Лучшие IT курсы в Украине

Опануйте кросплатформенну фулстек-розробку та навчіться створювати кастомізовані функціональні застосунки для Android, iOS i web.

Програма курсу

Знайомство з Dart та Flutter

• Зрозумієте, як влаштований курс, та зможете планувати свій навчальний процес
• Дізнаєтеся про перспективи розвитку технології та навіщо її вивчати

Налаштування середовища. Запуск першого застосунку

• Дізнаєтесь, як встановити й налаштувати середовище для розробки на Flutter
• Розберетеся, як запускати застосунки на особистому пристрої чи емуляторі
• Навчитеся тестувати власні застосунки в реальних умовах та перевіряти їхню роботу

Git та GitHub

• Дізнаєтесь, як система контролю версій допомагає відстежувати зміни в коді
• Навчитеся використовувати основні команди Git для керування історією змін у проєкті

Q&A

Розберете всі неточності та отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження курсу.

Змінні й типи даних

• Дізнаєтеся про основні типи даних у Dart та їхнє призначення
• Навчитеся оголошувати змінні та визначати їхню змінюваність (van, final, const)
• Набудете навичок тестування і виконання коду в DartPad для швидкого налагодження та перевірки працездатності коду

Оператори та провідні конструктори

• Дізнаєтесь, як працюють основні оператори Dart, і навчитеся використовувати їх для математичних та логічних операцій у коді
• Зрозумієте принципи умовних конструкцій, щоб керувати виконанням програми залежно від заданих умов
• Опануєте створення циклів і навчитеся застосовувати break, continue та return для гнучкого керування повторюваними процесами

Функції та області видимості. Обробка помилок

• Дізнаєтесь, як оголошувати та застосовувати функції в Dart, щоб структурувати код, покращити його повторне використання та спростити логіку програми
• Навчитеся налаштовувати обробку помилок, щоб запобігати збоям і забезпечувати стабільну роботу застосунку

Колекції та робота з даними

• Зрозумієте, як працюють списки, множини та словники у Dart, навчитеся працювати з даними в колекціях для ефективного зберігання та обробки інформації
• Опануєте методи ітерації, фільтрації, сортування та перетворення даних і навчитесь оптимізувати роботу з великими обсягами даних

Основи ООП. Частина 1

• Навчитеся створювати класи та об'єкти для організації коду в логічні блоки, що спростить його масштабування та рефакторинг
• Опануєте роботу з конструкторами різних типів, щоб гнучко ініціалізувати об'єкти й керувати їхніми початковими значеннями
• З'ясуєте, як використовувати приватні поля, методи, гетери та сетери, щоб забезпечити контрольований доступ до даних

Основи ООП. Частина 2

• Опануєте механізм наслідування у Dart, щоб повторно використовувати код і покращувати його масштабованість
• Навчитеся працювати з mixins для розширення функціонала класів без глибокого наслідування
• Розберетеся зі статичними змінними та методами, що дадуть змогу створювати спільний функціонал без прив'язки до об'єкта

Асинхронність

• Зрозумієте відмінність між синхронним та асинхронним виконанням коду, щоб уникати блокування та підвищувати продуктивність застосунків
• Навчитеся працювати з Future, щоб виконувати асинхронні запити, обробляти результати й керувати затримками в коді
• Опануєте Stream для ефективної обробки послідовних асинхронних подій

Q&A

Розберете всі неточності й отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження курсу.

Віджети для Flutter. Part 1

• Зрозумієте, як працюють віджети у Flutter та їхню роль у створенні UI для ефективної побудови інтерфейсів
• Дізнаєтесь, у чому відмінність між StatelessWidget та StatefulWidget і коли варто використовувати кожен із них
• Навчитеся працювати з основними структурними віджетами (MaterialApp, CupertinoApp, Scaffold), щоб створювати масштабовані застосунки

Віджети для Flutter. Part 2

• Навчитеся працювати з базовими віджетами Flutter, що дасть змогу створювати прості UI-компоненти
• Дізнаєтеся, як використовувати Row, Column та Stack для гнучкого компонування інтерфейсу
• Опануєте обробку взаємодії користувача за допомогою GestureDetector та InkWell
• Зрозумієте, як ефективно відтворювати списки та сітки даних у ListView та GridView

Взаємодя віджетів і компонування

• Дізнаєтеся, як комбінувати віджети для створення гнучких та адаптивних інтерфейсів
• Зрозумієте найпоширеніші помилки під час роботи з віджетами та навчитеся їх уникати

Основи навігації

Дізнаєтеся, як працює базовий навігатор у Flutter, щоб ефективно керувати переходами між екранами.

Найпопулярніші пакети для навігації

• Дізнаєтеся ключові особливості, переваги та недоліки GoRouter та AutoRouter, щоб обирати оптимальний інструмент для проєкту
• Опануєте роботу з навігаційними пакетами у Flutter, що дасть змогу гнучко керувати переходами між екранами

State Management

• Дізнаєтеся, що таке стан у Flutter та як ефективно керувати оновленнями інтерфейсу
• Опануєте популярні підходи до управління станом, щоб обирати оптимальне рішення для різних завдань
• Навчитеся реалізовувати механізми керування станом, що допоможе структурувати код і підвищити продуктивність застосунку

BLOC/COBIT. Архітектура та основні віджети

• Дізнаєтеся, як працює концепція Business Logic Component (BLoC) та як відокремлювати бізнес-логіку від UI для чистішого та масштабованішого коду
• Розберетеся у відмінностях між BLoC та Cubit, щоб обирати оптимальний підхід до керування станом у проєкт

Використання BLOC

Опрацюєте на практиці набуті знання, реалізуючи BLoC та Cubit у застосунку FlutterLab.

