Курсы с использованием искусственного интеллекта

Протягом двох місяців навчання буде робота з AI-відео, статикою, аватарами, голосами, музикою та рекламними креативами. У фокусі - повний процес: від брифу, референсів і промптів до генерації, доробки в After Effects, фінальної збірки та презентації рішення замовнику.

Програма курсу

Як AI змінює індустрію motion-дизайну

• Порівняємо класичний motion pipeline та AI-first pipeline
• Розберемо нові ролі й задачі motion-дизайнера
• Створимо мінікліп із музикою, аватаром, озвучкою та AI-кадрами

AI для відео і статики

• Згенеруємо рекламні зображення через AI
• Порівняємо один промпт у різних AI-моделях
• Адаптуємо референси через GPT, Gemini або Claude
• Попрацюємо з D-ID, Flow, Adobe Firefly та Figma AI

Higgsfield для motion

• Розберемо Higgsfield як інструмент для motion production
• Попрацюємо з AI Video Generator, AI Image Generator і Cinema Studio
• Створимо fashion-фотосесію з аватаром і зберемо результат в After Effects

Prompt Engineering для motion designer

• Розберемо, як AI інтерпретує промпти для motion-сцен
• Складемо структуру промпта: subject, style, motion, camera, lighting, details
• Створимо промпти для Tech Product Shot, Abstract Motion Scene і Character Scene

Діагностика промптів і робота з ітераціями

• Розберемо типові помилки у prompt engineering
• Навчимося відрізняти проблему промпта від проблеми інструменту
• Створимо один продукт у трьох стилях: luxury, tech і playful

AI + After Effects: новий production pipeline

• Порівняємо традиційний та AI-first pipeline
• Допрацюємо AI-генерації в Adobe After Effects
• Зберемо motion-сцену 5-10 секунд із рухом, кольором і polish

Бриф і знайомство із замовником

• Познайомимося із задачею реального замовника
• Визначимо бізнес-ціль відео
• Підготуємо moodboard і презентацію ідеї

AI для прискорення production

• Навчимося створювати серії креативів і 10+ варіацій
• Попрацюємо з hook, body, product reveal і CTA як окремими блоками

Data-driven motion design

• Розберемо, як дивитися на креативи через дані
• Познайомимося з CTR, CPC, retention, hook rate і hold rate
• Проаналізуємо метрики та створимо 3 відео в різній стилістиці

Практика створення рекламних гіпотез

• Проаналізуємо результати рекламних креативів та сформуємо гіпотези
• Підготуємо 2-3 варіанти переробленого креативу

Робота motion-дизайнера в AI-first команді

• Розберемо робочий день AI motion designer
• Навчимося взаємодіяти з маркетологом, UAM і motion-командою
• Побудуємо командний pipeline від брифу до тесту

AI stack motion designer у 2026 році

• Складемо AI stack для ідей, промптів, генерації, доробки й організації
• Визначимо workflow
• Сформуємо roadmap розвитку після курсу

Фіналізація курсового проєкту

• Допрацюємо AI motion-проєкт після фідбеку
• Підготуємо фінальну презентацію для замовника
• Оформимо кейс для портфоліо

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Живі вебінари
• Домашні завдання
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Спільнота та нетворкінг
• Сертифікат про проходження курсу
• Для навчання потрібні платні підписки на ChatGPT / Claude та Higgsfield

Викладачі курсу

Аліна Капінос - Creative Producer, Reface ex Team Lead Production at Promova / Zeely

Впродовж 8 тижнів ви пройдете шлях від ідеї до перших користувачів: визначите проблему, поспілкуєтеся з клієнтами, побудуєте MVP, протестуєте рішення, зберете фідбек і навчитеся відстежувати метрики.

Програма курсу

Вебінар-знайомство

• Знайомство зі студентами, очікування, правила курсу
• Фаундер - це особлива людина чи ні, які якості потрібні
• Міф про "успіх за одну ніч"
• Що змінив AI: чому 2026 - найкращий час бути соло-фаундером
• Як і де шукати ідеї
• Бриф курсового проєкту
• Інструменти: Google Spreadsheet / Notion (для ведення всіх домашніх завдань курсу)
• Практика: нотатка про особисту мотивацію, аналіз власних сильних сторін, щоденна генерація ідей (9 ідей за 3 дні)

Пошук ідеї для стартапу: де шукати та що вибрати

• Де шукати ідеї
• Як вибрати ідею: оцінка ринку та бізнес-моделей
• TAM, SAM, SOM
• Попередня валідація
• tarpit ideas: що це і як їх уникнути
• Практика: оцінка 9 згенерованих ідей за критеріями (біль аудиторії, founder-idea fit, розмір ринку, конкуренція), вибір однієї ідеї

Ваш ідеальний користувач: хто він, як його впізнати, де шукати

• Чому фаундери, які знають свого користувача, виграють ICP, Bullseye customer та інші способи зрозуміти аудиторію хто такі early adopters
• Де шукати ваших користувачів
• Як AI може (і не може) допомогти в дослідженні
• Практика: створення портрету ICP (роль, контекст, болі, тригер), визначення 5-7 ознак цільового користувача, пошук 3-5 місць для рекрутингу на інтерв'ю

Customer interview: мінімум ресурсів, максимум результату

• Як провести інтерв'ю з користувачами мінімальними ресурсами
• Рекрутинг, сценарій, обробка інсайтів
• Як чути те, що між рядків
• Обробка розмов
• Інструменти: Zoom / Google Meet, AI-інструменти для нотаток та транскрибації (Granola, Bluedot тощо)
• Практика: підготовка гайду для інтерв'ю та шаблону запрошення, проведення 5 інтерв'ю з ICP, аналіз інсайтів

