Программа практикума:

Модуль 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает
Задача: структурировать знания об ИИ.

Содержание:
- Ключевые определения: AI/ИИ, нейросети, GenAI, LLM?
- Как устроены LLM: токены, контекст, вероятностная генерация, ограничения.
- Что такое контекстное окно и почему оно важно в работе с документами и данными.
- Типы задач: генерация, классификация, суммаризация, извлечение, переформулирование, анализ, планирование.
- Где ИИ ошибается: галлюцинации, уверенный тон без фактов, смещение контекста, устаревание знаний.

Модуль 2. Как писать эффективные промты
Задача: получить универсальный алгоритм формирования запросов к ИИ для получения повышения качества ответов.

Содержание:
- Структура промта: роль, задача, контекст, данные, ограничения, формат ответа, критерии качества.
- Как просить несколько вариантов ответа.
- Как улучшать ответ через уточнения.
- Анти-паттерны: слишком общий запрос, отсутствие исходных данных, несогласованные цели.

Модуль 3. Практическое применение GenAI
3.1. Генерация контента

Задача: научить создавать маркетинговые тексты быстрее и управляемее — без потери качества и фирменного голоса.

Содержание:
- Что добавить в промт, чтобы не переписывать результат: аудитория, tone of voice, канал, ограничения
- Посты, статьи, лендинги, email-рассылки, сценарии видео, рекламные объявления;
- Адаптация одного материала под разные каналы;
- Генерация заголовков, CTA, офферов, FAQ.
- Как дорабатывать текст через уточнения, а не через новый запрос.
- Техника «Что не так» — объясняем ИИ проблему, а не переформулируем запрос с нуля.

3.2. Работа с документами

Задача: показать, как ИИ разгружает работу с большими объёмами текста — отчёты, брифы, договоры, презентации.

Содержание:
- Саммаризация и извлечение смысла
- Как загружать документ и правильно формулировать задачу: «выдели ключевые тезисы», «найди противоречия», «составь список решений»
- Разница между «перескажи» и «ответь на мой вопрос по документу»
- Работа с несколькими документами
- Сравнение КП от разных подрядчиков
- Сведение данных из нескольких отчётов в единый вывод
- Подготовка на основе документов
- Сгенерировать вопросы для переговоров на основе брифа клиента
- Составить резюме встречи по транскрипту
- Сформировать структуру ответного КП на основе RFP

3.3 Анализ текстовых данных

Задача: показать, как ИИ структурирует и классифицирует большие объёмы неструктурированного текста.

Содержание:

- Категоризация и тематический анализ
- Как обрабатывать массив отзывов, обращений в поддержку, комментариев
- Выделение тем, тональности, частотных паттернов
- Конкурентный мониторинг
- Анализ публичных текстов конкурентов: позиционирование, ключевые месседжи, тональность
- Сравнение коммуникационных стратегий по текстам

3.2. Работа с изображениями и видео

Задача: на практике рассмотреть возможности нейросетей по генерации различных изображений.

Содержание:
- Генерация изображений: продуктовое фото, студийные и повседневные фото людей.
- Операции: “замени упаковку”, “поверни на 90 градусов”, “помести продукт в фото”, стилизация изображений, добавление людей и других персонажей и пр.
- Генерация изображений по реферансам (Pinterest, Яндекс Картинки, Google Images и пр.)

Модуль 4. GenAI для личной эффективности
Цель: показать быстрые победы для каждого сотрудника.

Сценарии:
- подготовка к встречам;
- краткие саммари по переписке;
- формулировка писем и сообщений;
- планирование задач;
- генерация структуры презентаций;
- подготовка вопросов для созвонов;
- обратная связь по текстам и идеям.

Модуль 5. Масштабирование
Задача: дать понимание, как двигаться дальше. Заложить основу для будущих проектов.

Содержание:
- Как делиться успешными промтами и сценариями внутри команды
- Краткий обзор более продвинутых возможностей (без погружения в технику)
- Ключевые принципы внедрения в компании
- Открытая сессия "Вопрос-Ответ"

Стоимость участия - 5 тыс. руб.