
з напрямом
Вільний від занять день
Живий вебінар
19:00–21:00
Вільний від занять день
Живий вебінар
19:00–21:00
Вільний від занять день
Вільний від занять день
Вільний від занять день
- 01.як працюють LLM і чому вони помиляються
- що таке LLM, embeddings і контекстне вікно
- як навчаються мовні моделі
- галюцинації, упередження, обмеження контексту
- різниця між GPT, Claude, Grok, Perplexity
- практика: один запит → різні моделі → порівняння результатів
- 02.prompt engineering — керування мисленням AI
- структура промпта: роль, контекст, обмеження, формат
- zero-shot, few-shot, chain-of-thought
- керування глибиною та стилем відповіді
- створення керованого промпта під конкретну задачу
- практика: 3 варіації промпта → аналіз відмінностей
- 03.AI-асистент vs AI-агент
- різниця між чатом, асистентом і агентом
- зона відповідальності та формат результату
- проєктування персонального GPT-асистента
- контроль помилок і обмеження поведінки
- практика: створення AI-асистента під робочу задачу
- 04.AI + документи, таблиці, презентації
- як AI працює з різними типами файлів
- аналіз, структуризація та узагальнення даних
- вибір моделі під тип задачі
- ризики втрати контексту
- 05.аналітичне мислення з AI
- описова, діагностична, дослідницька аналітика
- формування гіпотез і постановка запитань
- AI як аналітичний співрозмовник
- побудова аналітичного циклу
- робота з таблицями та CSV
- 06.основи n8n
- що таке workflow
- тригери, nodes, API
- логіка процесів і типові помилки
- побудова автоматизації без AI
- 07.AI-агенти в n8n
- додавання AI до workflow
- agent prompts
- guardrails і перевірки
- human-in-the-loop
- практика: створення базового AI-агента
- 08.автоматичний аналіз конкурентів
- системний підхід до конкурентного аналізу
- збір даних з Meta Ads Library
- AI-аналіз креативів
- виділення повторюваних патернів
- результат: дослідницький агентний пайплайн
- 09.перехід від запитів до процесів
- AI-пайплайн: тригер → дані → AI → контроль → дія → лог
- де AI доречний, а де потрібна людина
- guardrails як інфраструктура
- відповідальність і зона ризику
- 10.AI в бізнесі: безпека і конфіденційність
- витік даних і класифікація інформації
- chat vs API vs enterprise
- відповідальність користувача
- побудова безпечних пайплайнів
- 11.personal AI safety
- персональні ризики використання AI
- залежність і підміна мислення
- особиста рамка безпечної роботи
- 12.AI-браузери та insight extraction
- AI-браузери як інтелектуальний фільтр
- перетворення контенту на інсайти
- створення практичних артефактів
- 13.мінімальні AI-бізнес-додатки
- бізнес-процеси як apps
- швидке проєктування логіки
- створення мінімального AI-app у Lovable
- 14.інтеграції
- single app → система
- інтеграції між сервісами
- Lovable vs Bubble
- AI як розумний прошарок
- 15.генеративні зображення
- бізнес-роль генеративних зображень
- контроль стилю та повторюваність
- prompting для зображень
- 16.генеративне відео та аудіо
- video AI, audio AI, аватари
- внутрішні комунікації vs маркетинг
- обмеження якості та довіри
- 17.фінал — захист курсового проєкту
- презентація AI-пайплайну або агентної системи
- зворотний зв’язок щодо архітектури процесу
- рекомендації щодо масштабування
куратор
він буде поруч

Head of AI at Clust.
Понад 10 років працює в ІТ, де пройшов шлях від Software Engineer до керівника напрямку AI. Починав із Java та JavaFX, згодом занурився у світ C#/.NET, Node.js, Angular, React і Python.За цей час встиг побудувати кар’єру в стартапах, продуктових, аутсорсингових і аутстафінгових компаніях, попрацювати тімлідом, техлідом, архітектором і інжиніринг менеджером. Останні чотири роки фокусується на тому, як інтегрувати AI-рішення безпосередньо у продукти, щоб технології дійсно працювали для бізнесу.

що на вас чекає
навчання по-проджекторному
19 живих занять онлайн з розбором логіки процесів, інструментів і типових помилок
практика на кожному вебінарі: зберете власні workflow, асистенти і автоматизацію
домашні завдання, які поетапно формують ваш фінальний AI-пайплайн або агентну систему

робота з реальними інструментами: GPT, Claude, n8n, Google Docs/Sheets, Lovable, Meta Ads Library
розбір ризиків, безпеки й конфіденційності: chat vs API, класифікація даних, контроль відповідальності

курсовий проєкт, який одразу застосуєте у роботі
сертифікат за умови виконання домашніх завдань і захисту проєкту
вартість навчання
та варіанти оплати
3 платежі від
6 платежів від
за весь курс
визначилися?
ось як потрапити на курс
1зареєструватися на курс
2розказати про себе
3оплатити як зручно
4почати навчання
- 1
зареєструватися на курс
- 2
розказати про себе
- 3
оплатити як зручно
- 4
почати навчання

*Згідно з результатами дослідження Projector.
У дослідженні взяли участь 567 респондентів
серед випускників курсів 2022 року.
маєте запитання?
підготували відповіді
- чи підійде курс, якщо я не технічний спеціаліст?
- чим цей курс відрізняється від інших ШІ-курсів?
- що саме я створю під час навчання?
- скільки часу потрібно для навчання щотижня?
- чи буде багато практики?
реєстрація.
перший крок за вами

Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
перший крок за вами