AI-native бізнес: як зробити ШІ партнером

• Як будувати AI-native бізнес
• LLM: відмінності, сильні сторони, коли що використовувати
• Робочий процес соло-фаундера: дизайн, дослідження, код, тексти
• Інструменти: ChatGPT, Claude (вибір LLM для роботи)
• Практика: організація системи роботи з AI - створення проєкту в LLM, додавання документів по продукту, налаштування контексту

Аналіз конкурентів з AI

• Чому конкуренти - це добре
• Як визначити конкурентів і на що звертати увагу
• Як аналізувати, щоб отримати користь, а не демотивацію
• AI для швидкого конкурентного аналізу
• Практика: дослідження мінімум 3 прямих і непрямих конкурентів (бізнес-модель, канали залучення, сильні/слабкі сторони), формулювання унікальної відмінності свого продукту

Скоуп першої версії продукту

• Що має бути в першій версії: must-have та чим можна пожертвувати
• Value Proposition Canvas як інструмент вибору головного
• Як не загрузнути в розробці на місяці
• Практика: заповнення Value Proposition Canvas, визначення 3-5 ключових функцій MVP, фіксація конкретного дедлайну

MVP без розробників

• Claude Code, Replit, Lovable - що вибрати
• AI для роботи з дизайном інтерфейсу
• Як побудувати процес розробки і тестування з AI
• Найкращі практики промптів для написання коду
• Інструменти: Claude Code, Replit, Lovable, GitHub
• Практика: побудова першої робочої версії продукту в обраному no-code/AI-інструменті, тестування основного сценарію

Гостьовий вебінар: шлях соло-фаундерки

Соло-фаундерка ділиться особистим досвідом побудови стартапу поодинці.

Валідація MVP: чи справді рішення вирішує проблему

• Де взяти користувачів для перевірки рішення
• Інтерв'ю + демо як спосіб отримати відгуки
• Що робити, якщо користувачі не в захваті
• Інструменти: Loom / QuickTime (запис демо-відео)
• Практика: створення відео-демо продукту (до 2 хв), тестування на 3 представниках ICP, збір і фіксація ключових інсайтів

Аналітика та метрики для соло-стартапу

• Які метрики важливі на ранній стадії
• Що таке vanity metrics і як не впасти в спокусу міряти все
• Які інструменти допоможуть тримати руку на пульсі
• Практика: визначення 3 ключових метрик здоров'я стартапу з поясненням, чому важливі й як часто відстежувати

Бізнес-модель та гроші

• Фреймворк для формування бізнес-моделі
• Способи ціноутворення: за що платить користувач
• Особливості ціноутворення у світі AI-продуктів
• unit-економіка
• Практика: опис бізнес-моделі продукту, визначення стратегії ціноутворення, створення плану перевірки готовності платити

Гостьовий вебінар: пошук інвестицій та ідеальний пітч

• Рейзити чи ні: інвестиції vs бутстрапінг
• Стадії: pre-seed / seed / Series A
• На що справді дивляться інвестори
• Що треба знати фаундеру про valuation, dilution
• Пітч-дек: як зробити ідеальний
• Де і як шукати гроші: практичні кроки

Команда: ШІ та перші найми

• Коли час наймати, кого наймати першим
• Чим зацікавити перших працівників, коли грошей ще немає
• Як будувати взаємодію в команді без сталих процесів
• Практика: підготовка структури пітчу курсового проєкту (проблема, рішення, ринок, метрики, наступні кроки), створення 5-7 слайдів презентації, репетиція пітчу (до 3 хв)

Demo day: захист курсового проєкту

• Фінальний захист кейсу студентами перед кураторкою
• Допуск до захисту - за умови виконання 80% домашніх завдань
• Практика: презентація власного стартапу, отримання фідбеку

Випускний

• Обмін враженнями: що вийшло, що не вийшло
• Напівформальна атмосфера
• Студенти діляться прогресом до/після курсу
• Факап-івнінг - згадуємо невдачі
• Фідбек для куратора та курсу

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Робота 1:1 з куратором
• Регулярний фідбек
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Альона Возна - Co-founder at Alphie
• Валерія Вольвач - Product Manager at Silpo
• Анастасія Васенко - Scrum Master, Agile Coach at Levi9

Програма курсу

Модуль 1. Вступ до АІ та No-Code розробки

Блок 1. Революція AI у веб та мобільній розробці

• Як раніше створювали додатки і що змінилося
• Що таке No-code: платформи для створення додатків без програмування
• Огляд топ-платформ: Bubble, FlutterFlow, Adalo, Webflow
• AI-інструменти для розробників: ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, studio.firebase, lovable
• Статистика ринку: можливості заробітку та перспективи індустрії

Блок 2: Планування проєкту: від ідеї до MVP

• MVP: як починати з простої версії продукту
• Дослідження ринку: аналіз конкурентів та їх стратегій
• User Personas та Customer Journey Map: розуміння потреб користувачів
• Технічний вибір: iOS vs Android vs крос-платформа
• Бюджетування: порівняння вартості no-code vs традиційної розробки

Модуль 2. Побудова інтерфейсів та відтворення продуктового циклу

Блок 3. Логіка продукту та ТЗ в FigJam і Notion

• Формуємо цілі продукту і критерії успіху
• Виявляємо потреби та проблеми клієнта
• Створюємо зрозумілі user stories для роботи
• Будуємо чіткі користувацькі потоки у FigJam
• Збираємо структурне ТЗ у Notion для запуску

Блок 4. Створення Wireframe за допомогою uxpilot.ai

• Формуємо набір ключових екранів продукту
• Готуємо промпт для генерації wireframe
• Додаємо потрібні поля з моделі даних
• Генеруємо кілька варіантів макетів у AI
• Перевіряємо макети й покращуємо промпт