Implicit Animations

• Зрозумієте, як анімації впливають на UI/UX та навчитеся створювати динамічні інтерфейси для покращення користувацького досвіду
• Дізнаєтеся, як працювати з Implicit Animations та анімованими віджетами Flutter, щоб швидко додавати ефекти без складної логіки

Explicit Animations

• Розберетеся в обмеженнях Implicit Animations та навчитеся визначати, коли варто використовувати складніші підходи
• Опануєте роботу з AnimationController, Tween, Curve, AnimatedBuilder для створення гнучких та контрольованих анімацій
• Реалізуєте Explicit Animations у Flutter, що дасть змогу додавати складні та інтерактивні ефекти у застосунок

Обробка помилок і логування

• Розберетеся в обробці помилок у Flutter та Dart, що покращить стабільність застосунку
• Навчитеся працювати з логуванням і глобальними обробниками помилок для швидкого аналізу коду
• Засвоїте найкращі практики, щоб уникати типових помилок і писати надійний код

Layers та "Чиста Архітектура". Побудова застосунку

• Розберетеся з концепцією "чистої архітектури" та принципами поділу коду на шари (Presentation, Domain, Data), що допоможе створювати структуровані та підтримувані застосунки
• Навчитеся ефективно організовувати взаємодію між шарами та керувати залежностями для масштабованості й зручного розширення проєкту

Робота з API у Flutter

Розберетеся з базовими принципами роботи з мережею, що дасть змогу впроваджувати мережеву взаємодію у власні застосунки.

Робота з Rest API

• Розберетеся, як виконувати запити до REST API та обробляти відповіді, що дасть змогу інтегрувати зовнішні сервіси у застосунок
• Навчитеся працювати з JSON-даними, щоб ефективно перетворювати їх на зручний формат для використання у Flutter

Бізнес-логіка та UI

• Дізнаєтесь, як відокремлювати бізнес-логіку від UI, що зробить код чистішим і зрозумілішим
• Навчитеся правильно організовувати роботу з мережею, що допоможе створювати масштабовані та підтримувані застосунки

Sharedpreferences та securestorage. Вступ до баз даних

• Зрозумієте принципи локального збереження даних у Flutter, щоб ефективно працювати з інформацією без запитів до сервера
• Навчитеся використовувати SharedPreferences для збереження простих даних та SecureStorage для безпечної роботи з конфіденційною інформацією

Q&A

Розберете всі неточності та отримаєте відповіді на запитання, що виникли під час проходження Flutter курси.

Підсумок курсу. Як розвиватися Flutter-розробнику

• Отримаєте практичні рекомендації щодо розвитку у Flutter-розробці та вибору проєкту
• Навчитеся складати резюме та готуватися до співбесіди, розбираючи типові запитання
• Дізнаєтесь, які навички, окрім досвіду, найбільше цінують роботодавці

Особливості курсу

• Dart & Flutter
• Мобільна розробка
• Пет-проєкт
• Кар'єра
• Допомога ментора
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Павло Авдонін - Senior Flutter Developer at Fozzy Group

Комплексний курс, який допоможе розібратися з інструментами та методами OSINT для збору й аналізу даних із відкритих джерел. Під менторством лектора з досвідом в міжнародних компаніях ви навчитеся аналізувати соцмережі, обробляти супутникові знімки та великі обсяги даних, проводити блокчейн-розвідку, а також дізнаєтеся, як застосовувати OSINT у військовій справі.

Програма курсу

Основи OSINT-аналітики для персональної цифрової безпеки

• Опануєте основи методології OSINT і правила пошуку інформації
• Засвоїте базові правила безпеки проведення OSINT-досліджень
• Навчитеся працювати з видаленою та зміненою інформацією

Практикум: основи безпечного проведення OSINT-досліджень

• На практиці засвоїте базові правила роботи з пошуковими системами
• Попрактикуєтесь у фактчекінгу
• Закріпите матеріал, вивчений на попередньому занятті

Пошук інформації про осіб

• Отримаєте знання з комплексного пошуку інформації про осіб (у тому числі в реєстрах)
• Навчитесь аналізувати соцмережі та контакти
• Зможете шукати інформацію за фото і в Telegram
• Навчитесь основ цифрової гігієни в соцмережах, що дозволить підвищити власну цифрову безпеку
• Навчитеся створювати псевдонімні акаунти (також відомі як Sock Puppets або "фейки") та працювати з ними під час розслідування

Практикум: пошук інформації про осіб

• Отримаєте комплексні практичні навички з пошуку інформації про осіб
• Закріпите матеріал, вивчений на попередньому занятті

Комплексне дослідження компаній

• Навчитеся шукати інформацію в реєстрах (в тому числі YouControl)
• Зможете аналізувати фінанси публічних та приватних компаній
• Опануєте пошук та аналіз даних про інвестиції (в тому числі у PitchBook)
• Дізнаєтеся, що робити, якщо офіційні дані відсутні
• Ознайомитеся зі сторонніми методами аналізу діяльності компаній
• Навчитесь аналізувати тендери та митні накладні (в тому числі у 52wmb)
• Зможете шукати й аналізувати інтелектуальну власність

Практикум: комплексне дослідження компаній

• Отримаєте комплексні практичні навички з дослідження компаній
• Закріпите матеріал, вивчений на попередньому занятті

Менторське заняття №1

• Презентуєте проміжні результати курсових проєктів
• Отримаєте відповіді на запитання, що виникли протягом роботи
• Отримаєте перші рекомендації щодо вдосконалення курсових проєктів

GEOINT та SIGINT

• Навчитесь основ пошуку геолокації та зможете працювати із супутниковими зображеннями
• Опануєте інструменти для роботи з зображеннями та відео (наприклад, cleanup.pictures)
• Зможете шукати пристрої (в тому числі сервери та вебкамери) за допомогою таких інструментів, як Shodan
• Зможете застосовувати ці навички у військовій сфері, для фактчекінгу в журналістиці, а також у приватному секторі

