Інші актуальні курси за темою
| досвід | не обов'язковий |
|---|---|
| старт навчання | 08.09.2026 |
| кількість місць | 25 |
| тривалість курсу | 10 тижнів |
| інструменти | потрібна підписка на Claude |
| куратор | Олексій Павленко |
перший крок за вами
| досвід: | досвід у маркетингу від 1 року — digital, контент, performance, аналітика або суміжне |
|---|---|
| старт навчання | жовтень 2026 |
| кількість місць | 25 |
| тривалість курсу | 2 місяці |
| курсовий проєкт | AI-система для власного бренду |
| куратор | Марія Куренкова |
перший крок за вами
| досвід | від 1 року в ролі PM або на суміжній посаді, розуміння циклу продукту |
|---|---|
| старт | 21.10.2026 |
| кількість місць | 20 |
| тривалість курсу | 2 місяці |
| куратор | Вероніка Тамайо Флорес |
перший крок за вами
| досвід | досвід у продакті/маркетингу/дизайні/розробці буде плюсом |
|---|---|
| старт навчання | листопад 2026 |
| кількість місць | 20 |
| тривалість курсу | 2 місяці |
| Бонус | знижка 50% на вивчення англійської від English For IT |
| куратор | Альона Возна |
перший крок за вами
витрачаєте більше часу на правки AI-відповідей, аніж на виконання задач
Навчитеся формулювати промпти через RTF framework так, щоб AI розумів роль, формат і очікуваний результат з першого разу. Зменшите кількість ітерацій правок.
хочете делегувати рутину AI, але з різних причин не можете розраховувати на технічну команду
Побудуєте AI-workflow для своєї задачі: аналіз документів, генерація інсайтів або автоматизація повторюваних дій — без коду, через vibe coding і підходи з інтенсиву.
працюєте з великим обсягом інформації,і не завжди впевнені у правдивості відповідей AI
Розберетесь із тим, де і чому AI помиляється. Навчитеся перевіряти результати через verification і self-checking системи та керувати глибиною відповідей.
маєте ідею для AI-прототипу або внутрішнього інструменту, але не знаєте, з чого почати
Спроєктуєте і зберете власний AI-workflow або прототип під реальну задачу. Отримаєте готовий capstone, який можна одразу адаптувати під роботу команди або власний проєкт.
регулярно використовуєте AI в роботі, але якість результату залежить від того, наскільки вдало написаний запит
Отримаєте конкретний набір технік: Zero-Shot, Few-Shot, Pattern Teaching, role reversal і precision prompting. Зможете відтворювати якісний результат стабільно, а не випадково.
з напрямом
- як працюють LLM і чому прості промпти часто не дають потрібного результату
- структурування промптів через RTF framework: role, task, format
- різниця між zero-shot, few-shot і pattern teaching — і коли що використовувати
- перетворення нечітких запитів на структуровані промпти
- застосування промптів до реальних сценаріїв: аналіз інформації, генерація інсайтів, проста автоматизація
- домашнє завдання: взяти слабкий промпт зі своєї роботи і переробити його на надійний промпт/воркфлоу — з роллю, завданням, форматом, прикладами, обмеженнями і очікуваним результатом.
- де і чому AI помиляється: hallucinations, логічні прогалини, надмірна впевненість, приховані припущення
- керування reasoning через chain-of-thought, tree-of-thought і atom-of-thought
- role reversal і precision prompting для зменшення кількості помилок
- stress-test AI-відповідей і визначення структури reasoning
- керування глибиною відповідей і перевірка логіки та точності результатів
- домашнє завдання: взяти відповідь, згенеровану AI, і краш-тестувати її — знайти непідтверджені твердження, ризики галюцинацій, відсутні припущення та запропонувати стратегію перевірки.
- що таке vibe coding і як створювати AI-driven рішення без програмування
- де AI може замінити код, а де має лише допомагати
- verification, judges і self-checking systems для перевірки AI-відповідей
- проєктування workflow під реальну задачу і автоматизація рутинної роботи
- фінальне capstone-завдання: AI-прототип або workflow під власну робочу задачу
- домашнє завдання: підготувати pre-coding brief для простого workflow чи прототипу — цільовий користувач, проблема, workflow, вхідні дані, сторінки/розділи, інтеграції, критерії прийняття.
куратор
він буде поруч
Професор з управління інформаційними системами та аналітики в Warwick Business School, академічний директор Gillmore Centre for Financial Technology та запрошений дослідник The Alan Turing Institute. Автор понад 100 рецензованих статей із майже 9 000 цитувань, його дослідження охоплюють штучний інтелект, фінтех, медичну інформатику та економіку конфіденційності — останні проєкти підкріплені фінансуванням у розмірі £1,25 млн на створення дослідницької групи FutureFinance.AI.
Розробив портфельні моделі, які перетворюють однорангові кредити на повноцінний інвестиційний інструмент, довів, що обмін медичною інформацією збільшує кількість направлень до сільських лікарень на 8%, а його дослідження у сфері конфіденційності цитуються в політичних документах ЄС.
маєте запитання?
підготували відповіді
- чи підійде інтенсив, якщо я ніколи не писав промптів?
- чи потрібен технічний бекграунд або знання коду?
- скільки часу займає інтенсив?
- чи будуть практичні завдання?
- що підготувати перед стартом?
реєстрація.
перший крок за вами
Хочете спитати ще щось? Пишіть на hello@prjctr.com або телефонуйте за номером +38 067 418-95-78.
Освітні послуги надаються шляхом доступу до публічних освітніх ресурсів у мережі Інтернет, у тому числі до віртуальних класів та освітньої платформи. Курс належить до послуг з навчання комп'ютерній грамоті у розумінні п. 197.1.33 ПКУ.
перший крок за вами
інші актуальні курси за напрямкомОнлайн курси з AI для старту і розвитку вашої кар'єри
що почитати цікавеньке за темоюPrompt Engineering and Vibe Coding