Модуль 3. Знайомство з Bubble AI: головні вкладки та інструменти

Блок 5. Bubble AI

• Створюємо структуру застосунку через Bubble AI
• Пишемо чіткі промпти для генерації сторінок
• Генеруємо основу продукту та доопрацьовуємо
• Створюємо data types і базові правила доступу
• Підключаємо ChatGPT чи Claude окремо через API Connector

Блок 6. Основні таби в Bubble

• Design Tab: створюємо інтерфейс і ключові елементи
• Workflow Tab: налаштовуємо логіку дій та переходів
• Data Tab: керуємо базою даних і доступами
• Styles Tab: задаємо єдині стилі для дизайну
• Plugins Tab: підключаємо інтеграції та розширення

Модуль 4. Знайомство з Bubble. Основи

Блок 7. Основи роботи в Bubble

• Dynamic expressions: додаємо динамічну логіку в елементи
• Finding data: шукаємо потрібні дані в базі
• Displaying data: виводимо інформацію на сторінку
• Conditions: змінюємо поведінку елементів за умовами
• Responsive Design: підлаштовуємо інтерфейс під різні екрани

Блок 8. Основи роботи в Bubble

• Previewing: переглядаємо роботу застосунку в реальному часі
• Backend Workflows: налаштовуємо фонові процеси та автоматизації
• Settings Tab: керуємо доменом, правами доступу й конфігурацією
• Logs Tab: відстежуємо помилки, події та виконання дій
• Підсумки: збираємо всі навички для впевненого старту

Модуль 5. Робота над проєктом. Frontend на Bubble

Блок 9. Елементи інтерфейсу та стилізація

• Input fields: додаємо різні поля для введення даних
• Repeating Groups: показуємо списки й динамічні колекції
• Pop-ups: створюємо модальні вікна для дій користувача
• Стилізація: оформлюємо кольори, шрифти та ефекти
• Conditional formatting: змінюємо вигляд елементів за умовами

Блок 10. Робота з Figma та перенесення дизайну в розробку

• Експорт з Figma: готуємо макети й стилі до імпорту
• Перенесення дизайну: відтворюємо layout, сітку й відступи
• Styles у Bubble: задаємо кольори, шрифти й тіні для UI
• Responsive: налаштовуємо контейнери для адаптивності
• Практика: переносимо екран із Figma у Bubble інтерактивно

Модуль 6. База даних в Bubble та редагування даних

Блок 11. Структура даних та типи даних

• Data Types: створюємо структуру даних без SQL
• Fields: додаємо текстові, числові, датові та медіа-поля
• Relationships: будуємо зв'язки між таблицями
• Планування: проєктуємо логічну структуру бази
• Практика: реалізуємо приклади реальних моделей даних

Блок 12. CRUD операції та пошук

• CRUD: створюємо, читаємо, оновлюємо й видаляємо дані
• Створення: додаємо записи через інтуїтивні форми
• Відображення: показуємо дані в Repeating Groups
• Редагування: змінюємо або видаляємо записи користувача
• Пошук: фільтруємо дані для швидкого доступу

Модуль 7. Практичний модуль

• Блок 13. Практика за пройденими темами
• Блок 14. Практика за пройденими темами

Модуль 8. Пошук та система користувачів у Bubble

Блок 15. Пошук в Bubble

• Стандартні плагіни: додаємо базовий пошук без коду
• Вбудовані інструменти: створюємо власні пошукові запити
• Algolia: підключаємо потужний пошук для великих проєктів

Блок 16. Реєстрація та логін

• Auth flow: налаштовуємо реєстрацію, логін і відновлення
• Custom fields: додаємо власні поля для профілів
• Email verification: вмикаємо підтвердження пошти при вході
• Password policies: задаємо вимоги до надійних паролів
• Профіль: дозволяємо користувачу редагувати дані
• Privacy rules: починаємо налаштовувати доступи

Модуль 9. Навігація, тимчасові дані та локалізація

Блок 17. Локалізація декількох мов

• Структура: налаштовуємо базу для багатомовності
• Статичні тексти: перекладаємо фіксований контент
• Перекладач: підключаємо інструмент для авто-перекладу
• Динамічні дані: показуємо контент мовою користувача
• Валюти: адаптуємо ціни під різні країни

Блок 18. Навігація та тимчасові дані

• Тимчасові дані: зберігаємо змінні без бази
• Custom States: передаємо дані між елементами
• URL-parameters: керуємо станами через адресу сторінки
• Temp user data: працюємо з даними неавторизованого користувача
• Навігація: налаштовуємо переходи між сторінками

Модуль 10. API

Блок 19. API Connector & Rest API

• HTTP Methods: отримуємо, створюємо та оновлюємо дані через API
• Авторизація: налаштовуємо ручні ключі та headers
• Basic Auth: підключаємо сервіси через логін і пароль
• OAuth2 / JWT: працюємо з токенами й доступами
• Stripe приклад: налаштовуємо тестові платежі через API

Блок 20. Bubble API

• Data API: відкриваємо CRUD-доступ до даних через REST
• Workflow API: запускаємо бекенд-процеси через HTTP-запити
• Exposing & Privacy: обираємо, які дані безпечно показувати
• Parameters: передаємо параметри й JSON у запитах
• Responses: повертаємо коректні статуси й JSON-відповіді

Модуль 11. AI інтеграції в Bubble

Блок 21. Підключення OpenAI API

• API Connector: підключаємо зовнішні AI-сервіси до Bubble
• OpenAI: інтегруємо ChatGPT у додаток
• Промпти: створюємо ефективні запити для точних відповідей
• Витрати: оптимізуємо використання токенів і бюджету
• Помилки: обробляємо збої та некоректні відповіді AI