Практикум: GEOINT та SIGINT

• Отримаєте комплексні практичні навички з пошуку геолокації
• Закріпите матеріал, вивчений на попередньому занятті

Технологічні рішення для проведення OSINT-досліджень. Частина 1

• Навчитеся використовувати нейромережі для пошуку інформації та автоматизації (зокрема ChatGPT)
• Опануєте інструменти для виявлення діпфейків (згенерованих ШІ зображень та відео)
• Зможете використовувати інструменти автоматизації досліджень (наприклад, парсинг за допомогою PhantomBuster)
• Навчитесь аналізувати криптогаманці, шукати зв'язки між ними та деанонімізувати власників
• Опануєте основи пошуку в Deep та Dark Web

Практикум: пошук та аналіз криптогаманців

• Отримаєте комплексні практичні навички з пошуку та аналізу інформації про криптогаманці
• Навчитеся шукати зв'язки між криптогаманцями
• Закріпите матеріал, вивчений на попередньому занятті

Менторське заняття №2

• Презентуєте проміжні результати курсових проєктів
• Отримаєте відповіді на запитання, що виникли протягом роботи
• Отримаєте рекомендації щодо вдосконалення курсових проєктів

Технологічні рішення для проведення OSINT-досліджень. Частина 2

• Навчитеся забезпечувати безпеку документації OSINT-досліджень (в тому числі шифрування за допомогою VeraCrypt)
• Зможете аналізувати можливі загрози для користувачів (в тому числі фішинг)
• Опануєте аналіз мережевої інфраструктури сайтів та зв'язків між ними
• Навчитеся шукати документи й витоки даних на сайтах
• Ознайомитеся з основами пентестингу (в тому числі за допомогою Kali Linux)

Практикум: комплексний квест із пошуку інформації про особу

• У форматі квесту закріпите навички з пошуку інформації про осіб та їхню діяльність
• Фіналізуєте знання щодо засвоєних раніше OSINT-методик

Менторське заняття №3

• Отримаєте відповіді на запитання, що виникли протягом роботи
• Отримаєте фінальні рекомендації щодо вдосконалення курсових проєктів

Презентація курсових проєктів

Особливості курсу

• Підтримка ментора
• Навчання у зручний час
• Проєкт в портфоліо
• Практика
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Дмитро Ломоносов - OSINT-аналітик у Molfar Intelligence Institute
• Богдан Музика - OSINT-аналітик у Molfar Intelligence Institute

На курсі навчитеся проєктувати системи на старті так, щоби вони могли масштабуватись у будь-який момент і водночас коректно працювати.

Програма курсу

Вступ до високопродуктивних систем і вимоги до архітектури

• Зрозумієте, що таке високопродуктивні системи
• Опануєте базові терміни архітектури
• Розберете ключові завдання архітектора високонавантажених систем
• Навчитеся збирати й документувати вимоги до програми/системи

Основи високопродуктивного дизайну

• Розберете основні проблеми високонавантажених систем
• Розглянете параметри систем: масштабованість, надійність, продуктивність, fault tolerance
• Розрізните функціональні та нефункціональні вимоги
• Навчитеся робити базові розрахунки ресурсів
• Вивчите принципи масштабування та балансування навантаження
• Створите базову архітектуру системи з ключових компонентів

Архітектурні стилі й типові архітектури

• Зрозумієте, чому архітектура базується на вимогах
• Розберете підходи до масштабування систем
• Ознайомитеся з основними архітектурними стилями
• Зрозумієте принципи event stream та event sourcing
• Визначите ситуації, де потрібен event sourcing

Моніторинг, метрики та алертинг

• Розберете важливість моніторингу та коректного алертингу
• Розрізните метрики та логи
• Навчитеся працювати з системами моніторингу
• Опануєте основи підходу SRE

Вертикальне масштабування

• Зрозумієте сутність вертикального масштабування
• Розглянете його переваги та недоліки
• Навчитеся визначати ситуації, коли вертикальне масштабування ефективне
• Розберете, як зробити систему вертикально масштабованою

Горизонтальне масштабування

• Зрозумієте, що таке горизонтальне масштабування
• Розглянете його сильні та слабкі сторони
• Навчитеся визначати сценарії, де воно необхідне
• Опануєте принципи побудови горизонтально масштабованих систем

Масштабування в глибину (in-depth scaling)

• Розберете специфіку масштабування в глибину
• Розглянете переваги та недоліки цього підходу
• Опануєте типові патерни масштабування в глибину

Способи доступу до даних

• Розберете різні моделі доступу до даних
• Оціните переваги та недоліки кожної
• Навчитесь обирати оптимальний підхід під бізнес-вимоги
• Зрозумієте принципи роботи messaging systems

Формати зберігання та передачі даних

• Розберете різні формати передачі та зберігання даних
• Порівняєте їхні сильні та слабкі сторони
• Навчитесь обирати формат під конкретні вимоги
• Ознайомитеся з JSON/XML/Binary, Thrift, Protobuf, Avro

Сховища даних

• Розберете різницю між relational і document-based моделями
• Зрозумієте відмінності declarative та imperative мов запитів
• Ознайомитеся з графовими моделями даних
• Навчитесь обирати відповідне сховище даних під вимоги системи

Спеціалізовані структури даних

• Розберете відмінності зберігання в пам'яті й на диску
• Зрозумієте принципи сучасних систем доступу до даних
• Навчитеся підвищувати ефективність через спеціалізовані структури
• Опануєте використання кешів для оптимізації
• Розберете, коли блум-фільтри доречні, а коли - ні

Аналітика та Big Data: зберігання даних

• Розберете особливості зберігання даних для аналітики
• Зрозумієте роль column-oriented storages
• Розрізните Data Warehouse і Data Lake
• Навчитесь обирати моделі Stars, Snowflakes і Data Marts
• Опануєте базові принципи Big Data сховищ

