Живой поток · 8 недель
Проектируем ИИ-продукты и собираем первых ИИ-агентов — с продуктовым подходом
В 2026 бизнесу не нужны люди, которые пользуются ChatGPT. Нужны те, кто собирает из ИИ работающие продукты и агентов. Восемь недель, четыре модуля, 8 ИИ-проектов и защита собственного продукта в конце.
Вебинары с разбором работ по четвергам, 20:00–21:30 МСК. Плановая загрузка — около 6 часов в неделю.
Что вы соберёте
Каждый собирается на занятии, запускается на вашем деле и остаётся у вас после потока.
Агент парсит 10–20 источников и выдаёт структурированный отчёт.
Telegram-бот на ваших знаниях, отвечает голосом автора.
Отвечает новым сотрудникам по регламентам — легко показать работодателю.
Мониторит прайсы и отзывы круглосуточно и присылает сводку.
Расходы текстом или голосом превращаются в категории и наглядный дашборд.
От идеи к задеплоенной странице с логикой — без кода.
Отвечает клиенту и записывает его на услугу, пока вы спите.
Идея превращается в инвест-дек и ROI-историю по структуре Минто.
Для кого
Вести ИИ-продукты уверенно: от оценки идей до evals, RAG и юнит-экономики, а не пересказывать новости.
Добавить к пониманию данных продуктовое мышление вокруг ИИ: качество, экономика, рост.
Запускать ИИ-продукт на свои деньги и не сжечь бюджет на хайп — нужно то, что окупается.
Системно войти в профессию через практику и сквозной кейс, а не разрозненные статьи.
Программа
Каждую неделю — живое занятие с экспертом и практика. Из каждого шага вы выходите с готовым артефактом, а не с конспектом.
Введение в искусственный интеллект и основные области применения ИИ в бизнесе.
→ карта областей автоматизации в вашем бизнесе с оценкой эффекта
То, что пришло на смену промптингу: точность, латентность, стоимость и доверие как метрики продукта.
→ набор рабочих сценариев и посчитанный эффект по каждому
Агент против чат-бота и автоматизации — в чём разница для продукта. Цикл Plan → Act → Observe и Tool Use.
→ агент под вашу задачу с ролью, памятью и инструментами
Долговременная память продукта. Почему качество ответа равно качеству контекста и как бороться с галлюцинациями.
→ чат-бот на базе знаний вашей компании
Генерируете экраны, лендинги и UI прямо в Claude — от текстового описания к визуальному прототипу.
→ визуальный прототип вашего продукта
Claude Code, Cursor и Lovable: «синтаксис заменяется контекстом». Быстрая проверка гипотез кодом.
→ готовый прототип ИИ-продукта
Драйверы роста ИИ-проектов, первые продажи и выбор каналов.
→ лендинг, офферы и запущенная кампания
Презентация собственного ИИ-проекта, обратная связь от экспертов рынка и бонус-трек про оценку качества.
→ защищённый проект и метрики его качества
Результат
Инструменты
Инструменты остаются с вами после потока — как и умение выбирать между ними.
ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Perplexity — и понимание, когда какую выбирать.
Работа с собственной базой знаний компании.
n8n и Make для сборки ИИ-приложений без программирования.
Подключение моделей к приложениям и интеграции.
HeyGen и Synthesia для аватаров, Whisper и Suno для аудио.
Кто ведёт
Они ведут занятия и разбирают ваши работы лично.
ex-Google, ex-Яндекс
Кандидат технических наук, доцент МФТИ, бывший руководитель службы разработки мгновенных и интерактивных ответов Поиска Яндекса. Создал Яндекс.Репетитор, проводил YaTalks, помогал запускать Яндекс.Андромеду, делал кластеризацию для Яндекс.Новостей. Преподаёт в МЭИ, МФТИ и ВШЭ.
Facebook, ex-Сбер, AI Research Institute
Работает над Llama в Facebook. В прошлом главный эксперт по технологиям RnD NLP в SberDevices и руководитель исследовательских проектов AI Research Institute. Участник проектов ruDALL-E, ruGPT3 и Russian SuperGLUE, автор более 30 научных публикаций.