Блок 22. Google AI Services та інші API

• Google AI: підключаємо Vision, Translation та Speech-to-Text
• Custom AI workflows: будуємо складні автоматизовані процеси
• Hugging Face: додаємо готові ML-моделі у продукт
• AI-генерація: створюємо тексти, описи та зображення
• Моніторинг: відстежуємо використання й ефективність AI-функцій

Модуль 12. Створення нативного мобільного додатку

Блок 23. Створення нативного додатку на Bubble

• Mobile-підходи: обираємо між PWA та нативним webview
• Архітектура: проєктуємо екрани у single-page форматі
• Навігація: додаємо стани, параметри та мобільні вкладки
• Функції девайса: підключаємо камеру, файли, геолокацію й пуші
• Продуктивність: оптимізуємо запити, кеш, зображення та reusable-елементи

Блок 24. Створення нативного додатку за допомогою обгордки в WebApp

• Підготовка Bubble: налаштовуємо mobile-first структуру та швидкість
• BuildNatively: створюємо проєкт для iOS та Android
• Налаштування: додаємо іконки, splash screen і стартовий екран
• Навігація: керуємо back-кнопкою та зовнішніми лінками
• Доступи: вмикаємо камеру, геолокацію та файли
• Сповіщення: підключаємо сервіс пуш-повідомлень
• Збірка: генеруємо .aab та .ipa з підписом
• Публікація: завантажуємо додаток у Play Console та App Store

Модуль 13. Публікація Bubble додатка

Блок 25. PWA та мобільна оптимізація

• PWA: робимо веб-додаток, що працює як мобільний
• Швидкість: оптимізуємо завантаження сторінок і ресурсів
• Offline: додаємо роботу без інтернету
• Push: налаштовуємо сповіщення у PWA
• Іконки: готуємо app icons та splash screens

Блок 26. Домени та деплоймент

• Custom domain: підключаємо власний домен до проєкту
• SSL: забезпечуємо безпечне з'єднання й захист даних
• Mobile wrappers: готуємо вебдодаток до мобільної упаковки
• Performance: відстежуємо швидкість і стабільність роботи
• Backup: керуємо версіями й створюємо резервні копії

Модуль 14. Публікація Bubble мобільного додатка

Блок 27. Bubble автоматизація

• Кешування: зберігаємо дані, що змінюються рідко
• Індекси: прискорюємо фільтрацію та пошук у базі
• Пагінація: показуємо списки частинами, а не все одразу
• Фонові задачі: переносимо важкі операції у бекенд
• Оптимізація медіа: стискаємо зображення й виносимо файли в CDN
• Інтерактив: застосовуємо дебаунс і троттл для економії запитів

Блок 28. CRUD операції та real-time updates

• Створення: додаємо записи через форми або API
• Відображення: показуємо дані з фільтрами та сортуванням
• Оновлення: редагуємо існуючі записи користувача
• Видалення: робимо безпечне видалення з підтвердженням
• Real-time: відображаємо зміни без перезавантаження сторінки
• WebSockets: використовуємо live-з'єднання в Bubble
• Синхронізація: узгоджуємо дані між кількома користувачами
• Оптимізація: пришвидшуємо real-time запити
• Конфлікти: обробляємо одночасне редагування

Модуль 15. Make

Блок 29. Основи Мейк

• Основи Make
• Make: знайомимось із платформою та її можливостями
• Перший сценарій: запускаємо базову автоматизацію
• Triggers & Actions: реагуємо на події та виконуємо дії
• Інтеграції: підключаємо популярні сервіси без коду
• JSON: працюємо з даними у запитах
• Помилки: обробляємо збої у сценаріях
• Тестування: перевіряємо та налагоджуємо логіку
• Автоматизація: використовуємо планувальник для регулярних задач

Блок 30. Практична робота на мейк та звязок з Bubble проектів

• API-зв'язок: підключаємо Bubble до Make через API
• Email-автоматизація: запускаємо розсилки без ручної роботи
• Синхронізація: передаємо дані у Google Sheets або CRM
• Файли: обробляємо зображення й документи автоматично
• Webhooks: пов'язуємо системи в реальному часі
• Бекапи: робимо автоматичні резервні копії
• Моніторинг: отримуємо сповіщення про помилки
• Масштабування: розширюємо сценарії під зростання проєкту

Модуль 16. Оптимізація, монетизація, фриланс

Блок 31. Як оптимізовувати ваш додаток та використання навантаження

• Продуктивність: аналізуємо швидкість роботи застосунку
• База даних: удосконалюємо структуру для швидших запитів
• Пошук: робимо запити максимально ефективними
• Кешування: використовуємо CDN та оптимізуємо медіа
• API: зменшуємо кількість викликів для економії ресурсів
• Capacity: стежимо за навантаженням і масштабуємося
• Тестування: перевіряємо продуктивність і шукаємо вузькі місця

Блок 32. Монетизація та фриланс

• Монетизація: обираємо модель - підписка, разова оплата чи freemium
• Платежі: підключаємо Stripe/PayPal для прийому оплат
• Ціноутворення: формуємо вартість продукту та стратегію продажів
• Фриланс-профіль: створюємо портфоліо й сильну експертизу
• Клієнти: шукаємо замовлення на Upwork та LinkedIn
• Оцінка: розраховуємо бюджет і готуємо договори
• Комунікація: ведемо клієнта прозоро та структуровано
• Масштабування: розширюємо проєкти та дохід фрилансера

Бонус: курс "Старт в АІ"

6 уроків, після яких штучний інтелект почне тебе слухатися.

