робочих процесах
• Зрозумієте підходи AI-контролю якості
• Зможете налаштувати early warning для виявлення проблем

Machine vision

• Зрозумієте, коли варто автоматизувати контроль
• Зможете оцінювати точність і ROI рішень
• Навчитеся бачити, що можна делегувати АІ

Інтеграція AI

• Зрозумієте, як інтегрувати AI в ERP/MES/SCADA
• Навчитеся будувати базову архітектуру даних
• Зможете уникати типових помилок впровадження

Build vs Buy

• Навчитеся обирати між власною розробкою та готовими рішеннями
• Зможете пріоритизувати AI-проєкти
• Сформуєте roadmap впровадження AI у власне виробництво

Планування виробництва

• Навчитеся оптимізувати планування та завантаження
• Зможете виявляти неефективності
• Використовуватимете AI для підтримки рішень

Digital Twin

• Навчитеся тестувати сценарії без ризику для виробництва
• Зможете використовувати what-if моделювання
• Оцінюватимете рішення до впровадження

Метрики AI

• Навчитеся вимірювати ефект через ROI, OEE, OTIF
• Зможете будувати зрозумілі KPI та дашборди
• Перекладатимете AI в бізнес-результат

AI-трансформація

• Навчитеся керувати змінами та опором команди
• Зможете оцінювати зрілість компанії
• Сформуєте план впровадження AI

Захист фінального проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Стратегія інтеграції АІ у ваш бізнес
• Фінальний проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Анатолій Отрошенко - Head of Manufacturing в Esper Bionics

Навчіться підключати джерела, керувати доступами та будувати реальні AI-системи безпечно.

Програма курсу

Вступ до LLM і prompt engineering

• Зрозумієте принципи роботи LLM та їхні обмеження
• Вивчите основні типи промптів і техніки (zero-shot, few-shot, CoT)
• Оглянете ключові проблеми: галюцинації, нестабільність у довгих діалогах, висока вартість запитів
• Розберетеся в тому, чому prompt engineering не розв'язує проблему контексту
• Зрозумієте, як автоматизувати вибір промптів залежно від сценарію

Основи RAG

• Зрозумієте архітектуру RAG (ембеддінги, пошук, ранжування)
• Оглянете типові проблеми та переваги RAG над простим prompt engineering
• Навчитеся працювати з документами (chunking, метадані)
• Вивчите обмеження RAG і проблеми масштабування

Вступ до MCP

• Зрозумієте, що таке Model Context Protocol та які проблеми він розв'язує
• Вивчите структуру MCP (session, context, memory, query)
• Розберетесь у відмінностях між RAG і MCP
• Спроєктуєте MCP-потік на прикладі кейса "Відповідь на запитання про статус задачі"

Розробка базового MCP-агента

• Навчитеся створювати базового MCP-агента
• Зрозумієте, як LLM взаємодіє з інструментами через context
• Вивчите, як інтегрувати retrieval у запит
• Створите і запустите базового Hello, World агента

Провайдери контексту

• Зрозумієте, як працює розподілений контекст
• Зможете організувати довготривалу памʼять: підходи й патерни
• Навчитеся підключати статичні та динамічні джерела даних
• Розберетесь у побудові надійного context provider
• Підключите публічний API та обробку відповіді

Управління контекстом у багатомодельних сценаріях

• Зрозумієте, як працюють multi-model сценарії
• Навчитеся будувати pipeline з кількома моделями
• Вивчите, як валідувати й нормалізувати контекст

Архітектурні патерни для LLM-додатків

• Зрозумієте роль контексту в архітектурі систем
• Ознайомитеся зі схемами для обробки та зберігання контексту діалогів
• Вивчите, як інтегрувати LLM у мікросервіси
• Розберетесь у базових архітектурних патернах

PR Review Agent: від реалізації до безпечного використання

• Навчитеся проєктувати агента для code review
• Зрозумієте, як аналізувати diff і генерувати коментарі
• Вивчите базові принципи security й governance
• Реалізуєте спрощений PR Review Agent

Деплой та операції MCP-агента

• Навчитеся деплоїти MCP-агента (cloud, Docker)
• Зрозумієте, як будувати CI/CD-пайплайни
• Вивчите, як налаштовувати моніторинг і логування

Захист курсових проєктів

• Презентація створеного впродовж курсу end-to-end AI-рішення, яке інтегрує LLM із реальними джерелами даних і забезпечує контрольований, безпечний та масштабований доступ до контексту
• Q&A та фідбек від лектора

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Власний MCP-based AI-сервіс
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Дмитро Дегтярьов - Senior Data Scientist в українських та міжнародних аутсорс- і продуктових компаніях
• Віталій Козінський - Senior DevOps Engineer у SoftServe, Сertified Solutions Architect

Розберете наявні рішення обробки Big Data, дізнаєтеся, на що зважати під час розробки системи та як не панікувати, коли вимоги змінюються. Розберетеся в інтерфейсі та навчитеся користуватися Hadoop, Apache Airflow, Apache Spark, SparkSQL, HDFS.

