Курсы Prompt Engineering и нейросети

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

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

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

Пошук ідеї для стартапу

• Майндсет фаундера та глибинна мотивація
• Як AI змінив правила гри: чому зараз найкращий час починати
• Де шукати ідеї, брейншторм з AI, оцінка ринку й бізнес-моделей
• Як валідувати ідею мінімальними ресурсами
• Практика: генерація та відбір ідей для власного стартапу

Хто ваш користувач

• ICP, bullseye customer та інші способи зрозуміти, для кого ви створюєте продукт
• Де шукати користувачів і як почути їхні потреби
• Як AI може допомогти в дослідженнях і де не варто на нього покладатися
• Практика: визначення цільової аудиторії та формування гіпотез

Customer interview

• Як провести інтерв'ю з користувачами мінімальними ресурсами
• Рекрутинг, сценарій, обробка інсайтів
• Як залучити AI до аналізу результатів розмов
• Практика: проведення інтерв'ю та обробка даних за допомогою LLM

AI як партнер

• Що може і чого не може AI
• LLM та їхні відмінності
• AI для дизайну, текстів і розробки
• Практика: побудова робочого процесу зі штучним інтелектом

Аналіз конкурентів з AI

• Чи потрібно взагалі дивитися на конкурентів
• Як визначати конкурентів та аналізувати їхні стратегії
• Використання AI для швидкого аналізу конкурентів
• Практика: створення карти конкурентів

MVP без розробників

• Як визначитися зі скоупом MVP
• Як побудувати процес розробки MVP з AI розробником
• Як отримувати фідбек і що робити, якщо користувачі не в захваті
• Практика: створення MVP і його тестування

Go-to-market

• Як сформулювати ціннісну пропозицію та позиціонування
• Product Hunt, Reddit і перші канали просування
• Реклама в LinkedIn, Facebook, Google
• Практика: запуск перших каналів залучення користувачів

Бізнес-модель

• Ціноутворення і способи його перевірки
• Особливості монетизації AI продуктів
• Unit економіка
• Практика: побудова бізнес-моделі продукту

Аналітика та метрики

• Які метрики важливі на ранніх етапах
• Налаштування GA4, Posthog та Amplitude
• Як уникнути vanity metrics і сфокусуватися на реальних сигналах
• Практика: налаштування аналітики для власного продукту

AI команди та перші найми

• Які процеси можна автоматизувати за допомогою AI агентів
• Коли час наймати людей
• Як будувати команду без сталих процесів
• Практика: моделювання AI команди

Demo day

• Захист курсового проєкту у форматі короткого пітчу
• Як презентувати свій продукт, метрики та наступні кроки
• Практика: фінальна презентація та фідбек

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

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

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

Автоматизуйте рутинні PM-процеси, щоб концентруватись на стратегічних рішеннях.

Програма курсу

AI-PM 2.0: роль та інструменти

• Дізнаєтесь, як AI змінює роль PM та які задачі варто делегувати технологіям
• Розберете еволюцію проєктних процесів зі штучним інтелектом на реальних прикладах
• Сформуєте власний Tech Stack для свого проєкту

Prompt Engineering для PM

• Зрозумієте принципи prompt engineering
• Навчитеся будувати промпти для аналізу, генерації та автоматизації робочих процесів
• Побачите різницю між поганими та хорошими промптами й навчитеся їх покращувати

AI-планування: цілі, KPI та WBS

• Освоїте збір вимог та формування SMART-цілей за допомогою Advanced Prompting
• Створите Project Charter, OKR та KPI з підтримкою AI
• Навчитеся будувати WBS та аналізувати ресурси через AI-моделювання

Таймлайни та предиктивна аналітика

• Дізнаєтесь, як прогнозувати ризики й затримки на основі історичних даних
• Навчитеся створювати Roadmap і діаграми Ганта за допомогою AI-інструментів
• Опрацюєте сценарне планування

Командна взаємодія та створення AI-асистента

• Створите персонального AI-асистента PM з системними промтами
• Освоїте AI-аналіз емоційного стану команди та виявлення ризиків вигорання
• Автоматизуєте мітинги: транскрипції, summary, follow-up та персоналізацію статусів

Автоматизація документації

• Навчитеся генерувати User Stories, Acceptance Criteria й технічні артефакти через AI
• Освоїте автоматизацію Change Log та структурування баз знань
• Створите sustainable онбординг-матеріали та власний набір шаблонів