Особливості курсу

• Доступ до модулів по всіх ключових AI та no-code інструментах (для створення мобільних застосунків і сайтів)
• Практичні завдання з перевіркою куратора
• Закрита Telegram-група для учасників: нетворкінг, підтримка, обмін замовленнями - своя тусовка
• Доступ до навчальної платформи лишається відкритим назавжди! Навіть після завершення основної програми можеш повертатись
• Супровід куратора: не залишаємо тебе одного і допоможемо, якщо застрягнеш
• Сертифікат після завершення курсу
• Проєкти в портфоліо для твого фриланс-профілю

З нуля до нової професії без технічного бекграунду та досвіду в ІТ: за допомогою АІ роби результат краще, швидше та простіше.

Програма курсу

Модуль 0. Soft Skills для старту

Блок 1: Onboarding

Повний гайд та вступ до АІ-автоматизації перед початком навчання.

Блок 2: Архітектура бізнес-процесів

Як знаходити точки автоматизації серед типових робочих задач.

Блок 3: Команда та автоматизація

Людський фактор в автоматизації: мотивуємо, навчаємо, запускаємо.

Блок 4: Тайм-менеджмент

Основи керування часом та особистої ефективності для роботи.

Модуль 1. Основи промпт-інжинірингу

Блок 1: Основи промптингу

Що таке промпт-інжинірінг та як правильно писати промпти.

Блок 2: Інструменти ChatGPT

Режими та інструменти Chat GPT для персоналізації та роботи.

Модуль 2. Як працює LLM та кастомізація

Блок 1: Моделі та архітектура

Що таке LLM (велика мовна модель) та як вона працює.

Блок 2: Основи роботи з API

Використання LLM за допомогою API (інтерфейсу прикладного програмування).

Модуль 3. No-Code для автоматизації

Блок 1: Основи n8n

Знайомство з n8n - No-Code платформою для автоматизації.

Блок 2: Розширені можливості

Навички практичної роботи в n8n, створення власного Telegram-бота.

Модуль 4. Автоматизація Google-сервісів

Блок 1: Інтеграції Google

Отримання "ключів" від Google та перші інтеграції.

Блок 2: Автоматизація в Google Sheets & Docs

Google Sheets як "мозок" автоматизації. Генерація документів.

Модуль 5. Пошук по документах у Google Drive

Блок 1: Шаблон "Start" в n8n

Розгортання базового шаблону та робота з ним.

Блок 2: Якість роботи та щоденне використання

Як підтримувати стабільність сценаріїв і покращувати точність.

Модуль 6. АІ-агенти у бізнес-процесах

Блок 1: ROI та аудит

Як оцінювати ефективність агентів і виявляти слабкі місця.

Блок 2: Інструменти агента

Ключові інструменти, що формують логіку й дії агента.

Модуль 7. Повноцінний АІ-агент у n8n

Блок 1: Проєктування

Логіка майбутнього процесу, побудова структури автоматизації.

Блок 2: Реалізація

Створення завершеної автоматизації на базі n8n та її тестування.

Модуль 8. Відтворення агента у Make

Блок 1: Основи Make

Знайомство з Make та ключові відмінності від n8n.

Блок 2: Перенесення логіки

Відтворення в Make зробленого в n8n АІ-агента.

Модуль 9. AI Marketing Automation

Блок 1: AI-контент

Генерація першого контенту через AI.

Блок 2: AI-лендинг

Створення лендингу як ядра AI-воронки.

Блок 3: AI-email-воронки

Генерація email-воронок через AI.

Блок 4: CRM та аналітика

• CRM - програмне забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами
• Аналітика та бізнес-аналіз

Блок 5: Фінальний кейс

Практичний проєкт з автоматизації маркетингу.

Модуль 10. AI Sales Automation

Блок 1: Ліди та кваліфікація

Побудова АІ-системи, що визначає інтерес ліда та оцінює готовність до покупки.

Блок 2: Follow-Up Automation

Створення АІ-автоматизованих серій дотиків, що повертають лідів у воронку.

Блок 3: AI-SaaS для продажів

AI Sales Assistant: комерційні пропозиції, скрипти та робота із запереченнями.

Блок 4: Голосовий агент

Інтеграція голосового інтерфейсу, який комунікує з лідами замість менеджера.

Блок 5: Аналітика продажів

Sales Analytics за допомогою AI: звіти та інсайти.

Блок 6: Фінальний кейс

Створення завершеної sales-автоматизації: від заявки до фінального рішення.

Модуль 11. AI Customer Service Automation

Блок 1: Підтримка 24/7

AI Support Bot: цілодобова допомога клієнтам без участі оператора.

Блок 2: AI-база знань

Розумна база знань: як AI закриває звернення за секунди.

Блок 3: After-Sales автоматизація

Побудова автоматизованого супроводу клієнта після покупки.

Блок 4: Фідбек та NPS

Збір і аналіз відгуків за допомогою AI, визначення рівня задоволеності клієнтів.

Блок 5: Управління сервісом

Автоматизація тікетів, SLA та ескалацій для стабільної та прозорої роботи служби підтримки.

Блок 6: Фінальний кейс

Розробка повної AI-системи обслуговування.

