Хотите создавать ИИ-ботов, которые действительно понимают контекст, запоминают пользователей и выполняют задачи? Онлайн-курс показывает, как проектировать архитектуру бота, настраивать поведение, подключать базы знаний и превращать идеи в работающие AI-системы!
Этот курс для тех, кто:
- Хочет научиться создавать ИИ-ботов под реальные задачи бизнеса и продуктов
- Мечтает понимать архитектуру ИИ-ботов и уверенно проектировать их логику
- Пытается перейти от простых чатов к умным, контекстным AI-решениям
С курсом вы:
- Поймёте, какие типы ИИ-ботов существуют и где их лучше всего применять для разных задач
- Разберётесь, как устроена архитектура бота включая ядро, память, контекст и логику работы
- Осознаете, как настраивать контекст и намерение чтобы бот выполнял задачи точно и осмысленно
- Обучитесь создавать и интегрировать базы знаний для повышения эффективности работы ИИ-бота
- Поймёте, как строить память бота и персонализировать его ответы под конкретного пользователя
- Разберётесь, как проектировать характер стиль и поведение бота через принципы behavior design
Автор курса Шамиль Камалиев:
Промт-инженер. Практик в области внедрения Al в бизнес. Занимается проектированием и запуском Al-решений под реальные задачи компаний: автоматизация бизнес-процессов, Al- ассистенты, контент-системы, аналитика и внутренние инструменты. Работал с кейсами в маркетинге, продажах, поддержке и операционке. Обучает команды и компании осознанной работе с Al - от мышления и архитектуры до внедрения и масштабирования решений.
Программа:
21 урок 3 недели
1 неделя
Урок 1. Типы ИИ-ботов и где они применяются.
Урок 2. Архитектура бота ядро, память, контекст, логика.
Урок 3. Контекст-инжиниринг для ботов.
Урок 4. Knowledge Base базы знаний для обучения ботов.
Урок 5. Память и персонализация.
Урок 6. Behavior Design поведение, характер и стиль бота.
Урок 7. Проектирование бота под задачу (Blueprint).
2 неделя
Урок 8. Создание системной инструкции бота.
Урок 9. Интеграция базы знаний как бот получает опыт.
Урок 10. Разработка цепочек действий (Pipeline).
Урок 11. Разработка сценариев поведения бота.
Урок 12. Мультиагентность создание команды ботов.
Урок 13. Инструменты и окружение бота.
Урок 14. Тестирование бота и QA-процедуры.
3 неделя
Урок 15. Подключение бота к каналам.
Урок 16. Монетизация AI-ботов и unit-экономика.
Урок 17. AI-боты в отделах компании готовые схемы.
Урок 18. Создание бизнес-процессов вокруг бота.
Урок 19. Комбинация LLM + инструменты + API. Как бот начинает действовать в реальном мире.
Урок 20. Как масштабировать AI-систему. От одного бота — к системе агентов.
Урок 21. Финальный проект разработка полноценного AI-бота.