AI-дашборди й контроль прогресу

• Освоїте no-code інструменти візуалізації та AI-плагіни для даних
• Навчитеся застосовувати Data Storytelling у комунікації зі стейкхолдерами
• Інтегруєте дані з Jira, Slack та інших систем у єдиний моніторинговий дашборд

Звітність та аналітика продуктивності

• Розберете фундамент AI у звітності й ключові концепції продуктивності
• Дізнаєтесь, як працюють AI-підходи в PM, їхні можливості, обмеження та ризики
• Попрактикуєтесь на бізнес-кейсах і принципах впровадження AI в компаніях

Управління ризиками з AI

• Навчитеся генерувати реєстр ризиків за допомогою історичних даних
• Освоїте Pre-mortem аналіз та AI-симуляцію можливих провалів проєкту
• Розберете моніторинг зовнішніх факторів, що впливають на хід робіт

Ухвалення рішень та етичні ризики

• Зрозумієте принципи відповідального використання AI в PM
• Розберете галюцинації, алгоритмічні упередження та ризики неправильних рекомендацій
• Познайомитесь із методами аудитів, фактчекінгу та мінімізації bias у процесах PM

Lessons Learned: дорожня карта PM

• Навчитеся проводити AI-driven Post-Mortem на основі тасків, чатів та документації
• Створите фінальний звіт Lessons Learned і рекомендації для майбутніх проєктів
• Опрацюєте методи передачі знань і систематизації досвіду в компанії

AI-профіль PM і кар'єра

• Дізнаєтесь, як планувати розвиток, сертифікації та AI-спеціалізацію PM
• Навчитеся створювати контент для LinkedIn, CV, блогу й проєктного портфоліо
• Оформите власний набір AI-кейсів як підтвердження професійності

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Власний AI PM Starter Pack
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Андрій Боричев - Project Manager у SoftServe Business Systems
• Вікторія Гончарова - Head of PMO в Uinno | Президентка PMI Ukraine Chapter
• Микита Герасименко - Technical PM

Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівців, які процеси він може автоматизувати та як безпечно інтегрувати його у свою роботу. Навчитеся створювати тест-кейси, API-тести й SQL-запити через ChatGPT, Copilot, Claude та інші АІ-інструменти. Дізнаєтесь, як генерувати тест-плани, звіти, user stories та acceptance-критерії у форматах Markdown або Confluence, зменшуючи час на рутину. Інтегруєте AI в CI/CD, GitHub, Jira та лог-аналіз. У фіналі курсу створите власного QA-асистента або автоматизований процес тестування з AI.

Програма курсу

Знайомство. Вступ до AI в QA: можливості, виклики та ролі

• Зрозумієте, як AI змінює роль QA-фахівця та процеси тестування
• Розберете основні поняття AI (ML, NLP, LLM, Computer Vision) у контексті тестування
• Ознайомитеся з поточними трендами та викликами використання AI в QA
• Навчитеся писати базові запити (prompts) для AI в тестових сценаріях

Аудит власних задач: де AI може допомогти вже сьогодні

• Проаналізуєте свої QA-задачі та визначите, де AI може бути корисним
• Дізнаєтесь, як створювати власну AI Use Map для тестових процесів
• Зрозумієте матрицю "простота впровадження / ефективність" для вибору AI-рішень
• Ознайомитеся з типами AI-інструментів для ручного, автоматизованого та нефункціонального тестування

Етика, помилки, контроль якості AI-результатів

• Зрозумієте, чому не можна повністю довіряти AI в тестуванні
• Розберетеся, що таке AI-галюцинації та як перевіряти достовірність результатів
• Ознайомитеся з етичними аспектами використання AI в QA (bias, прозорість, відповідальність)
• Навчитеся застосовувати принцип "тестування тестів" для перевірки AI-відповідей

Генерація тест-кейсів: з user story, флоу

• Дізнаєтесь, як перетворити user story або баг на набір тест-кейсів
• Розберете, які типи тестів може згенерувати AI (позитивні, негативні, edge cases)
• Зрозумієте, як формулювання промпта впливає на якість результату
• Навчитеся представляти тести у форматах Markdown, таблиць або YAML
• Зможете адаптувати AI-відповіді для реального тестування

Генерація API-запитів + тестів

• Навчитеся генерувати API-запити й тести на основі Swagger/OpenAPI
• Дізнаєтесь, як перевіряти структуру відповіді, статуси та обробку помилок
• Зрозумієте, як AI допомагає прискорити створення тестів для API
• Зможете писати якісні промпти для API-тестування