Пакетна обробка даних

• Зрозумієте сутність batch-процесингу
• Розберете, коли пакетна обробка найефективніша
• Опануєте принципи MapReduce
• Навчитеся застосовувати Spark
• Зрозумієте, як оптимізувати batch-процеси

Потокова обробка даних

• Розберете поняття state, stream та immutability
• Зрозумієте принцип stream/table duality
• Навчитеся визначати, коли потрібен стримінг
• Опануєте Apache Kafka для потокової обробки
• Порівняєте messaging systems
• Розберете принципи Lambda-архітектур

Distributed data: CAP-теорема

• Зрозумієте, навіщо розподіляють дані
• Опануєте CAP-теорему та її обмеження
• Навчитеся пояснювати компроміси між CA/P
• Застосуєте CAP у проєктуванні систем
• Розберете PACELC та її вплив на архітектуру

Distributed data: транзакції

• Розберете принципи ACID
• Вивчите різні рівні ізоляції та їхні наслідки
• Навчитесь обирати оптимальну ізоляцію під вимоги
• Розрізните single- та multi-object операції
• Зрозумієте принципи серіалізованості в розподілених системах

Distributed data: реплікація та сегментування

• Розберете основи секціонування даних
• Зрозумієте принципи реплікації та їхній вплив на систему
• Навчитесь обирати тип реплікації під бізнес-вимоги
• Опануєте стратегії ребалансування
• Розберете принципи parallel query execution

Distributed data: цілісність і консенсус

• Зрозумієте типи цілісності даних
• Розберете принципи консенсусу в розподілених системах
• Навчитесь обирати модель цілісності під бізнес-задачі
• Оціните проблеми одночасного запису та способи їхнього розв'язання
• Ознайомитеся з Paxos і Raft та їхнім застосуванням
• Розберете принципи розподілених транзакцій

Презентація курсового проєкту

• Розберете всі етапи створення архітектури високонавантажених систем
• Навчитеся презентувати архітектурне рішення
• Опануєте формування вимог і побудову High-level та Low-level дизайну
• Навчитесь описувати метрики та алертинг
• Розберете технічні вимоги до сховища (реплікація, транзакції, PACELC)
• Навчитесь аргументувати архітектурні рішення перед аудиторією

Особливості курсу

• Технології Highload
• Практика
• Кар'єра
• Фідбек від лектора та методиста
• Розробка власної архітектури
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Артем Дорохін - former Solutions Architect at Luxoft

Отримайте практичні навички застосування макросів, функцій і формул масивів та швидко ухвалюйте виважені рішення, використовуючи просунуті функції Excel.

Програма курсу

Онлайн-лекція №1. Знайомство

• Знайомство
• Ознайомлення з форматом курсу та програмою
• Робота з LMS, критерії оцінювання домашніх завдань

Модуль 1. Під'єднання до зовнішніх джерел та консолідація даних (7 занять)

• Навіщо Power Query і Power Pivot в Excel
• Під'єднання до зовнішніх джерел даних (основи Power Query)
• Перетворення "сирих" даних, або Магія Power Query
• Моделі даних і Power Pivot. Зв'язки one-to-many, many-to-many
• Основи DAX
• Power Query як інструмент консолідації даних
• Під'єднання до Google Sheets і вебресурсів

Модуль 2. Просунуті формули Excel. Комбінація формул. Формули масиву (6 занять)

• Основні формули посилань і масивів
• Іменовані комірки та діапазони
• Організація динамічних діапазонів. Динамічні діапазони в Excel 365
• Зведені й "розумні" таблиці та робота з ними
• Формули агрегування та їхнє застосування
• Сучасні альтернативи формулам масиву

Онлайн-заняття №1

• Керування посиланнями на інші файли Excel
• Формули куба в Excel

Модуль 3. Візуалізація в Excel (2 заняття)

• Створення KPI у моделі даних Power Pivot та створення дашборда за допомогою Excel
• Power BI як окремий інструмент візуального аналізу даних

Онлайн-заняття №2

Практичне заняття та Q&A-сесія.

Модуль 4. Автоматизація рутинних завдань за допомогою VBA та AI-інструментів (4 заняття)

• Використання AI ChatGPT в Excel
• Знайомство з VBA (Visual Basic for Applications): DOM, змінні й константи, цикли
• Функція запису макросів
• Запуск макросу за часом

Особливості курсу

• Практичні домашні завдання
• Надбудови Excel
• Автоматизація роботи
• Допомога ментора

Викладачі курсу

Микита Свідло - Head of Operations | Delivery Unit at Uklon

Опануйте навички AI Product Manager, який власноруч створює та запускає продукти від ідеї до MVP: технології, управління продуктом, дизайн, бізнес-стратегія, аналітика та АІ-інструменти. Станьте незамінним фахівцем, який очолить розробку та управління АІ-продуктами.

Програма курсу

Basics of Technologies

HTML & CSS (Основи веб-розробки)

Ви отримаєте практичну базу веб-розробки, розберетесь, як працюють інтерфейси "зсередини", навчитесь швидко збирати лендинг/прототип. А також здобудете досвід публікації прототипів на GitHub Pages та підготовки техзавдання для Front-end-розробки.

Базова математика

Ви навчитеся оцінювати ймовірності подій і ризики, опануєте розуміння нормального та бернуллівського розподілів та коректно трактувати кореляції, уникаючи хибних висновків про "причину-наслідок". Отримаєте досвід використання AI-асистентів для перевірки розрахунків, пояснення формул та генерації навчальних прикладів.

Tier 1: Technology & Product Foundation

Python Programming: Foundations and Best Practices

Ви навчитеся писати код на Python, створювати автоматизовані скрипти та боти та опануєте роботу з API й структурованими даними (JSON, CSV),  проводити аналіз даних у Jupyter Notebook, будувати швидкі AI-прототипи на базі GPT або Claude, ефективно використовувати AI як код-асистента для дебагу й оптимізації програмного коду. Будете говорити з інженерами "однією мовою".

JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts

Ви навчитеся розуміти логіку Front-end та життєвий цикл UI, створювати інтерактивні прототипи вебсторінок, підключати зовнішні API та динамічні дані, використовувати AI для автоматичного створення UI компонентів, застосовувати React для побудови спрощених SPA-інтерфейсів, тестувати вебфункціональність через консоль та інструменти розробника і ефективно ставити технічні завдання Front-end-команді.

Human-Computer Interaction and Design: Theory and Techniques

Ви опануєте створення персон та сценаріїв використання, дизайн інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів, AI для генерації UX-концептів і тестів. Навчитесь оцінювати юзабіліті за результатами тестів й перетворювати інсайли з UX у продуктові гіпотези.

Tier 2.1: AI-Driven User Experience

AI Fundamentals

Ви дізнаєтесь, як працюють моделі штучного інтелекту та машинного навчання і навчитесь ставити технічні завдання, оцінювати ризики та інтегрувати AI у продукт. Зможете оцінювати вартість і складність AI-рішень та пояснювати команді й користувачам, як працює модель.

Generative and Agentic AI

Ви навчитесь створювати продукти з використанням генеративного AI - від текстових моделей до автономних агентів, які пишуть код, тестують функції та допомагають будувати MVP без розробників. Зможете розробляти власних AI-асистентів і агентів оптимізувати роботу продакт-команди за допомогою агентів.

ML Ops

Ви зрозумієте, як впроваджувати й підтримувати AI-системи на продакшені - від обробки даних до оновлення моделей. Навчитесь обґрунтовувати архітектурні рішення для AI-продукту.

UX Research Methods and Usability Testing

Ви навчитесь знаходити справжні потреби користувачів і перевіряти гіпотези продукту через дослідження, інтерв'ю й тестування. Зможете створювати CJM та user personas на основі даних, інтерпретувати результати досліджень для прийняття рішень будувати дизайн-гіпотези на базі реальних даних та перетворювати інсайди в roadmap продукту.

Іnteraction Design and Design Thinking for UX/UI

Ви будете генерувати креативні рішення через дизайн-мислення, створювати інтерактивні прототипи у Figma та використовувати AI для побудови UI й копірайтингу. Як результат, зможете зменшити ризики на ранніх етапах розробки.

AI Interfaces Design

Ви отримаєте навички створення інтерфейсів для продуктів, у яких користувач взаємодіє з AI - чат-боти, асистенти, рекомендаційні системи. Навчитесь балансувати між зручністю, прозорістю та довірою користувача до AI.

Tier 2.2: Product Strategy & Analytics

Market Research & Data Visualisation

Ви навчитесь розуміти ринок, конкурентів і користувачів через дані, генерувати інсайди на базі кількісних даних та приймати обґрунтовані продуктові рішення. Опануєте інструменти для кількісного аналізу і побудови data-driven стратегій, побудову аналітичних презентацій для стейкхолдерів.

Product Marketing

Ви здобудете стратегічні та практичні компетенції у AI-Driven маркетингу, опануєте методи формування Go-to-Market стратегій для AI-продуктів, навчитеся застосовувати AI для аналізу користувачів, оптимізації промо-кампаній, створення контенту та вимірювання ROI маркетингових дій.

Agile Product Management

Ви здобудете практичні компетенції у Agile-керуванні продуктом, опануєте формування дорожніх карт та Backlog, навчитеся автоматизувати менеджмент завдань через AI, будувати процеси спринтів та оцінювати метрики команди в реальному часі.

Product Analytics

Ви здобудете практичні компетенції у Product Analytics, опануєте побудову дашбордів та A/B тестування. Навчитеся розраховувати LTV, CAC, Retention, формувати й перевіряти гіпотези, інтерпретувати когортні звіти, використовувати SQL та автоматизувати аналітику через AI.

Tier 3: AI Leadership

Business Case Studies

Ви опануєте стратегічне мислення AI Product Manager - як бачити ринок, розуміти тренди, оцінювати бізнес-моделі, створювати й презентувати інноваційні рішення та бізнес-ідеї інвесторам або керівництву. Будете формувати продуктові стратегії з урахуванням AI-трендів.

Data Privacy and AI Regulation

Ви здобудете теоретичні та практичні компетенції у AI-Legal & Ethics, опануєте законодавчі вимоги та методи оцінки ризиків. Навчитеся забезпечувати захист даних, ефективно комунікувати з юристами та будувати етичну архітектуру продукту.

Responsible AI Leadership

Ви навчитесь формувати й керувати командами, що працюють з AI. Зможете ухвалювати стратегічні рішення на основі етичних принципів та ефективно представляти AI-продукт перед інвесторами, медіа та регуляторами.

Career Strategies

Ви дізнаєтесь, як побудувати особисту кар'єрну траєкторію в сфері AI та Prosuct Management. Навчитесь визначати власні сильні сторони, презентувати професійний досвід, ефективно проходити співбесіди й формувати особистий бренд як AI Product Manager.

Applied Computer Science. Дипломний проєкт

Ви створите AI-продукт - від ідеї до MVP, із застосуванням усіх набутих знань. Попрактикуєтесь досліджувати ринок, в юніт-економіці, створювати AI-прототип без коду та презентуєте пітч-дек перед експертами. Вийдете на ринок як AI Product Manager або засновник стартапу.