CEO MIL Team, МФТИ
Методолог построения R&D-отделов и команд, 75+ технологических AI-проектов, консультационная практика в 50+ компаниях. В MIL Team создаёт решения на базе GPT-моделей для b2c и b2b.
mil-team.com
cloud.ru, ex-Яндекс Облако
Руководитель направления развития гибридного ИИ в cloud.ru, в прошлом архитектор облачных сервисов в Яндекс Облаке. Применяет LLM в сфере финансов и инвестиций, активно использует Cursor и ИИ-ассистентов для программирования.
Заметки LLM-энтузиастаChatforma
Продукт-менеджер Chatforma. Пять лет опыта построения чат-ботов, участие в 100+ проектах. Эксперт по автоворонкам, чат-ботам и их связи с другими сервисами. На курсе отвечает за чат-ботов, no-code и интеграции.
Python-разработчик, исследователь LLM
Разработчик IT-решений и исследователь LLM. Запустил проекты в e-commerce, управлении остатками, анализе данных в алготрейдинге, привлечении лидов из соцсетей и выявлении трендовых товаров.
United Investors, Price.ru
Основал Price.ru как стартап, вырастил и продал Рамблеру. Работал директором по разработкам и развитию в Рамблере. Бизнес-ангел, инвестировал в стартап «Подорожники», который позже объединился с BlaBlaCar.
Тёмная сторона
United Investors, Darberry
Сооснователь Darberry, проданной Groupon Inc. Работал генеральным директором Groupon Россия. Сооснователь United Investors и Product University.
TweeklyОтзывы
До курса я практически ничего не знала про создание продуктов, тем более с ИИ. Я не умела работать даже в no-code программах. Пришла с главным запросом научиться делать виртуального помощника на базе знаний компании с ИИ — я научилась этому. Понравилось, что одну и ту же проблему учили решать не только одним инструментом.
Однозначно на курс надо идти за системным знанием. Надо быть готовым к сложным заданиям для людей, не владеющих программированием. Но это и вызов. В ходе обучения реально получаются работающие инструменты, которые в режиме реального времени собираются и тестятся. После курса получил работающие сервисы и, что самое главное для меня, понял, как формировать ТЗ для исполнителей.
Что классно на вашем курсе? Ты получаешь концентрированное знание и сразу же идёшь пробовать. У вас на курсе коллеги, которые не теоретики, а сразу от станка, и щедро делятся своей экспертизой.
Во время курса научился писать промпты для ChatGPT, использовать API, настраивать Assistants и прицеплять его к боту или другой внешней программе. Сделал телеграм-бота с помощью ноукод-инструмента Make и в Gptunnel, который обращается в ChatGPT или в Claude. Настроил векторную базу в облачном сервисе Pinecone. Познакомился с менеджерскими методиками, например оценка проекта по Canvas и расчёт юнит-экономики проекта.
Понравилось, что курс максимально прикладной, было полезно изучить самые популярные инструменты для работы и разработки приложений с ИИ на данный момент (LangChain, Python, Streamlit и др.), очень запомнились лекторы, которые уже работают в предметной области. До курса были обрывочные знания об ИИ и возможных сферах применения, после курса есть инструментарий и глубокое понимание того, как применять эти инструменты и быстро собирать MVP в NoCode и Python.
Курс очень актуальный и живой. Информация самая свежая, потому что ИИ-тренды меняются каждый день, и рынок растёт и развивается. До курса у меня были знания о существовании ChatGPT — после курса у меня уже был прототип, проведённый custdev, юнит-экономика, подготовленные материалы для начала рекламной кампании.
Стоимость
Точная дата уточняется — оставьте заявку, и мы сообщим об открытии набора первыми.
Вернём полную стоимость курса — 100% и без вопросов — если в течение первых 14 дней вы поймёте, что он вам не подходит.
Счёт на компанию и обучение команды — напишите на a@productuniversity.ru или позвоните +7 499 938 66 46.
Нет, программа изначально построена под бизнес-пользователей. Все решения создаются на no-code инструментах и интуитивно понятных интерфейсах.