Модуль 12. Монетизація

Блок 1. Загальні кар'єрні навички

• Портфоліо AI-спеціаліста: як і де оформити перші кейси
• Резюме та LinkedIn-профіль для AI-автоматизатора

Блок 2. Підготовка до роботи на фрилансі

• Огляд фріланс-бірж і особливості роботи на кожній
• Як сформувати свою пропозицію та правильно описати свою експертизу в профілі
• Ціноутворення: рахуємо вартість своїх послуг
• Робота з клієнтами: проводимо бриф, будуємо ефективну комунікацію та довіру
• Фінансові та юридичні питання ведення проєкту
• Систематичний підхід та як уникнути вигорання

Блок 3. Upwork

• Реєстрація на Upwork, огляд платформи, створення профілю та портфоліо
• Як вибрати надійних клієнтів, Cover Letters та AI інструменти
• Комунікація з клієнтами та ведення проєкту: від старту до закриття
• Виведення коштів з Upwork: як легально працювати з ФОП

Блок 4. Пошук замовлень/працевлаштування

• Де шукати клієнтів: канали, ресурси, стратегії
• Як системно знаходити замовлення: таблиці, дедлайни, місячний план
• Конкретні дії, які призводять до реальних результатів: перших клієнтів або до працевлаштування
• Як рухатися до своєї кар'єрної цілі, а не працювати хаотично

Особливості курсу

• Повний доступ до курсу
• Домашні практичні завдання
• 4 проєкти з АІ-автоматизацій
• 1 готова АІ-система у портфоліо
• Модуль "Soft Skills для старту"
• Шаблони автоматизацій, промпти, чек листи, сервіси
• Доступ до закритого ком'юніті випускників
• Курс "Монетизація навичок"
• Персональний фідбек від лектора
• Закритий чат учасників курсу
• Сертифікат по закінченню курсу
• Гарантія окупності курсу

Відкрий можливості генеративного штучного інтелекту (ШІ) на нашому курсі про інтеграцію ШІ у свою роботу. Протягом курсу ти вивчиш ключові аспекти ШІ, включаючи його можливості, обмеження, та застосування у професійній сфері.

Програма курсу

Вступ до штучного інтелекту

• Що таке штучний інтелект
• Задачі й індустрії, в яких застосовується ШІ
• Що таке тренування моделей
• Види ШІ
• Різниця між штучним інтелектом і генеративним ШІ

Генеративний штучний інтелект

• Моделі генеративного ШІ
• Що таке LLM, NLP, як вони працюють
• Продукти на основі генеративного ШІ:
  • ChatGPT
  • Gemini
  • Bing Copilot
  • DALL-E
  • Midjourney
  • Stable Diffusion
  • Firefly
  • Miro AI
  • Zapier
  • ChatPDF
  • POE
  • Copilot 365
  • Elitea
  • SimpleML
  • Plugins
  • Custom tools тощо
• Переваги й недоліки генеративного ШІ

Prompt engineering & Prompt design

• Prompting Approaches
• Zero-shot vs multi-shot prompting
• Фреймворки: C.R.E.A.T.E, Chain-of-Thought (CoT), Tree-of-Thought (ToT)
• Створення бібліотеки промптів
• Декомпозиція задач для виконання з ШІ

Робота з візуальними інструментами й зображеннями

• Генерація зображень
• Практика використання DALL-E, Midjourney, Firefly
• Основи Computer Vision

АІ у відео

• Цифрові аватари, AI-озвучка
• Створення AI-відео

Планування використання ШІ

• Workflow Assessment і побудова сценаріїв застосування ШІ
• Планування виконання задачі з ШІ
• Декомпозиція функціональності
• Ідеація функціональності
• Генерація User Story з Acceptance Criteria

Ефективність використання ШІ

• Вимірювання ефективності: об'єктивні й суб'єктивні метрики
• Оптимізація використання ШІ на основі вимірювань
• Вплив на ефективність роботи спеціалістів і рівень сеньйорності

Ризики й обмеження ШІ

• Обмеження ШІ, галюцинації, пам'ять
• Ризики використання
• Завдання, з якими ШІ поки що не справляється
• Право власності

Чат-боти й агенти

• Чат-боти
• GPTs
• Агенти
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Автоматизація процесів з AI через інтеграції

• No-code інтеграції
• Make

АІ для бізнесу й управління

• Аналіз ринку й пошук конкурентів з AI
• Створення звітності, аналітики й генерація ідей з AI
• Пошук ідей для нового продукту або бізнес-моделі
• Опис персон користувачів, створення Value Proposition
• AI у внутрішніх процесах компанії
• Розумні бази знань для проєктів і команд
• Автоматичні підсумки зустрічей, аналіз документації

Демонстрація інструментів і кейсів

• Створення презентацій
• Демонстрація генерації SQL коду
• Microsoft Copilot 365
• Gemini for Google Workspace

Доцільність використання АІ

Особливості курсу

• Невеликі групи
• Система особистих кабінетів
• Доступ до відеозаписів занять
• Викладачі практики
• Оперативна служба підтримки студентів
• Практичні заняття

Викладачі курсу

• Андрій Хромець - Azure Business Development Manager
• Сергій Заболотний - AI/NLP Data Analyst at healthPrecision
• Євген Матвієнко - Head of Odoo practice at CRMiUM
• Дмитро Федін - Senior Product Manager at Jakala
• Дмитро Побережний - Analytics & Reporting Manager at Gradus Research
• Володимир Мзоков - Full Stack Developer at Insiders
• Назар Шеремета - AI Framework Cloud Architect, Engineering Manager at Stellantis
• Юрій Михайлюк - Chief Digital & Information Officer at Alan Meat Group

Курс AI Agents for QA допоможе освоїти сучасні AI-інструменти й навчить використовувати AI-агентів для підвищення продуктивності, якості тестування та автоматизації щоденної роботи. Протягом курсу ви отримаєте усі необхідні навички для самостійного створення AI-агента, інтегрування його із зовнішніми сервісами та вирішення реальної бізнес-задачі.