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Програма курсу

Tier 1

• Python Programming: Foundations and Best Practices
• Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques
• Basic Algorithms and Data Structures

Tier 2

• Numerical Programming in Python
• Relational Databases: Concepts and Techniques
• Machine Learning: Fundamentals and Applications
• Visual Analytics
• Introduction to Deep Learning
• Generative and Agentic AI
• Cryptography and Data Protection
• Network Security and Communication Protocols

Tier 3

• Identity and Access Management in Cybersecurity
• Security Operations and Incident Response
• Security Assessment and Testing in Cybersecurity

Дипломний проєкт (8 тижнів)

• Applied Computer Science: Capstone Project
  • Розробка власного стартапу в команді
  • Ви проходите всі стадії до пітчингу проєкту
  • Можливість отримати інвестиції

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік без сесій
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Студенський квиток
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Програма курсу

Tier 1 / Базові знання ІТ (17 тижнів)

• Python Programming: Foundations and Best Practices
• Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques
• Basic Algorithms and Data Structures

Tier 2 / Спеціалізація (58 тижнів)

• HTML and CSS Fundamentals for User Interface Design
• JavaScript Fundamentals: From Basics to Advanced Concepts
• Advanced JavaScript and TypeScript: Tools and Best Practices
• Mastering Front-End Development with React
• Relational Databases: Concepts and Techniques
• Cross-Platform Mobile App Design and Development with React Native
• FullStack Web Development with Python
• Fullstack. Back End Development: Node.js
• Machine Learning: Fundamentals and Applications
• Deep Learning for Computer Vision and NLP
• Applied Machine Learning: business cases

Tier 3 / Поглиблені знання

• Foundations of Cloud Computing
• DevOps CI/CD
• System Design
• Career Strategies and Soft Skills for IT Professionals

Дипломний проєкт (8 тижнів)

• Applied Computer Science: Capstone Project
  • Розробка власного стартапу в команді
  • Ви проходите всі стадії до пітчингу проєкту
  • Можливість отримати інвестиції

Особливості курсу

• Регулярні живі лекції та практика з викладачами
• Soft Skills
• Гнучкий графік без сесій
• Англійська для працевлаштування
• Автоперевірка коду та ШІ
• Підтримка кар'єрного консультанта
• Розробка резюме та мотиваційного листа
• Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
• Тестові інтерв'ю
• Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
• Студенський квиток
• Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

• Богдан Коваль - Senior Software Engineer at Netflix
• Нік Білогорський - Ex-Director Security Google
• Віталій Нужний - Head of Ukraine
• Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
• Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
• Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
• Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
• Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
• Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
• Василь Тофан - Старший партнер Horizon Capital
• Марина Євдокименко - Президентка асоціації Women4Cyber Ukraine
• Сергій Борона - Head of Information Security at Ciklum
• Олексій Барановський - Senior Application Security Engineer at Intellias
• Олег Осадчук - Python Software Engineer at EPAM
• Олег Сінькевич - Machine Learning engineer at EngenAI
• Максим Лизогуб - ML Engineer at Everymatrix
• Володимир Голомб - Lead Data Scientist & ML Engineer at RBC Group
• Катерина Коцюбівська - Співзасновниця ГО "Агенція сталого розвитку та освітніх ініціатив"
• Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
• Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
• Андрій Білик - COO at WEBGORILLA Studio
• Олексій Репін - Frontend Developer at GoIT
• Максим Алієв-Ломач - Full Stack Engineer at AIWEB Solutions
• Руслана Ковальчук - Head of Career Center, GoIT
• Юлія Мельник - Head of Study at GoIT
• Юлія Олійник - Scrum Master & Project Manager at GoIT
• Ярослав Косиця - Frontend Developer at SoftRyzen
• Олег Андрус - Python Programming Lecturer
• Олексій Кудін - Data Scientist/ML Engineer at Upwork
• Тетяна Філімонова - Associate Professor at the Faculty of Information Technology
• Артур Гіль - Security Engineering Lead at Cossack Labs
• Ольга Караіван - SOC Engineer at Pharmbills
• Ярослав Малоокий - Cybersecurity Engineer at Kavitech
• Максим Плахтій - Засновник Karabas.com
• Едуард Рубін - Ексректор ХНУРЕ
• Вячеслав Поліновський - Кандидат технічних наук
• Владислава Магалецька - Головна консультантка Президента Enterra Solutions
• Прокопенко Юрій - Директор з інформаційної безпеки Банку Кредит Дніпро (BCD)

Опануйте основи реклами та аналітики: від налаштування й запуску кампаній в Google, Meta й TikTok - до роботи з бюджетами, аудиторіями, пікселями, GA4 та GTM. Навчіться самостійно просувати проєкти й впевнено розпочніть кар'єру performance-маркетолога.

Програма курсу

Основи digital-маркетингу

• Digital-маркетинг та його напрями
• Ключові терміни та метрики
• Ролі в маркетинговій команді
• Міфи та помилки в галузі

Таргетинг

• Що таке таргетинг і чому він працює
• Джерела даних: звідки вони беруться, наскільки їм можна довіряти
• Типи таргетингу на різних рівнях воронок
• Приклади таргетингу в Google Ads, Meta, TikTok
• Домашнє завдання: заповнити таблицю з 20 аудиторіями та рознести їх по рівнях воронки

Рекламні інструменти, бюджетування й типи реклами

• Завдання та цілі performance-маркетингу
• Основні платформи: Google Ads, Meta, TikTok
• Формати й моделі закупки
• Медійна реклама: цілі, канали, приклади
• Основи бюджетування та ефективність результатів
• Домашнє завдання: тест за модулем

Google Ads: основи та структура кампаній

• Огляд рекламного кабінету Google Ads
• Типи кампаній
• Структура акаунту: кампанія → група оголошень → оголошення

Пошукові кампанії

• Стратегії та цілі пошукової реклами
• Робота з семантичним ядром: Keyword Planner, ключові слова, мінус-слова
• Види розширень та оголошень
• Логіка запуску кампаній
• Домашнє завдання: тестове заведення пошукової кампанії в GoogleAds