AI та SQL: запити до БД, генерація тестових даних

• Навчитеся формулювати запити до AI для генерації SQL-коду
• Дізнаєтесь, як створювати таблиці й тестові дані за допомогою AI
• Ознайомитеся з методами валідації даних у БД на основі сценаріїв
• Зрозумієте, як AI може допомогти в аналізі даних: пошук аномалій, повторів, трендів
• Зможете використовувати промпт-шпаргалку для задач SQL-тестування

Автоматичне створення документації: тест-плани, звіти, резюме тестів

• Навчитеся формулювати промпти для створення тест-планів, стратегій та звітів
• Дізнаєтесь, як оформлювати тестову документацію у форматі Markdown
• Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI-документів у Confluence / Google Docs
• Зрозумієте, як автоматизувати створення звітності за допомогою AI

UI-тестування з AI

• Зможете генерувати UI-тести на основі опису інтерфейсу
• З'ясуєте, як AI допомагає порівнювати скриншоти й знаходити візуальні дефекти
• Ознайомитеся з принципами доступності (WCAG) та їхньою перевіркою через AI
• Навчитеся створювати промпти для аналізу layout, UX та accessibility

Автоматизація тестів через AI

• Навчитеся формулювати промпти для генерації автоматизованих тестів
• Зрозумієте, коли доцільно генерувати код тестів через AI, а коли - писати вручну
• Розберете ризики AI-помилок у згенерованому коді та способи ревізії
• Ознайомитеся з можливостями інтеграції AI з інструментами автоматизації (Selenium, Testim)

AI в security-тестуванні

• Ознайомитеся з OWASP Top 10 і зрозумієте типові вразливості вебдодатків
• Навчитеся формулювати промпти для пошуку SQL Injection, XSS та інших вразливостей
• Дізнаєтесь, як AI може допомагати у перевірці конфігів, токенів та prompt injection
• Зрозумієте роль AI в забезпеченні безпеки під час тестування

AI в командних процесах: Jira, Slack, Docs

• Навчитеся генерувати Jira-тікети з описом, типом та acceptance criteria
• Дізнаєтесь, як AI може створювати звіти для командної комунікації в Slack
• Ознайомитеся з автоматизацією документації (changelog, meeting notes, user guides)
• Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати командну взаємодію в QA-процесах

AI в DevOps-процесах: CI/CD, лог-аналіз, GitHub

• Навчитеся формулювати промпти для аналізу логів та пошуку причин збоїв
• З'ясуєте, як AI допомагає в CI/CD для виявлення помилок і генерації фіксів
• Ознайомитеся з використанням GitHub Copilot для Pull Request summary
• Зможете застосовувати AI для автоматизації log-analysis та incident response

Побудова свого AI-процесу

• Навчитеся визначати процеси, які можна автоматизувати за допомогою AI
• Дізнаєтесь, як створити MVP-процес або AI-асистента для QA
• Зрозумієте, як пріоритизувати задачі та оцінювати ефективність AI-впровадження
• Зможете підготувати свій кейс до реалізації у вигляді фінального проєкту

Захист курсових робіт (фінальних проєктів)

• Зможете презентувати свій AI-кейс у форматі, зрозумілому для команди
• Дізнаєтесь, як оцінити ефективність автоматизації: час, якість, стабільність
• Ознайомитеся з досвідом інших студентів та навчитеся давати конструктивний фідбек
• Зрозумієте, як виглядає реальне впровадження AI в QA-процеси

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Євгенія Вишневська - Senior QA Engineer at Google

Вийдете за межі базового контент-планування: автоматизуєте рутину, створите AI-воронки й чат-ботів, масштабуватимете результати кампаній в кілька кліків. Підсилите свої стратегії AI-прототипами, інтегруєте штучний інтелект у креативні процеси й навчитеся формувати зрозумілі дашборди з ключовими метриками (ER, CTR, ROAS, ROI). Інтегруєте АІ у створення контенту, запуск реклами та аналітики, щоб оптимізувати ключові процеси й масштабувати бізнес без залучення нових людей в команду.