Програма курсу

Заняття 1. AI у сучасному QA

• Що таке AI та Generative AI
• AI Agents: поняття і принципи роботи
• Як AI змінює професію QA
• Огляд сучасних AI-інструментів для тестування

Заняття 2. Prompt Engineering для тестувальників

• Побудова ефективних промптів
• Робота з ролями й контекстом
• Аналіз вимог за допомогою AI
• Генерація структурованих відповідей

Заняття 3. Генерація тестової документації

• Test Cases
• Checklists
• Test Scenarios
• Regression Suites
• Edge Cases

Заняття 4. Аналіз вимог

• Пошук неоднозначностей
• Виявлення ризиків
• Покриття тестами
• Генерація уточнювальних запитань

Заняття 5. Робота з API через AI

• REST API
• Аналіз Swagger/OpenAPI
• Генерація API-тестів
• Валідація відповідей

Заняття 6. Автоматизація перевірок API

• Тестові сценарії
• JSON Validation
• Boundary Testing
• Error Cases

Заняття 7. Генерація автотестів

• Selenium
• Playwright
• Cypress
• Генерація тестового коду

Заняття 8. Аналіз й оптимізація автотестів

• Пошук помилок
• Рефакторинг тестів
• Покращення читабельності коду
• Debugging

Заняття 9. Що таке AI QA Agent

• Архітектура AI Agent
• Tool Calling
• Memory
• Workflow

Заняття 10. Інтеграція AI Agent з інструментами

• Jira
• TestRail
• GitHub
• Postman
• Browser Tools

Заняття 11. Побудова AI-процесів

• Автоматизація регресії
• Аналіз дефектів
• Формування звітів
• Обробка логів

Заняття 12. AI-інструменти для QA

• ChatGPT
• Cursor
• GitHub Copilot
• Claude
• LangChain (огляд)
• MCP (вступ)

Заняття 13. AI у реальному проєкті

• Аналіз вимог
• Генерація тестів
• Робота з багами
• Підготовка Regression Suite

Заняття 14. Автоматизація QA-процесів

• AI для документації
• Генерація звітів
• Аналіз логів
• Підготовка релізу

Заняття 15. Розробка AI QA Assistant

Студенти створюють власного AI-помічника, який автоматизує частину роботи тестувальника.

Можливі варіанти:

• AI Test Case Generator
• AI API Tester
• AI Bug Report Assistant
• AI Regression Assistant
• AI Requirements Analyzer

Заняття 16. Захист проєктів

• Демонстрація роботи AI Agent
• Презентація рішення
• Аналіз архітектури
• Рекомендації щодо подальшого розвитку

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Невеликі групи
• Система особистих кабінетів
• Викладачі практики
• Оперативна служба підтримки студентів
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Цей курс допоможе вам розібратися, як створювати професійний AI-контент і використовувати його для бізнесу або заробітку. Ви навчитеся працювати з найсильнішими інструментами генерації зображень та відео: Nano Banana, Kling, Veo, ElevenLabs, HeyGen, Higgsfield та іншими. А також зрозумієте, як використовувати їх не "для тестів", а для реальних задач.

Програма курсу

Теми:

• Мислення AI-Крейтора та правильна побудова промту
• Генерація зображень: від безкоштовного до Pro-якості
• Генерація відео за допомогою AI
• Редагування відео: Kling Motion Control та Omni Edit
• Як створити AI-Інфлюенсера та контент на його основі
• Озвучка роликів та створення музики
• Де використовувати AI-контент і як на ньому заробляти
• Cinema Studio в Higgsfield: кіномислення та реклама
• Seedance 2.0

Доступ до розумного AI-помічника, який вміє:

• Пояснювати складне та миттєво давати відповіді на питання щодо курсу чи уроку
• Бути ментором та допомагати зрозуміти логіку розв’язання: для цього ставлю цікаві доречні запитання
• За кілька секунд знаходити потрібні уроки й матеріали курсу разом із відповіддю
• Розуміти тебе з полуслова та відповідати на голосові запитання так само швидко, як і на текстові
• Бонус: перші 50 зірочок на користування помічником вже включено!

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Бонуси за навчання
• Навчання у власному темпі
• Сертифікат про проходження курсу

Ви навчитесь будувати ієрархію CLAUDE.md для монорепо, писати власні skills для командних workflow та підключати GitHub, Supabase і Figma без ручного копіювання даних між інструментами. Після проходження курсу ви зможете впевнено делегувати рутинні задачі Claude Code, зосередитись на архітектурних рішеннях і самостійно збудувати повноцінний застосунок - від першого промпту до задеплоєного продукту на Vercel.

Програма курсу

Теми:

• Claude Code: Що це і навіщо
• Встановлення та робота з CLAUDE.md
• Щоденний workflow із Claude Code
• Робота з Git через Claude Code
• CLAUDE.md: Розширені можливості
• Skills і кастомні команди в Claude Code
• MCP: Робота із зовнішніми сервісами
• Безпека та permissions
• Subagents і Hooks
• Фінальний проєкт: Setup і PRD
• Фінальний проєкт: Auth і Core UI
• Фінальний проєкт: AI Integration і History
• Фінальний проєкт: Deploy і фінал
• Claude Design + Handoff to Claude Code

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Бонуси за навчання
• Навчання у вільному темпі
• Сертифікат про проходження курсу

На курсі "AI для бізнесу" ви зрозумієте, як серед пропозицій ринку обирати найвигіднішу, складете план впровадження ШІ та навчитесь якісно добирати підрядників. Отримаєте алгоритм аналізу процесів, зрозумієте, де саме можна підключати AI, розберетесь, як правильно обирати готові рішення на ринку або розробляти власні, а також обґрунтовувати свої рішення для стейкхолдерів. Ви зрозумієте, як системно покращувати результати команди за допомогою ШІ та інтегрувати нові технологічні рішення навіть за умов обмеженого бюджету.