Програма курсу

Intro до курсу Data Engineering

• Дізнаєтеся про історію інженерії даних та Big Data
• З'ясуєте, чим займається Data Engineer, чітко усвідомите його місце у команді та обов'язки
• Розглянете технології, з якими працюватимете на курсі
• Зрозумієте, які завдання розв'язує конкретна Big Data технологія

Python для Data Engineering

• Навчитеся правильно будувати сервіс на Python для обробки даних
• Набудете навичок завантажувати дані із зовнішніх джерел за допомогою Python
• Дізнаєтеся, що таке Jupyter Notebook та Pandas, яке призначення цих інструментів в інженерії даних

SQL для Data Engineering

• Зрозумієте, для чого використовують SQL у Big Data
• Розглянете базові операції SQL для обробки великих даних
• Навчитеся обирати, об'єднувати, групувати й аналізувати дані за допомогою SQL-запитів

Аналітичні бази даних

• Дізнаєтеся, які відмінності існують між OLTP- та OLAP-системами
• Зрозумієте технічну реалізацію СУБД, призначених для аналітики
• З'ясуєте, як правильно писати SQL-запит до аналітичної БД

Проєктування сховищ даних

• Дізнаєтеся, що таке шари даних
• З'ясуєте, що таке Data Warehouse (DWH), Data Lake, Data Swamp, Data Lakehouse та Data Mesh і чим вони відрізняються
• Вивчите підходи до створення сховищ даних
• Ознайомитеся з ETL- чи ELT-процесами та зрозумієте, які між ними відмінності
• Розберете, як влаштовані сховища даних
• Навчитеся представляти дані у вигляді вітрин
• Розглянете принципи побудови аналітичного шару DWH:
  • куби даних і багатовимірна модель
  • схема "зірка"
  • схема "сніжинка"
  • підходи до проєктування Кімбала та Інмана
• Зможете проєктувати аналітичний шар DWH

Передача даних між системами: ETL- та ELT-процеси

• Детально розглянете Extract, Transform, Load (ETL) - найпопулярніший спосіб забезпечення роботи сховищ великих даних
• Дізнаєтеся, як реалізовувати ETL-рішення
• Докладно розберете Extract, Load, Transform (ELT) і відмінність від ETL
• Навчитеся передавати дані між системами
• З'ясуєте, як вилучати дані із зовнішніх джерел, трансформувати й очищати

Оркестрація процесів обробки даних в Apach Airflow

• Розглянете Apache Airflow як інструмент для створення, запуску та моніторингу ETL-процесів
• Запустите Apache Airflow на своєму комп'ютері, а також дізнаєтеся, як запустити Apache Airflow в хмарі
• Дізнаєтеся, як створювати пайплайн в Apache Airflow, моніторити виконання завдань, проводити зневадження тощо
• Набудете навичок писати свої оператори
• Навчитеся підключатися до зовнішніх джерел даних за допомогою Apache Airflow

Розподілені обчислення

• Ознайомитеся з поняттям розподілених систем і обчислень
• Розглянете приклади сучасних розподілених систем
• Дізнаєтеся, чим розподілені системи відрізняються від звичайних, які завдання вони розв'язують та які готові рішення вже існують
• Зрозумієте, навіщо дата-інженеру знати властивості й обмеження розподілених систем у САР-теоремі
• З'ясуєте, на що варто звертати увагу під час побудови розподілених систем і чим можна пожертвувати для розв'язання конкретного завдання

Екосистема Hadoop для розподіленої роботи

• Дізнаєтеся, що таке Hadoop і де його застосовують
• Опануєте HDFS для розподіленого зберігання файлів і MapReduce для розподілених обчислень
• Зрозумієте призначення кожної технології у межах екосистеми Hadoop
• Навчитеся користуватися Hadoop Distributed File System

Розподілені системи для зберігання даних: HDFS, S3 та GCS

• Розберете файлові, блокові та об'єктні сховища даних - їхні відмінності та Use Cases
• Навчитеся працювати з розподіленою файловою системою Hadoop
• Зможете керувати файлами, завантажувати, вивантажувати дані, адмініструвати кластери за допомогою HDFS
• Розглянете Amazon S3 та Google Cloud Storage як приклади об'єктних сховищ даних

BigData-архітектури

• Розберетеся в різних поколіннях архітектур
• Зрозумієте, які проблеми розв'язує кожне покоління архітектури
• Розглянете технології для кожної архітектури

Розподілені обчислення за допомогою Apache Spark

• Дізнаєтеся, які завдання розв'язує Apache Spark і в чому його відмінність від MapReduce
• З'ясуєте, як Apache Spark використовують для організації великих даних

Docker

• Дізнаєтеся, що таке контейнери та навіщо вони потрібні
• Зрозумієте, як працюють контейнерні технології Docker і в чому їхня відмінність від Virtual Machines
• Навчитеся обгортати власний дистрибутив у Docker

Робота зі структурованими даними: SparkSQL та PySpark. Part 1

• Розглянете SparkSQL як API Apache Spark
• Навчитеся виконувати базові операції та здійснювати трансформації над структурованими даними за допомогою SparkSQL

Робота зі структурованими даними: SparkSQL та PySpark. Part 2

• Дізнаєтеся, як вивантажувати дані зі Spark
• Навчитеся проводити аналітику на структурованих даних у Spark за допомогою SQL та PySpark

Оптимізація виконання завдань в Apache Spark

• Дізнаєтеся, як писати ефективний код та прискорити обробку великих даних в Apache Spark
• Розглянете способи організації даних у кластері Apache Spark: партиціювання даних, репартиціювання та кластеризація
• Зрозумієте, які основні проблеми продуктивності існують у Spark, навчитеся виявляти й усувати їх
• Зможете писати ефективний код у PySpark
• Набудете навичок організовувати дані в кластері Apache Spark

Робота з потоковою обробкою даних в Apache Spark

• Дізнаєтеся, як працювати з даними, які надходять безперервно
• Розглянете Spark Streaming як інструмент для роботи з потоками даних
• Зрозумієте, чим відрізняється обробка потокових даних від статичних
• Навчитеся обробляти потоки даних за допомогою Spark Streaming