Google Merchant Center і торгові кампанії

• Налаштування Google Merchant Center
• Performance Max: підходи, сигнали, аудиторії, креативи
• Стандартні торгові кампанії
• Домашнє завдання: тестове заведення PMах-кампанії, налаштування Merchant Center

Практика + Q&A

• Практика за різними кабінетами й типами РК
• Відпрацювання типових помилок
• Q&A-сесія

Meta й TikTok

• Огляд екосистеми Meta й TikTok Ads
• Структура та налаштування акаунтів
• Типи кампаній та формати оголошень
• Визначення та налаштування аудиторій
• Ключові метрики ефективності
• Аналіз та оптимізація результатів
• Домашнє завдання: тестове заведення кампанії у Facebook з 1-2 цілями оптимізації

Робота з аудиторіями

• Приклади аудиторій в Google Ads, Meta, TikTok
• Специфічні аудиторії: клініки, медицина, нішеві бізнеси
• Практика підбору й тестування аудиторій
• Домашнє завдання: додати аудиторію в наявну кампанію з попереднього домашнього завдання

Оптимізація та аналіз РК

• Ключові метрики успішності РК
• Оптимізація та масштабування кампаній
• Quality Score, Impression Share та інші показники
• Автоматизація: скрипти, правила, smart bidding
• Домашнє завдання: тест за модулем

Основи роботи з аналітикою

• Навіщо потрібна аналітика в perfomance-маркетингу
• Основи GA4: події, цілі, звіти
• Зв'язка акаунтів та кастомні звіти

Налаштування GTM та зв'язка аналітики

• Що таке Google Tag Manager і навіщо він потрібен
• Створення акаунту, базове налаштування та встановлення на сайт
• Теги й тригери
• Інтеграція GA4, Ads, Meta, TikTok

Базове налаштування пікселів

• Встановлення та налаштування пікселів
• Додавання дій конверсій для Ads-платформ
• Enhanced Conversions
• Домашнє завдання: тест за модулем

Завершення курсу та подальші кроки

• Як писати резюме й шукати першу роботу в PPC
• Підготовка до співбесіди й самопрезентація початківця
• Розвиток після курсу: ресурси, сертифікації, спільноти, нетворкінг
• Кар'єрні перспективи та доступні позиції в індустрії
• Q&A-сесія

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Домашні завдання
• Фідбек від викладача
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

• Олексій Лях - Co-owner of the MarTech agency newage
• Дмитро Коноваленко - Chief Strategy Officer
• Дар'я Кражай - PPC Specialist
• Наталія Кустенко - Media Planner
• Валерія Міщерікова - Middle Web Analyst
• Вікторія Гринчук - Middle Traffic Manager

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

Вступ до штучного інтелекту в бізнесі

• Чому AI - це не просто тренд, а стратегічний інструмент
• Основні тенденції у сфері штучного інтелекту, що впливають на бізнес
• Як AI змінює бізнес і ринок: успішні кейси, які впроваджують конкуренти
• Основи AI та LLM: короткий екскурс про технологію
• Ризики у впровадженні AI в компанії
• Чому "готові рішення" в AI - це ілюзія простоти: що варто знати перед впровадженням
• Практика: скласти карту можливостей впровадження AI

Створення інноваційної культури в компанії

• Розвиток інноваційного мислення у вашій команді
• Роль керівника у впровадженні штучного інтелекту
• "Легалізація AI" та як з цим працювати
• Подолання опору змінам
• Проведення корпоративних хакатонів та системи мотивації впровадження AI
• Як сформувати культуру, в якій не розмовляють про AI, а користуються ним
• Як виключити форвард-менеджмент із ChatGPT
• 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

• Автоматизація та персоналізація маркетингу: як AI допомагає створювати контент, що продає
• Практичний розбір інструментів для генерації контенту
• Підвищення ефективності реклами: оптимізація рекламних кампаній, A/B-тестування та аналіз аудиторії
• AI в продажах: прогнозування продажів, lead scoring, автоматизація комунікації та персоналізовані пропозиції
• Чат-боти нового покоління: як використовувати AI-чат-ботів для кваліфікації лідів та підтримки клієнтів 24/7
• Аналітика на основі AI: як збирати й аналізувати дані про клієнтів для ухвалення ефективних маркетингових рішень
• AI-Retention: особистий кейс, який реально працює на ринку
• Практика: мастермайнд з генерації рекламного креативу для продукту/послуги

AI в HR: пошук, розвиток та утримання талантів

• Революція в рекрутингу: використання AI для сорсингу кандидатів, автоматичного скринінгу резюме та проведення первинних співбесід
• Адаптація та навчання: як AI допомагає створювати персоналізовані плани онбордингу та розвитку для співробітників
• Оцінка та мотивація: аналіз продуктивності, виявлення ризиків вигорання та розробка систем мотивації на основі даних
• HR-аналітика: як за допомогою AI прогнозувати плинність кадрів та оптимізувати HR-процеси в компанії
• Етичні питання: упередженість алгоритмів у найманні та як її уникнути
• Практика: розбір кейса аналізу знеособленого резюме за допомогою симулятора AI-системи
• Домашнє завдання: обрати ключовий відділ, виявити вузькі місця та підібрати 2–3 AI-інструменти для підвищення його ефективності

AI для фінансів та ефективного управління бізнес-процесами

• 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 прогнозування грошового потоку для малого бізнесу на основі наданих даних. Запропонувати, які параметри варто врахувати AI-моделі

AI в клієнтському сервісі та для ухвалення рішень

• Інтелектуальні чат-боти й голосові асистенти для миттєвої підтримки
• Аналіз тональності відгуків клієнтів для покращення сервісу
• Персоналізовані рекомендації та пропозиції на основі історії взаємодії.
• Від даних до інсайтів: як AI-інструменти допомагають візуалізувати дані та знаходити приховані закономірності
• Стратегічне прогнозування: аналіз ринкових трендів, поведінки конкурентів та прогнозування попиту
• Інструменти Gemini Deep Research та ParallelAI
• Створення data-driven культури в компанії: як навчити команду ухвалювати рішення на основі даних, а не інтуїції
• Практика: аналізуємо розмову. Визначити тональність і ключові проблеми клієнтів з дзвінків та чатів. Обговорення, як це робить AI
• Домашнє завдання: обрати 1–2 операційних процеси та дослідити AI-рішення для їхньої автоматизації з оцінкою потенційної економії часу/ресурсів