Програма курсу

Основи AI в SMM

• Зрозумієте, як АІ впливає на ефективність маркетингу і тренди
• Розберете, які задачі в SMM можна делегувати AI, а які - краще залишити людині
• Дізнаєтесь, на які метрики вплине інтеграція АI та як покращувати ефективність кампаній
• Розберете техніку Prompt Engineering для якісних результатів

Побудова рекламної стратегії, контент-план і рубрикатор

• Навчитеся будувати рекламну стратегію, використовуючи AI для аналізу ринку, ніш та конкурентів
• Зможете формувати чіткі цілі та рахувати KPI за допомогою AI-інструментів
• Дізнаєтесь, як створювати портрети цільової аудиторії та сегментувати їх під різні соцмережі завдяки AI
• Опануєте АІ-інструменти для швидкої генерації ідей, автоматизації публікацій та побудови рубрикатора
• Використовуватимете АІ для документування та візуалізації стратегій

AI для текстів: пости, блоги, email-кампанії

• Навчитеся генерувати пости різних форматів з унікальним Tone of Voice бренду за допомогою AI
• Зможете генерувати структуровані каруселі та сторіс-плани, писати довгі тексти (статті, аналітику, гайди), створювати контентні рубрики та email-сценарії з АІ-інструментами
• Навчитесь оптимізувати блоги під SEO через AI (ключові слова, структура, заголовки)

AI-дизайн: візуали, банери, логотипи

• Навчитеся створювати унікальні концепти для постів, Reels-обкладинок та каруселей за допомогою AI
• Зможете генерувати мудборди й референси в MidJourney / Leonardo / Canva AI для швидкого затвердження з клієнтом
• Опануєте AI-інструменти для створення логотипів, підбору колірної палітри та впізнаваного стилю бренду
• Розберете, як генерувати креативні фото/відео для рекламних кампаній (AI-фотосесії, продуктові кадри, візуальні метафори)
• Опануєте Canva AI для швидкого дизайну презентацій, слайдів та email-шаблонів
• Навчитеся створювати мокапи для продуктів - від паковання та косметики до книг та інфопродуктів

AI для Reels і TikTok

• Навчитеся генерувати вірусні ідеї для Reels і TikTok та візуальні концепти для відео (AI-картинки, бекграунди, переходи)
• Зможете створювати сценарії відео з AI (структура: хук → цінність → заклик до дії)
• Навчитеся монтувати ролики в CapCut AI / Runway / Veed.io за хвилини
• За допомогою АІ-аналітики розберете, як адаптувати контент під тренди Reels/TikTok
• Зможете оптимізувати підписи, хештеги та опис відео для збільшення охоплень

Відеогенерація, анімація, створення АІ-аватарів

• Опануєте Runway, Kaiber, PikaLabs та Kling AI для генерації коротких рекламних та брендових відео
• Працюєте з відеогенерацією на просунутому рівні: перетворюєте фото на відеосцени, оживляєте статичні зображення, створюєте анімованих персонажів
• Навчитеся створювати АІ-аватарів з озвучкою та синхронізацією голосу, зможете робити персоналізовані розсилки від імені аватара
• З'ясуєте, як генерувати контент, адаптований під конкретну аудиторію, і створите унікальні сценарії з АІ

Сторіс і Threads з AI

• Навчитеся генерувати щоденні інтерактиви (опитування, квізи, чек-листи) за допомогою AI
• З'ясуєте, як створювати storytelling-сторіс, генерувати ідеї для залучення аудиторії завдяки АІ
• Зрозумієте, як використовувати АІ для генерації постів з гумором та експертних думок
• Зможете перетворити контент (пост чи відео) на серію коротких тредів

Продажі, автоворонки та лендинги з AI

• Дізнаєтесь, як створювати AI-скрипти для сторіс, постів та Reels з високою залученістю аудиторії
• Навчитеся генерувати персоналізовані комерційні пропозиції під різні сегменти клієнтів
• Вмітимете використовувати AI для підбору тригерів, оферів та психологічних "гачків"
• Зрозумієте, як будувати автоматизовані воронки (ManyChat, Telegram-боти, email-розсилки) з АІ-текстами
• Зможете тестувати й оптимізувати воронки, змінювати сценарії за допомогою AI-аналітики
• Навчитеся писати тексти для лендингів у стилі copywriting-моделей (AIDA, PAS, 4U) та створювати візуальні концепти з АІ

AI в таргетованій рекламі

• Вмітимете аналізувати аудиторію та конкурентів за допомогою AI, щоб знаходити "больові точки" та інсайти
• Навчитеся формувати портрети цільової аудиторії через AI для точного таргетингу
• Опануєте MidJourney, Runway та Canva AI для генерації рекламних креативів (зображення, відео, заголовки)
• Навчитеся писати рекламні тексти (банери, оголошення, офери) на основі моделей AIDA, PAS, 4U за допомогою ChatGPT
• Зможете прогнозувати результати кампанії за допомогою AI-аналітики (CTR, CPA, ROAS)
• З'ясуєте, як оптимізувати рекламні кампанії та створювати сценарії автотестів через АІ