Інструменти AWS для інженерії даних. Part 1

• Розберете Redshift як аналітичну DWH для надвеликих даних
• Розглянете професійні інструменти аналітики та візуалізації:
  • S3
  • ECS
  • EKS
  • AWS Lambda
• Ознайомитеся з інструментами AWS для інженерії даних
• Навчитеся працювати з S3 та контейнерними середовищами виконання

Інструменти AWS для інженерії даних. Part 2

• Розглянете такі інструменти, як-от:
  • Amazon MWAA
  • Kinesis
  • AWS EMR
  • AWS Glue
  • AWS Glue Data Catalog
  • AWS Athena
• Дізнаєтеся, як виконати ad-hoc запит до S3-об'єктів в AWS Athena
• Зрозумієте, які кроки треба виконати, щоб отримати AWS-сертифікації

Особливості курсу

• Теорія + практика
• Інструменти
• Проєкт в портфоліо
• Кар'єра
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Ілля Хороших - Data Platform Engineer at Lyft

Пройдемо шлях створення дизайну мобільних застосунків для Android та iOS від початку до кінця.

Програма курсу

Огляд індустрії мобільного дизайну

• Глобальний ринок iOS та Android
• Особливості проєктування застосунків та розвінчування поширених міфів
• Відмінності дизайну для мобільних та десктопних продуктів

iOS Guidelines

• Дизайн мобільних застосунків для iOS
• Гайдлайни та навіщо вони взагалі потрібні дизайнеру
• Компоненти і практичні лайфхаки роботи з ними

Гайдлайни Material Design

• Все - від одиниць виміру, кольорів до анімацій
• Компоненти: різні типи панелей навігації, іконки, кнопки, картки
• Еволюція дизайн-системи та її компонентів

Дизайн-процес

• Ключові етапи дизайн-процесу, щоб створювати якісні цифрові продукти - від досліджень до передання проєкту в розробку
• Як готуватися та проводити опитування, інтерв'ю з бізнесом і користувачами
• Як виявляти сегменти на цільовому ринку
• Фреймворки user persona та jobs-to-be-done - коли та як їх застосовувати
• Мапа функціональності й інформаційна архітектура - як будувати обидві

Користувацький шлях

• User flow та як з ним працювати
• Різниця між user flow та customer journey map (CJM)
• Побудова user flow та точки взаємодії для оптимізації користувацького досвіду

Навігація в застосунках

• Різні види структур навігацій і розглянемо кожну на прикладах
• Елементи навігації в iOS та Android
• Основні правила гарної навігації
• Як обрати головне у застосунку та як краще розмістити функціонал в основних екранах

Дизайн-патерни: частина 1

• Як застосовувати популярні дизайн-паттерни: списки, картки, фільтри, сортування, пошук
• Аналіз патернів на реальних прикладах

Дизайн форм

• Особливості проєктування інтерактивних форм у мобільних застосунках
• Рецепт чудової форми
• Робота з мобільними компонентами та випадними списками
• Як дизайнити флоу реєстрації/входу й проаналізуємо його на прикладах

Типографія

• Аспекти, які роблять текст читабельним
• Параметри тексту відповідно до вимог Material Design (Android), Human Interface Guidelines (iOS), WCAG 2.0
• Робота з текстом, який користувачі зможуть без проблем читати на мобільному екрані
• Як правильно працювати з відстанню між буквами, міжрядковим пробілом, вирівнюванням тексту та контрастом
• Як обирати гарнітуру та працювати з типографічною системою

Принципи візуального дизайну

• Базові правила та поради, щоб будувати якісний дизайн інтерфейсу
• Гештальт-принципи та як застосовувати їх в дизайні застосунків

Дизайн-патерни: частина 2

• Патерни для першої взаємодії: екрани завантаження, онбординг, підказки, порожні сторінки, помилки, сповіщення
• Аналіз патернів на вдалих і не дуже прикладах
• Як пропрацьовувати різні види empty states: сторінки без контенту, відсутність доступу до інтернету, дозволів

Прототипування

• Що таке інтерактивні прототипи та чому вони важливі
• Тонкощі роботи з прототипами, які варто враховувати
• Практика: створимо прототипи мобільних застосунків

Тестування

• Етапи дизайну застосунку, на яких варто проводити тестування
• Методи тестувань та особливості кожного
• Проведення тестування
• Тестування власних мобільних дизайнів з користувачами й аналіз фідбеку

Анімація

• Основи та функції анімації
• Можливості, які анімація відкриває перед дизайнером
• Інструменти для анімування, їхні можливості та обмеження
• Аналіз прикладів анімацій та практика їх створення

Маркетинг застосунків

• Просування мобільних застосунків
• Що впливає на їхню віральність та рейтинг в App Store, Google Play та яка у цьому роль дизайнера
• Канали просування застосунків
• Основні метрики продукту

Бонусна лекція: дизайн застосунків під iPad, Apple Watch

• Розбір прикладів, що варто враховувати, щоб правильно переносити застосунок з формату смартфона у планшет
• Компоненти притаманні планшетам
• Типи застосунків для розумних годинників
• Особливості лейаутів, тактильних сигналів в інтерфейсах годинників
• Види жестів, які підтримують смартфони, планшети та годинники від Apple

Особливості курсу

• Вебінари щосереди о 19:00, відеолекції відкриваються щопонеділка та щочетверга
• Real-life завдання
• Курсовий проєкт
• Регулярний фідбек
• Сертифікат за здобутки
• Можна повернути кошти протягом 7 днів від початку курсу

Викладачі курсу

• Ксенія Бутиріна - Senior Product Designer в Livingston Research
• Олександр Заступ - Product Designer у Київстар
• Анастасія Зімон - UI/UX Designer at Tubik Studio
• Поліна Удод - Art Director at idealers.agency
• Маріанна Гончар - Senior UI/UX Designer в Awesomic, Product Designer в Lumio
• Лілія Бардіна - Senior Product Designer at TaxDome
• Олександр Павлов - Mobile UI/UX Designer at AVIRISE
• Олександр Дудченко - Lead Designer at Voit Digital
• Валентин Бродський - Co-founder, CEO at Axicube
• Тетяна Кондратенко - UI/UX Designer at Axicube

На курсі ви навчитеся думати про мобільні інтерфейси як про продукт, аналізувати завдання, перевіряти гіпотези, вимірювати результат.

