Команда получает практический опыт работы с ИИ и готовые прототипы – без риска для бизнеса
- Обучение и тестирование проходят на российских серверах — данные остаются внутри компании
- Практика на реальных задачах с моделями и инструментами, настроенными под ваш бизнес
- Готовые инструкции для переноса решений и прототипов в корпоративный контур заказчика
безопасная среда для ии-практики
На защите команды презентуют инициативы проектному коммитету: демонстрируют прототип и доказывают готовность решения к реализации и масштабированию
- Системная доработка проекта: команды приводит архитектуру, метрики и бизнес-логику к требованиям компании
- Итоговая «упаковка»: вся проектная документация и презентация структурируются по корпоративным стандартам, усиливаются аргументы и расчет эффекта
- Подготовка к защите: презентация, отражающая зрелость решения и обоснованность внедрения
трекинг и защита проектов
Команда умеет организовывать совместную работу над кодом и данными, обеспечивать контроль версий, интеграцию и поддержку качества проекта в корпоративной ИТ-среде
- Создание и настройка репозитория проекта; организация обмена и защиты данных
- Инструменты командной работы: Git, инфраструктура репозиториев
- Архитектура и защита данных для ИИ и аналитики бизнеса
Модуль 6. Управление кодом и данными, цифровая гигиена бизнеса
Команда умеет самостоятельно развернуть базовую инфраструктуру для корпоративных ИИ-экспериментов и демонстраций
- Настройка виртуального окружения, установка и запуск контейнера или модели
- Развертывание среды под тестовый запуск
- Основы развертывания ИИ: виртуальные сервера, контейнеризация, изоляция среды
- Лучшие российские и мировые сервисы для работы бизнес-команд
Модуль 5. Инфраструктура для ИИ: серверы и контейнеры
Каждая инициатива обоснована с позиции экономики и стратегии внедрения — рассчитан эффект, сформирован понятный пошаговый план реализации
- Моделирование и аргументация экономической эффективности проекта на конкретных метриках
- Плана внедрения: ключевые этапы, затраты, KPI, риски
- Методы расчёта ROI, бюджетирования и формирования дорожной карты внедрения
- Анализ ключевых рисков и ошибок на предприятиях-аналоге
- Аргументация эффекта ИИ-проекта для принятия управленческого решения
Модуль 4. От прототипа к внедрению:
экономика и стратегия реализации
Модуль 3. От концепции к прототипу: разработка решения
Готова проработанная архитектура решения и план воплощения MVP для перехода к реализации и тестированию
- Описание архитектуры будущего решения, определение необходимых инструментов и точек интеграции
- Подготовка техдокументации для MVP и плана дальнейшей валидации
- Критерии выбора технологического стека, паттерны интеграции в бизнес
- Быстрое прототипирование и MVP-подходы для ИИ
- Ошибки и риски при проектировании архитектуры и подготовке к пилотному тестированию
Сформирован структурированный бизнес-кейс инициативы с измеримыми метриками и базовой архитектурой будущего ИИ-решения
- Декомпозиция проблемы
- Архитектура типовых ИИ-систем сквозь призму бизнес-целей
- Принципы работы с корпоративными и внешними данными, определение метрик успешности проекта
- Формализация бизнес-кейса, заполнение шаблона «as is / to be»
- Построение карты данных и определение критериев успешности
- Обсуждение архитектуры решения внутри команды на реальном примере
Модуль 2. От проблемы к концепции: формулировка ИИ-решения
Команда умеет самостоятельно развернуть базовую инфраструктуру для корпоративных ИИ-экспериментов и демонстраций.
- Настройка виртуального окружения, установка и запуск контейнера или модели
- Развертывание среды под тестовый запуск
- Основы развертывания ИИ: виртуальные сервера, контейнеризация, изоляция среды
- Лучшие российские и мировые сервисы для работы бизнес-команд
Модуль 5. Инфраструктура для ИИ: серверы и контейнеры
Модуль 1. ИИ без мифов:
реальные возможности и сценарии
Участники выявляют конкретные сферы применения ИИ в своей работе и готовят черновик собственной инициативы
- Анализ собственных бизнес-процессов: где возможен эффект от ИИ
- Разбор успешных и неудачных внедрений ИИ (дискуссия по примерам)
- Формулировка идеи ИИ-проекта для своей команды
- Отличие ИИ-решений от традиционного ИТ
- Основные концепции и виды машинного обучения, генеративный ИИ и крупные языковые модели
- Примеры реальных бизнес-кейсов внедрения и типичные ошибки
Определен фокус программы: отобраны самые ценные инициативы и сформирована команда, которая будет работать над конкретными проектами
- Обсуждаем идеи сотрудников и формируем картину реальных задач бизнеса
- Оцениваем инициативы по стратегическим приоритетам и потенциалу
- Отбираем мотивированных участников для дальнейшей проработки проектов
Сессия оценки инициатив
с бизнес-заказчиком
- Проводим, чтобы выявить реальные инициативы и интерес сотрудников
- Разрушаем барьер «ИИ — это сложно/не для нас», вовлекаем сотрудников
- Собираем ИИ-инициативы участников для проработки учебной программы
Компания получает пул ИИ-инициатив, понимает уровень вовлеченности и может принять взвешенное решение о старте обучения
Вводный вебинар: без оплаты и обязательств
2 месяца от бизнес-идеи до защиты готового прототипа перед проектным коммитетом
Образовательный маршрут программы