Програма курсу

Створення інноваційної культури в компанії

• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на малий та середній бізнес
• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту (CAIO)
• "Легалізація AI" і як з цим працювати
• Подолання опору змінам при впровадженні AI
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як виключити форвард менеджмент з ChatGPT
• Практика: Cкласти карту можливостей впровадження AI у власній сфері (або у запропонованих сферах для кожної групи)
• Домашнє завдання: провести мініаудит інноваційної культури у вашій компанії, визначити точки використання AI, описати bottlenecks та сформувати план AI-сесії

AI в маркетингу та продажах: від лідів до лояльності

• Як AI допомагає створювати контент, що продає
• Підвищення ефективності реклами
• AI в продажах: прогнозування, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії
• Як використовувати AI-чатботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Як збирати та аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практичний приклад автоматизації маркетингових досліджень з Claude Code

Claude як операційна система керівника та команди

• Claude Design - створення візуалу під бізнес
• Claude Code - збірка міні-додатків для бізнес-задач без знань програмування
• Claude Cowork - автоматизація рутини керівника
• Claude Skills - тренування власних навичок Claude під повторювані маркетингові задачі
• Claude Projects - робота з великими масивами даних компанії
• Практика: створити один візуальний актив у Claude Design під свій реальний кейс - презентація, лендінг або звіт (на вибір студента)
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• Як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Упередженість алгоритмів у наймі та як її уникнути
• Чому саме HR є основою у формуванні інноваційної корпоративної культури
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ у вашій компанії, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності. Описати, як саме ви б їх застосували

AI у фінансах та операційній діяльності

• Автоматизація бухгалтерського обліку, обробки рахунків та звітів
• Використання AI для комплаєнсу
• AI для фінансового прогнозування
• Управління ризиками та виявлення шахрайства
• Оптимізація логістики та управління ланцюгами постачання
• Інтелектуальний документообіг: автоматичне розпізнавання та класифікація документів
• AI в управлінні проєктами: прогнозування термінів, розподіл ресурсів, ідентифікація ризиків
• Практика: розбір концепції Corporate Knowledge Layer

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• "Купувати чи розробляти?": Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Як оцінити потенційну вигоду та термін окупності AI-проєкту
• Покроковий план впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• AHEAD методологія, за якою AI впроваджується у великих компаніях на ринку США
• Практика: скласти карту бізнес-процесів для вигаданої компанії та визначення топ-3 кандидатів на AI-автоматизацію
• Домашнє завдання: AI roadmap + ROI - обрати процес, порахувати ROI, складність, сформувати roadmap впровадження

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників та інструментів
• Типові помилки при впровадженні AI та чому проєкти провалюються
• Як запустити пілотний проєкт (MVP), щоб швидко перевірити гіпотезу
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення MVP
• Як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: наступні кроки після успішного пілоту
• Практика: визначити топ-3 критеріїв підбору підрядника
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для потенційного підрядника на розробку/впровадження AI-рішення для вузького місця у вашій компанії

Від AI-Augmentation до AI-Native: як еволюціонує бізнес з AI

• Два підходи до використання AI: оптимізація vs трансформація
• AI-Augmentation: як підсилити наявні ролі та процеси
• Як вимірювати ефект AI-Augmentation
• AI-Native: як мислять і працюють бізнеси нового типу
• AI-Native моделі та технологічна основа: агенти, сервіси, продукти
• Перехід від Augmentation до AI-Native. Чи може МСБ стати AI-Native?
• Практика: придумати ідею для AI-Native стартапу у своїй галузі. Описати його ціннісну пропозицію та ключову AI-технологію, що лежить в основі
• Домашнє завдання: розробити концепцію "AI-augmented" ролі для одного зі своїх співробітників

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі: прозорість, справедливість та відповідальність алгоритмів
• Хто несе відповідальність, якщо AI припустився помилки?
• Упередженість в AI: як виникає упередженість у даних та алгоритмах і як вона може нашкодити бізнесу
• Захист персональних даних (GDPR та українське законодавство)
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання ШІ в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат компаній, та як упередити подібні ризики у своїй діяльності
• Домашнє завдання: проаналізувати, які типи чутливих даних обробляються у вашій компанії. Оцінити потенційні ризики, пов'язані з їх передачею AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Як AI створює нові вектори атак (дипфейки, складний фішинг)
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані при роботі з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та змагальні атаки (Adversarial Attacks)
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів дипфейків та AI-згенерованих фішингових листів, та як розпізнати таку загрозу

Підвищення особистої ефективності та допомога в стратегічних рішеннях

• AI як персональна операційна система керівника
• AI для роботи з інформацією та підготовки рішень
• AI як партнер у мисленні та генерації рішень
• Digital Twin керівника та масштабування рішень
• AI для навчання та розвитку керівника
• Від особистої ефективності до AI-стратегії бізнесу
• Домашнє завдання: доопрацювати та представити власну AI-стратегію для бізнесу на 1-2 сторінки

OpenClaw та Google Antigravity

• Canvas Mode (Claude Artifacts, ChatGPT Canvas, Gemini Canvas): найшвидший спосіб зібрати робочий код за 5-10 хвилин без жодних спеціальних програм
• No-Code платформи (Lovable, Google AI Studio Build, Bolt, v0): full-stack продукти з базами даних, авторизацією, інтеграціями та автоматичним хостингом
• AI-IDE (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot): професійна розробка з AI-асистентом. Чому керівнику варто розуміти цей рівень, навіть якщо він не пише код
• Практика: зібрати персональний калькулятор витрат на впровадження AI в Lovable або Google AI Studio Build

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Нові скіли та проєкт в портфоліо
• Готова АІ-стратегія для бізнесу
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Володимир Жуков - Co-Founder & CBO IngestAI.io (Stanford-affiliated Startup)
• Олена Четиріна - Co-founder NGI GROUP, AI-стратегиня та консультантка