Програма курсу

Принципи проєктування мобільних інтерфейсів

• Поговоримо про базові правила мобільного дизайну
• Проаналізуємо кожен принцип за допомогою прикладів
• Розберемо вдалі та не дуже дизайн-рішення
• Вивчимо все про пріоритети, швидкість взаємодії та зону великого пальця

Дизайн-системи в мобільних продуктах

• Розберемося, що таке дизайн-система й у чому її сила
• Розглянемо токени й компоненти
• Організація та імплементація

Форми у мобільних інтерфейсах

• Розглянемо основні проблеми, які виникають у людей, коли вони взаємодіють із формою
• Опануємо основні правила дизайну форм, щоб уникати типових помилок і збільшувати конверсію у цільову дію
• Проаналізуємо вдалі та не дуже приклади дизайнів плейсхолдерів, лейблів і підказок

Гіпотези, інтерв'ю та тестування: набір для швидкого старту discovery

• Розберемо, як правильно формулювати гіпотези
• Проаналізуємо, що має бути в гіпотезі, щоб переконатися, підтверджена вона чи спростована
• Опануємо дослідницькі інструменти для перевірки гіпотез різних типів
• Дізнаємось, як підготуватись до тестування та інтерв'ю з користувачами

Дизайн онбордингу та першої сесії

• Визначимо на березі, що таке онбординг та для чого він потрібен
• Дізнаємося все про aha-moment та як його визначити
• Навчимося вести користувачів до цінності й утримувати нових юзерів після завантаження застосунку та першої взаємодії з ним
• Розберемо приклади онбордингів й приглядаємося, які працюють класно, а які варто покращити

Human interfaces guidelines та material design

• Пройдемося кожною дизайн-системою, щоб навчитися створювати нативні, швидкі в розробці інтерфейси з доступних компонентів
• Розберемо особливості material design для Android, iOS та вебінтерфейсів
• Вивчатимемо UI Kit та SwiftUI та як працювати з їхніми документаціями
• Дізнаємося, як працювати з навігацією, модальністю, таблицями та рядками
• Розберемо дизайн-гайди з останніх iOS
• Розглянемо особливості дизайну запитів на дозвіл, сенсорного досвіду, віджетів, списків дій і випадних меню
• Навчимося працювати з типографією, іконками та кольорами для мобільних інтерфейсів

Дизайн типових рішень в застосунках

• Опануємо патерни та ментальні моделі в мобільних інтерфейсах
• Дізнаємось, як створювати та оптимізувати авторизацію, екран підписки, checkout, фільтрацію та пошук
• Розглянемо прийоми дизайну графіків, мап, календарів, індикаторів прогресу, підказок

Робота з тригерами

• Навчимося дизайнити застосунок так, щоб користувачі поверталися частіше
• Дізнаємось, як формувати в юзерів звички за допомогою дизайн-гачків і тригерів
• Розглянемо реальні приклади залучення тригерів в онбординг застосунків

Дизайн інтерфейсів під кросплатформу

• Визначимо, що взагалі таке кросплатформний застосунок
• Дізнаємось, як його створювати та які у нього переваги й недоліки
• Розберемо підходи до дизайну кросплатформ
• Навчимося працювати з технічними можливостями й обмеженнями фреймворків, щоб отримати нативний UX

Дизайн і маркетинг

• Дізнаємося шлях користувачів, який вони проходять, щоб опинитися в магазині застосунків App Store і Google Play
• Розберемось, як працюють магазини застосунків та яку роль відіграє ASO
• Навчимося пропрацьовувати очікування користувачів і створювати сторінку застосунку в App Store та Google Play
• Опануємо роботу зі знімками екранів, відео, описами застосунку та А/B тестуванням маркетинг-дизайну

Дизайн PWA

• Навчимося працювати з технологією, що дозволяє будувати вебзастосунки, які можна завантажити на телефон з браузера
• Поговоримо про адаптивний дизайн
• Дослідимо можливості HTML5 на мобільних пристроях та корисні API

Оформлення контенту

• Навчимося організовувати таблиці, графіки та велику кількість інформації на мобільному екрані
• Розберемо основні прийоми, які допоможуть оформлювати контент максимально зручно для користувачів
• Проаналізуємо приклади інтерфейсів з цими прийомами

Продуктові метрики в мобільних застосунках

• Розберемо групи метрик, CAC та LTV
• Знайдемо відповідь, чому retention - найголовніша метрика в мобільному застосунку
• step by step пройдемося по тому, як дизайнити, запускати та оцінювати мобільні експерименти (A/B тестування)
• Дізнаємось, як дизайнити для залучення, активації та монетизації

Кар'єрне

• Дізнаємось, як потрапити у велику компанію
• Проаналізуємо особливості проєктів, плюси та мінуси
• Зрозуміємо, як правильно збирати портфоліо та проходити співбесіди
• Вивчимо, як документувати свої рішення та продуктивно співпрацювати з командою
• Розберемо решту кар'єрних запитань, на які хочете знайти відповіді