Стратегія впровадження AI: від ідеї до дорожньої карти

• Аудит бізнес-процесів: як знайти процеси, автоматизація яких дасть максимальний ефект
• Критерії вибору між готовими SaaS-рішеннями та розробкою власного AI-продукту
• Переваги та недоліки кожного підходу для МСБ
• Як оцінити потенційну вигоду й термін окупності AI-проєкту: розрахунок ROI та визначення KPI
• Створення roadmap впровадження AI-ініціативи: від пілотного проєкту до масштабування на всю компанію
• Авторська 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 за критеріями: вплив на прибуток, складність впровадження, економія часу
• Домашнє завдання: провести мініаудит одного відділу та розрахувати орієнтовний ROI для процесу-кандидата на впровадження AI

Підбір інструментів та управління проєктом впровадження

• Пошук та оцінка підрядників/інструментів
• Типові помилки під час впровадження AI
• Запуск пілотного проєкту для швидкої перевірки гіпотез з мінімальними витратами
• Як використовувати базові інструменти: Google Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek
• Вайбкодинг як новий інструмент для створення PoC та MVP
• Управління змінами: як підготувати команду до роботи з новими інструментами, подолати опір та інтегрувати AI в щоденну рутину
• Масштабування: як поширити пілотне рішення на всю компанію
• Практика: рольова гра "переговори з підрядником". Метою є узгодити умови пілотного проєкту
• Домашнє завдання: скласти короткий бриф для підрядника на розробку або впровадження AI-рішення у вашій компанії

AI-Augmentation - посилення команди, а не її заміна

• Що таке AI-Augmentation
• Концепція "людина + машина" та її відмінність від повної автоматизації
• Ключові переваги та приклади AI-Augmentation у відділах
• Як впровадити інструменти-помічники в щоденну роботу для підвищення ефективності кожного співробітника
• Метрики для оцінки впливу аугментації на продуктивність і задоволеність команди
• Практика: мозковий штурм. Оберіть одну посаду у вашій компанії. Як AI-асистент міг би зробити роботу цієї людини ефективнішою?
• Домашнє завдання: розробити концепцію AI-augmented ролі для співробітника, вказавши задачі, які передасть AI, та нові функції людини

AI-Native: створення бізнес-моделей майбутнього

• Бізнес, побудований навколо AI як основного конкурентного активу
• Відмінності від традиційного бізнесу: структура, процеси, продукти й культура, що орієнтовані на дані
• Приклади AI-Native продуктів та сервісів: персоналізовані рекомендаційні системи, автономні системи, предиктивна аналітика як послуга
• AI-агенти як фундамент AI-Native бізнесу
• Чи може МСБ стати AI-Native
• Мислити як AI-Native підприємець: пошук проблем, які раніше було неможливо розв’язати, а тепер можливо завдяки AI

Етичні дилеми та юридичні аспекти AI

• Етика AI в бізнесі. 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
• Авторське право на контент, згенерований AI
• Правові вимоги до використання AI в різних галузях
• Регулювання AI в Україні та країнах Європи
• Практика: розбір етичних/юридичних кейсів, які призвели до репутаційних або фінансових втрат у компаніях
• Домашнє завдання: проаналізувати обробку чутливих даних у компанії та оцінити ризики, пов’язані з передачею їх AI-сервісам

Кібербезпека та управління ризиками AI

• Нові загрози: як AI створює нові вектори атак
• Як захистити комерційну таємницю та клієнтські дані під час роботи з хмарними AI-сервісами
• "Отруєння даних" та Adversarial Attacks: як зловмисники можуть обманути вашу AI-систему
• Створення політики безпеки: розробка внутрішніх правил та процедур щодо безпечного використання AI-інструментів співробітниками
• Практика: демонстрація прикладів діпфейків та AI-згенерованих фішингових листів

Підвищення особистої ефективності за допомогою AI

• AI як ваш другий мозок: управління знаннями, нотатками та ідеями
• Автоматизація рутини: налаштування автоматичного сортування пошти, планування зустрічей, транскрипції аудіо/відео
• Використання Make.com та n8n для розв'язання базових задач
• Тайм-менеджмент та пріоритизація: використання AI-асистентів для аналізу календаря, завдань та фокусування на головному
• Підготовка до зустрічей: як за допомогою AI швидко аналізувати великі документи, звіти й готувати стислі саммарі
• Digital Twin керівника
• Практика: використовуємо в реальному часі AI-інструмент для аналізу статті або звіту й створення короткого висновку
• Домашнє завдання: визначити 3 рутинні задачі, дослідити AI-інструмент для автоматизації хоча б однієї з них і протестувати його

Генеративний AI для креативу й стратегічного мислення

• ChatGPT та аналоги як партнер для мозкового штурму
• AI для швидкого навчання: використання AI для освоєння нових навичок, вивчення іноземних мов та занурення у нові предметні області
• Аналіз слабких місць у вашій стратегії чи бізнес-моделі за допомогою AI
• Майбутнє AI: короткий огляд перспективних напрямків та як вони можуть вплинути на бізнес у довгостроковій перспективі
• Підбиття підсумків курсу: створення персональної AI-стратегії для свого бізнесу на основі всіх отриманих знань
• Домашнє завдання: доопрацювати й оформити AI-стратегію для бізнесу на 1–2 сторінки з пріоритетами, інструментами, цілями та планом перших дій

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)