AI для аналітики соцмереж та звітності

• Навчитеся використовувати ChatGPT ADA для базового аналізу й візуалізації та інтегруєте його з Google Sheets для простих періодичних звітів
• Розберете важливі метрики для оцінки стратегії (ER, CTR, CAC, ROAS, LTV) та опануєте інструменти для їхнього моніторингу
• Зрозумієте, як AI допомагає знаходити слабкі місця в стратегії та адаптувати звітність під різні аудиторії

Автоматизація рутинної роботи й процесів з AI

• З'ясуєте, які рутинні задачі можна автоматизувати за допомогою AI
• Навчитеся створювати ТЗ за допомогою АІ
• Зможете ефективно будувати робочі процеси для економії часу

SMM-батл

• Розділитеся на групи: кожна створить AI-кампанію з нуля для наданого лекторками проєкту
• Представите результати перед колегами та отримаєте фідбек лекторок

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• 30 АІ-інструментів
• Сертифіат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Вікторія Семенюк - SMM Team Lead at Hashtag (ISO Group)
• Соломія Козак - Owner & Co-founder at Avocado SMM and Elevare AI Creative

Використовуйте AI, щоб зменшити рутину в аналітиці, швидше працювати з даними та вивести аналітичні процеси на новий рівень.

Програма курсу

Вступ до AI в аналітиці

• Розберетеся в основах prompt engineering для аналітичних задач
• Опануєте Few-shot examples для data analysis
• Отримаєте шаблони промптів для типових завдань

AI для швидкого аналізу даних (Exploratory Data Analysis)

• Навчитеся працювати з AI-EDA (exploratory data analysis), AI-cleaning (виявлення та виправлення помилок), AI-visualization (автоматична побудова графіків) та AI-insights (генерація висновків)
• Опануєте best practices для роботи з AI та зможете перевіряти його результати

Побудова дашбордів з AI: від підготовки - до візуалізації

• Навчитеся генерувати формули через Gemini та опануєте генерацію Heatmaps
• Знатимете Best practices для візуалізації та інтерпретації графіків
• Працюватимете з дублікатами й пропусками та AI-cleaning у Sheets

Google Apps Script + AI-автоматизація

• Зможете генерувати скрипти через AI
• Навчитеся робити Scheduled triggers (автозапуск) і запускати автоматичну email-розсилку з аналітикою

AI + SQL: від базового до просунутого

Частина 1: Базовий SQL

• Генеруватимете SQL через AI (SELECT, WHERE, GROUP BY)
• Опануєте AI для написання JOIN-ів та AI-debugging SQL помилок
• Знатимете агрегатні функції та зможете оптимізувати запити через AI

Частина 2: Просунутий SQL

• Опануєте Window functions через AI та CTE (Common Table Expressions)
• Розберетеся в Subqueries та їхній оптимізації

PandasAI: Conversational Data Analysis

• Налаштуєте PandasAI під себе та зможете використовувати Conversational EDA через природну мову
• Опануєте ML через PandasAI: Linear Regression для прогнозування продажів та автогенерацію графіків

Julius AI: no-code аналітика + ML

• Опануєте No-code EDA в Julius та Automatic statistical insights
• Зможете виявляти аномалії та outliers
• Знатимете, як використовувати ML без коду

AI для аналізу текстових даних

Опануєте Sentiment analysis і Text Clustering через AI.

Автоматизація аналітичних workflow із Zapier/Make/n8n

• Створите automation workflow і Daily automated report (Sheets → AI analysis → Email)
• Знатимете, як налаштувати Auto-alerts при аномаліях в даних
• Матимете Multi-step аналітичний pipeline та зможете проводити Integration з різними джерелами даних

Повний AI + ML аналітичний процес

• Зможете завантажувати дані (продажі, клієнти, продукти)
• Проводитимете AI-cleaning через ChatGPT/Claude і валідуватимете якість даних
• Навчитеся витягувати ключові метрики та проводити Cohort analysis
• Опануєте Zapier workflow для автоматичного оновлення та налаштуєте alerts

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Кристина Ісакова - PhD в області математичного моделювання, former Data Scientist у CHECK24, Holidu та FlixBus