Особливості курсу

• Живі заняття
• Регулярний фідбек
• Курсовий проєкт
• Сертифікат за здобутки
• Можна повернути кошти протягом 7 днів від початку курсу

Викладачі курсу

• Тетяна Біломар - Продуктова дизайнерка в Сільпо
• Дмитро Шведун - Product Designer at Meta Inc.
• Данило Приходько - Дизайнер продукту в Kyivstar.Tech

Курс відмінно підійде для власників бізнесу, комерційних директорів або директорів з маркетингу, керівників відділу продажу. Під час навчання ви опануєте техніки продажів, навчитеся самостійно наймати сейлзів або зможете створити вмотивовану сейлз-команду, дізнаєтесь як безпечно масштабувати бізнес на новий ринок, оволодієте must-have інструментами для аналітики, техніками холодних і теплих продажів.

Програма курсу

Структура прибуткового відділу продажу

• Міфи про відділ продажу
• 7 складників для побудови сильного відділу продажу
• Не директором єдиним: ролі у відділі продажу (тімлід, бізнес-тренер, адміністратор)
• Взаємодія відділу продажу та клієнтського сервісу
• Розробка плану продажу, який реально виконати

Наймання та адаптація сейлз-менеджерів

• Must-have характеристики менеджера з продажу, важливіші за досвід
• Самостійний пошук та підбір сейлзів
• Як наймати віддалено та під час кризи
• Співбесіди в минулому: як проводити конкурси
• Адаптація за 4 дні: побудова системи онбордингу сейлзів

Техніки продажу

• Холодні та теплі продажі: різниця у підходах
• Клієнт підкаже, як йому продавати: структура ідеального продажу
• Гола правда про заперечення
• Як продавати дорого: техніки презентації ціни
• Типологія клієнтів, або як знайти підхід до кожного

Холодні продажі через LinkedIn

• LinkedIn як корпоративний інструмент комунікації
• Inbound vs Outbound: як використовувати їх у продажах
• Чи може LinkedIn бути основним інструментом холодного продажу
• Лідогенерація та побудова воронки продажів у LinkedIn

Онлайн-воркшоп

Знайомимося ближче: на вебінарі ви зможете розповісти про свою нішу, описати запити й проблеми, з якими стикаєтеся в продажах, та обговорити з викладачем очікуваний результат від курсу. Викладач відповість на всі запитання.

Комерційна пропозиція

• Розбираємо ефективні комерційні пропозиції для діджиталу
• Структура комерційних пропозицій: що не можна пропускати
• Роль дизайну: поради та приклади оформлення

Інструменти продажу

• Написання скриптів, які конвертять
• Як CRM-система заощаджує гроші бізнесу та яку краще обрати
• IP-телефонія: види, поради, користь
• Додаткові інструменти для оптимізації вашої роботи

Налаштування CRM-системи для бізнесу

• Користь CRM для бізнесу: які завдання розв'язує система
• Автоматизація показників та аналітики на прикладі HubSpot
• Приклади вдалої імплементації CRM у компанії

Мотивація менеджерів з продажу

• Знаходимо підхід до сучасного покоління у відділі продажу
• Нематеріальна мотивація: чому важливий робочий простір, корпоративна культура, свобода тощо
• Як матеріальні бонуси для сейлзів збільшують обіг компанії: дивимося на цифри
• Розбір кейса: система мотивації в Laba

People management

• 7 правил people management, щоби команда працювала без вашого контролю 24/7
• Процес виплати зарплати: коли, скільки та кому першому
• Як збалансувати продажі для кількох проєктів та KPI
• Продажі в Кремнієвій долині: приклади OKR
• Система розвитку сейлзів

Корпоративна культура

• Корпоративна культура мрії існує лише в корпораціях – чи досяжна для будь-кого?
• Як і навіщо оцифровувати корпоративну культуру
• HR-метрики, які допоможуть визначити проблеми в команді

Аватар керівника відділу продажу

• Хто такий керівник відділу продажу: базові компетенції та типові помилки
• Як наймати та скільки платити керівнику відділу продажу
• Що питати з КВП: функції, потрібні для кожного бізнесу
• Підбір керівника відділу продажу: як оцінити кандидата ще до інтерв'ю

Систематизація та аналіз відділу продажу

• Аналітика та дашборди: як ухвалювати рішення, що ґрунтуються на цифрах
• Систематизація бази клієнтів (так-так, чорні списки клієнтів теж потрібні)
• Як не втратити лояльність клієнта
• Збільшуємо продажі за допомогою Cross-sell і Up-sell

Фінанси в продажах

• Основні показники успішності компанії (на прикладі Tesla)
• Реінвестування та коефіцієнти ліквідності (розбираємо кейс Uber)
• Лайфхаки для автоматизації фінансової звітності

Партнерство в бізнесі

• Чекліст для вибору партнера: на що звертати увагу
• Цілі та стратегія партнерства
• На що впливають вклади партнерів та їхні активи
• Ролі в партнерстві та правила розподілу доходу
• Управління кризовими ситуаціями в партнерстві
• Юридична регламентація. basics

Вихід на інші ринки

• Як не нафакапити під час виходу на інший ринок
• Готуйтеся зменшувати KPI: відмінності закордонних відділів продажу
• Специфіка побудови відділу продажу в країнах Європи та США

Побудова особистого бренду

• Кому не обійтися без персонального бренду
• Аналіз і створення стратегії брендингу
• Ідентифікація персонального бренду: як змусити його запрацювати
• Взаємодія з іншими та розвиток нетворкінгу для персонального бренду

Онлайн-воркшоп з Іллею Рейнішем

Фінальна Q&A: викладач відповість на ваші запитання, розбере складні домашні завдання та підкаже, як прокачати слабкі зони.

Особливості курсу

• Курс складається з 12 онлайн занять, які проходять по вівторкам і четвергам
• 7 запрошених лекторів, кожен з яких фахівець у своїй галузі та має великий досвід роботи
• Доступ до додаткових матеріалів
• Викладач надасть особистий фідбек щодо домашніх завдань

Викладачі курсу

• Ілля Рейніш - Комерційний директор та співвласник Laba Group
• Юрій Гладкий - засновник і СЕО бренд-маркетингової агенції Grape
• Антон Шулик - фінансовий директор з 12-ричним досвідом в фінансах (ex-GM Uber Eats Ukraine)
• Євген Артюхов - Керівний партнер юридичної компанії ASA Group
• Катерина Глушеня - HR-директорка в Laba Group
• Андрій Шевчук - бренд-стратег і засновник SHEVHUK BÜRO
• Аліна Кулішова - Head of CRM у Laba Group
• Юлія Венцковська - LinkedIn Advisor, засновник та СЕО компаній-провайдерів мовних рішень MK:translations та Localica.io

Курс дасть чіткий роадмап: ви побачите, як AI інтегрується у роботу дизайнера - від досліджень до презентації готового рішення. Ви навчитеся писати ефективні промпти, створювати продукти разом із AI, делегувати рутину (аналіз, тексти, варіації дизайну) й залишати собі головне - креативність і стратегію.

Програма курсу

Вебінар-знайомство + вступ до AI в дизайні

• Що таке AI: ключові концепції та термінологія
• Переваги використання AI в роботі дизайнера
• Екосистема інструментів AI
• Основи prompt engineering
• Просунуті техніки промптингу

AI інструменти для маркетингових досліджень

• Новий підхід до рісьорчу з AI
• Джерела даних та пошукові AI платформи
• Аналіз конкурентів за допомогою AI
• Виявлення трендів, аналіз сигналів та побудова гіпотез

Робота з даними та аналітика

• Дизайнер як data communicator
• Структурування неструктурованих даних
• AI візуалізація: діаграми, класифікації, word cloud
• Аналіз конкурентів через AI

AI для розуміння користувачів

• Аналітика інтерв'ю
• Створення та використання AI персон
• Проведення інтерв'ю з AI згенерованими персонами
• Гіпотезування через AI моделювання
• Формулювання продуктової проблеми

Створення рішень для MVP

• Побудова структури продукту
• Планування roadmap через AI
• Створення AI презентацій для стейкхолдерів

Візуальний дизайн з AI

• Генерація концептів
• Артдирекшн і редизайн

Генеративний AI в дизайні

• Створення графічних елементів та іконографіки
• Генерація персонажів
• AI анімація

UX writing та контент

• Створення UX текстів
• Адаптація текстів під різні аудиторії
• Локалізація та переклади

Оцінювання дизайн-рішень

• Автоматизоване A/B тестування
• Генерація юзер-флоу та корнер-кейсів
• Аналіз результатів тестування

Вайб-кодинг

• Вступ у кодинг
• Інструменти трансформації дизайну в код
• TML/CSS для дизайнерів

Cursor та інструменти інтеграції

• Налаштування Cursor
• Перенесення UI елементів у код

Робота з API

• Інтеграція AI сервісів через API
• Створення бібліотеки компонентів

Тестування продукту

• Аналітика даних
• Користувацьке тестування з AI сценаріями
• Аналіз поведінки користувачів
• AI для генерації юніт-тестів

Етика та майбутнє AI в дизайні

• Усунення упереджень в AI розробках
• Тренди та майбутнє AI в дизайні

Майстерклас з інструментів AI

Воркшоп із застосування одного з AI інструментів.

Захист курсового проєкту

• Презентація напрацювань
• Демонстрація рішень, обмін досвідом

Випускний

• Неформальний факап івнінг
• Підсумки навчання, емоції та прогрес
• Тематичний вечір з інтерактивами

Особливості курсу

• Робота 1:1 з кураторами
• Регулярний фідбек
• Курсовий проєкт
• Інтерактивні онлайн-зустрічі
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Дмитро Старков - Product Designer for AI Solutions at Stellantis
• Ксенія Бутиріна - Product Lead Designer, founder Travelscope

Програма курсу

Дизайн-процес

• Розберемося, що таке дизайн-процес, для чого він потрібен та яким буває
• Дізнаємось, як він допоможе зробити дизайн кращим і принести більшу користь замовнику/продукту
• Ознайомимося з моделлю Double Diamond та її етапами
• Зрозуміємо, як завдяки дизайн-процесу поєднати потреби користувача, цілі бізнесу та технічні можливості
• Збагнемо, як в його межах організовувати роботу дизайнера

Збір бізнес-вимог

• Зрозуміємо, що таке kick-off дизайн-проєкту та які завдання він виконує
• З'ясуємо, хто такі стейкхолдери та їхні ролі, яка відповідальність у кожного учасника
• Розберемося, як залежно від цих ролей вести комунікацію та до яких етапів кого залучати
• Отримаємо поради та лайфхаки, як правильно підготуватися та провести kick-off
• Зосередимося на інтерв'ю стейкхолдерів: як провести попереднє дослідження, скласти запитання та провести розмову ефективно
• Дізнаємося, що таке stakeholder mapping, для чого його робити та що воно нам дає
• Зрозуміємо, як працювати з отриманими даними, щоб бачити загальну картину проєкту/продукту та з'єднати точки між дизайном і бізнесом

Аналіз домену

• Аналізуємо домен (сферу) замовника чи компанії, навчаємося визначати його сильні та слабкі сторони
• Розберемося, що таке конкурентний аналіз і навіщо він потрібен
• Навчимося правильно ставити завдання, обирати конкурентів, визначати показники, інтерпретувати та оформлювати отримані дані
• Потренуємося мапити бізнес за допомогою канвасів і фреймворків, які пропрацьовуємо на практиці

Розуміння цільової аудиторії

• Поговоримо, як знаходити та фіксувати болі користувачів, покращувати їхній досвід і робити UX дійсно seamless
• Практикуватимемося правильно проводити юзер інтерв'ю та пропрацюємо потенційно складні ситуації, які можуть трапитися на них
• Навчимося працювати з цією інформацією так, аби наші дизайн-рішення були правильними, а проблеми користувачів дійсно важливими

Фреймінг дизайн-челенджу

• Розберемося, чому етап ідеації важливий і як він веде шляхом інновацій
• Визначимо больові точки користувачів, порівняємо їх з вимогами бізнесу
• Згенеруємо багато різних ідей та сформулюємо дизайн-челендж на основі досліджень
• Розберемо ключові концепти та принципи, на які можна спиратися на етапі ідеації

Інформаційна архітектура, сортування карток, tree testing

• Вивчимо принципи та методи створення ефективної інформаційної архітектури для цифрових продуктів
• Розглянемо, як правильно організувати контент, щоб він був зрозумілим і доступним
• Попрактикуємо техніку сортування карток для оптимізації структури сайтів
• Навчимося визначати, як користувачі групують інформацію та як використовувати ці дані для створення інтуїтивно зрозумілої навігації
• Застосуємо методику tree testing для перевірки інформаційної архітектури без візуального дизайну, щоб зрозуміти, наскільки легко користувачі можуть знайти потрібну інформацію
• Освоїмо методи тестування та валідації інформаційної архітектури
• Зберемо та проаналізуємо зворотний зв'язок від користувачів для покращення навігації та зручності використання продукту

Процес ідеації

• Спробуємо різні техніки генерування дизайн-рішень: how might we, crazy 8, 5 whys
• Поговоримо, як правильно проводити брейншторми
• Навчимося практики mindmapping

Валідація дизайн-рішення

• Дослідимо всі можливі методи перевірки дизайну, з користувачами та без
• Навчимося вимірювати успіх дизайн-рішення за допомогою метрик
• Розглянемо варіанти швидкої валідації дизайну внутрішніми силами: коридорне та піратське тестування
• Дізнаємось, які можуть з'явитися обмеження в процесі тестувань та як із ними працювати
• Окремо зосередимося на когнітивних спотвореннях та емпіричних правилах, що враховують психологічні особливості юзерів

Концептуальні та ментальні моделі

• Дізнаємося, що таке концептуальні та ментальні моделі та як усунути розрив між ними
• Розберемо User Journsy Mapping, Service Blueprint, System Maps
• Вивчимо, як працювати з UML Use Case Diagram, task та user flow, Customer Journey Map
• Опануємо мапінги бізнес-процесів - Blueprint та Business Process Model and Notation

Юзабіліті та його вимірювання

• Розкладемо по поличках, що таке юзабіліті
• Дізнаємося, з яких частин воно складається, коли та навіщо його проводити
• Розглянемо різні види досліджень: якісні та кількісні, віддаленні та вживу, модеровані та ні
• З'ясуємо різницю між ними, переваги та недоліки кожного
• Вчитимемося ефективно їх вимірювати, незалежно від обраного варіанту

Прототипування та дизайн-системи

• Визначимо, чим є і не є прототипування, коли та навіщо його застосовувати
• Дізнаємося про види прототипування та в якому кейсі використовувати кожен
• Зрозуміємо, як правильно ділитися прототипами з користувачами
• Розберемо ключові tips & tricks для побудови дизайн-системи
• Створюватимемо дизайн-систему для проєкту

Фасилітація UX воркшопів

• Визначимося, навіщо та коли їх проводити
• Досліджуватимемо різні типи воркшопів та особливості кожного
• Дізнаємось, як будувати план та організовувати людей, щоб отримати максимально якісний результат
• Навчимося покроково проводити якісний воркшоп

Аналітика та метрики

• Покращуватимемо користувацький досвід на основі аналітики
• Дізнаємось, як ставити правильні запитання, щоб отримати якісну інформацію
• Дослідимо фреймворки розвитку продукту
• Обговоримо, на які показники треба звертати увагу
• Вчитимемося трактувати метрики

Комунікація та презентація

• Навчимося презентувати проєкти на основі чітких даних і результатів, тренуватимемося робити це ефективно
• Розглянемо основні види оповіді та у презентаціях
• Дізнаємось, як правильно давати фідбек та вибудовувати взаємодію всередині дизайн-команд

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Регулярний зворотній зв'язок
• Інтерактивні онлайн-зустрічі
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Євген Олексюк - Senior UX Designer at EPAM
• Марія Коковіна - Product Designer at Questrade
• Олександр Головко - UX Lead at Lazarev Agency
• Микола Анікєєнко - Lead Designer at EPAM
• Анна Дем'яненко - Lead Product Designer at Lazarev
• Анна Ліщинська - Senior Product Designer at Fozzy Group, LOKO

На курсі ви навчитеся проєктувати й впроваджувати мультиагентні системи, де AI-агенти з визначеними ролями розв'язують складні багатокрокові задачі в межах єдиної архітектури. Ви опануєте побудову агентів, способи їх комунікації, оркестрацію workflow та підготовку до запуску в продакшн.

Програма курсу

Основи GenAI та LLM як фундамент для мультиагентних систем

• Розумітимете роботу LLM на базовому рівні та їхні обмеження
• Усвідомите цінність агентних та мультиагентних підходів
• Знатимете основні принципи роботи трансформерів та концепцію attention
• Вмітимете пояснити, що таке токени, ембедінги та контекстне вікно
• Орієнтуватиметеся в імовірнісній природі відповідей LLM та причинах виникнення галюцинацій

Поняття LLM Agent

• Знатимете основні компоненти архітектури LLM-агента
• Вмітимете визначати ролі, цілі та обмеження для агента
• Ознайомитеся з популярними фреймворками для побудови агентів
• Орієнтуватиметеся в принципах роботи пам'яті та управління контекстом
• Розумітимете, як формується поведінка агента через поєднання prompt, пам'яті, інструментів та механізмів reasoning

Інженерія LLM-агентів

• Вмітимете створювати базових агентів з використанням фреймворків
• Зможете спроєктувати поведінку агента й керувати його взаємодією з інструментами відповідно до заданої логіки
• Розумітимете концепцію Tool/Function Calling
• Інтегруватимете зовнішні інструменти в агента

Prompt Engineering техніки для керованих мультиагентних систем

• Розберетеся в різниці між Zero-Shot, Few-Shot і Chain-of-Thought підходами
• Знатимете основні компоненти якісного промпту
• Вмітимете використовувати різні техніки промптингу залежно від завдання та проєктувати промпти
• Розумітимете, як за допомогою prompt chaining та reflection-технік забезпечувати передбачувану і стабільну поведінку агентів

Побудова RAG-систем для мультиагентних рішень

• Зрозумієте принципи роботи RAG-систем
• Вмітимете створювати embeddings та зберігати їх у векторних базах
• Знатимете різні стратегії chunking та їх застосування
• Вмітимете будувати базові RAG-системи
• Інтегруватимете RAG як окремий компонент у мультиагентну систему та використовуватимете його для ухвалення рішень агентами

Інструменти оркестрації AI-агентів

• Розберетеся в оркестрації в мультиагентних системах
• Вмітимете створювати складні workflow з використанням LangGraph
• Проєктуватимете і реалізовуватимете керовані мультиагентні workflow з умовами, циклами та паралельними гілками виконання
• Керуватимете станом агентів та передачею контексту між ними в складних сценаріях
• Обиратимете інструмент оркестрації залежно від задачі та архітектури системи

Дизайн взаємодії агентів

• Знатимете різні типи взаємодії між агентами
• Вмітимете проєктувати communication patterns між агентами
• Розумітимете, як розробити мультиагентну систему
• Розподілятимете ролі між агентами та налаштовуватимете їхню відповідальність у складі AI-команди
• Обиратимете модель взаємодії агентів залежно від типу задачі

Воркшоп: побудова мультиагентної системи

• Вмітимете будувати повноцінні мультиагентні системи від початку до кінця
• Розумітимете практичні виклики імплементації теоретичних концепцій
• Імплементуватимете складні communication patterns
• Реалізовуватимете механізми Human-in-the-Loop для контролю критичних рішень у мультиагентних системах
• Будуватимете динамічні воркфлоу з умовною маршрутизацією та вибором агентів залежно від контексту задачі

Протоколи комунікації

• Ознайомитеся з протоколом MCP та його застосуванням
• Знатимете принципи роботи A2A-протоколу
• Вмітимете проєктувати структуру повідомлень для агентів
• Розумітимете, як використовувати протоколи комунікації для побудови масштабованих і незалежних агентних систем
• Реалізовуватимете взаємодію між агентами через стандартизовані протоколи в реальних проєктах

Інструменти тестування та моніторингу

• Розумітимете специфіку тестування LLM-систем
• Вмітимете визначати метрики якості для агентних систем
• Знатимете інструменти для моніторингу і трекінгу
• Проводитимете Prompt Evaluation та Regression Testing
• Виявлятимете погіршення якості роботи агентів у продакшені та прийматимете рішення щодо їхньої оптимізації

Особливості деплойменту агентних систем

• Розумітимете архітектуру продакшн-середовища для LLM-агентів
• Вмітимете контейнеризувати агентні системи
• Ознайомитеся з наявними хмарними сервісами
• Обиратимете оптимальну стратегію деплойменту агентної системи залежно від вимог до масштабування, вартості й безпеки
• Розумітимете ризики безпеки агентних систем та вмітимете закладати базові механізми захисту

Експлуатація та підтримка

• Розумітимете цикл продакшн-системи на базі LLM
• Вмітимете планувати версіювання та оновлення
• Знатимете методи оптимізації продуктивності й вартості
• Вмітимете ухвалювати обґрунтовані рішення щодо оптимізації витрат і якості агентних систем у процесі їхньої експлуатації
• Організовуватимете процес збору фідбеку та метрик для постійного покращення роботи мультиагентної системи

Прикладні сценарії multi-agent systems

• Знатимете реальні сценарії застосування мультиагентних систем
• Вмітимете адаптувати технології до конкретних бізнес-задач
• Оцінюватимете доцільність використання multi-agent підходу
• Зможете проєктувати архітектуру мультиагентної системи під конкретний прикладний сценарій
• Зрозумієте, як обирати інструменти й ролі агентів залежно від задачі та обмежень бізнесу

Захист курсових проєктів

• Презентуєте фінальний проєкт
• Поставите запитання колегам
• Отримаєте фідбек від лектора

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Підтримка в Slack
• Індивідуальний фідбек
• Курсовий проєкт: власна мультиагентна система
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Влад Шанін - Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії