Новые складчины | страница 13

​

Преподаватели

• Алерон Миленькин
• Рустем Хакимуллин
• Стас Гасиловский

Зачем нанимать джуна или месяцами учить Python, если можно заставить Claude Code разгребать твои файлы и отчеты прямо сейчас?

Ты научишься превращать ИИ в автономного помощника, который сам лезет в документы, сводит данные и строит дашборды. Мы пройдем путь от первого запроса в консоли до настройки собственных Skills и подключения внешних сервисов через MCP. Результат: ты просто ставишь задачу промптом, а Claude выдает готовый результат, пока ты занимаешься реально важными делами. Безопаснее OpenClaw

Курс помогает освоить Claude Code: этот мощный инструмент подойдёт всем, кто хочет автоматизировать повседневные задачи, ускорить работу с данными, файлами, презентациями, таблицами и документами, перестать тратить часы на рутину, которую AI делает за минуты.

Чему вы научитесь

• Освободите 5-15 часов в неделю, делегировав рутину Claude Code. Сборка отчётов из разрозненных таблиц, обработка данных, подготовка документов, сведение цифр по месяцам - всё, что вы тратили часы, Claude Code делает за минуты.
• Автоматизировать работу с любыми файлами и данными без навыков программирования. Объединить 10 Excel-файлов с разными колонками, почистить базу от дубликатов, вытащить цифры из PDF, построить дашборд из сырых данных.
• Подключать Claude Code к внешним сервисам с помощью MCP, чтобы автоматизировать работу сразу c множеством источников (Notion, Google Drive, Slack, почта, календарь).
• Настраивать Claude Code под специфику именно вашей работы. Через CLAUDE.md вы опишете контекст проекта один раз, через Skills создадите "навыки" для повторяющихся задач.
• Управлять контекстом разговора, чтобы Claude Code не терял фокус (Context Engineering).
• Создавать свои slash-команды для моментального запуска типовых задач. Вы оформите длинные промпты в команды, чтобы запускать их одним словом: /report, /clean_data, /weekly_summary.
• Запускать Claude Code в автоматическом режиме без вашего участия: по расписанию или по событию. Утренний отчёт собирается сам, пока вы пьёте кофе. Входящие файлы обрабатываются, как только появляются в папке.
• Настраивать Hooks - автоматические действия при определённых событиях. Claude Code может сам запускать проверки, форматирование или уведомления в нужный момент.
• Разбираться в тарифах, безопасности и ограничениях. Поймёте, когда хватит Pro за $20, а когда нужен Max за $100. Будете точно знать, к чему Claude Code имеет доступ и что происходит с вашими данными.
• Собрать работающую систему автоматизации. К финалу курса у вас будет персональный набор Skills, подключенные сервисы и проверенные промпты, которые экономят время каждый день и останутся с вами навсегда.

Для кого этот курс

• Все, кто работает за компьютером больше двух часов в день: HR, финансисты, проджекты, ассистенты. Если вы работаете с файлами, таблицами и документами и хоть раз думали "должен же быть способ проще", этот курс покажет этот способ.
• Менеджеры и руководители: если вы каждую неделю тратите часы на сборку отчётов, сведение таблиц и подготовку документов, Claude Code заберёт эту рутину на себя. Вы будете получать готовые результаты за минуты.
• Маркетологи и контент-менеджеры: аналитика по каналам, отчёты по ROI, обработка обратной связи, контент-планы. Всю механическую часть работы вы научитесь делегировать Claude Code, оставив себе стратегию и креатив.
• Продакт-менеджеры и аналитики: вы научитесь за минуты собирать данные из разных источников и превращать их в структурированные документы, дашборды и отчёты, вместо того чтобы переключаться между десятью вкладками.
• Предприниматели и владельцы бизнеса: Claude Code станет вашим персональным ассистентом для работы с данными и документами. Не нужно нанимать аналитика, чтобы быстро разобраться в цифрах.

Начальные требования

• Наличие компьютера с любой операционной системой на macOS, Windows или Linux.
• Подписка Claude Pro ($20/мес). Бесплатный план не поддерживает Claude Code. Если нет зарубежной карты - ничего страшного, в курсе есть инструкция по оформлению подписки с использованием карт РФ.
• Наличие VPN. Сервисы Antropic работают только через VPN.
• Опыт использования AI-чатов (ChatGPT, Claude, Gemini) на базовом уровне. Если вы хотя бы пару раз писали промпты, этого достаточно. Если нет, тоже справитесь, просто первые уроки потребуют чуть больше внимания.
• Навыки программирования не нужны.

Что вы получаете

• 5-15 часов свободного времени каждую неделю за счёт автоматизации рутины, которую вы раньше делали вручную.
• Сэкономите недели проб и ошибок: мы уже протестировали сотни промптов и подходов, и даём только то, что реально работает.
• Навык автоматизации любых задач с файлами, таблицами, данными и документами без единой строчки кода.
• Умение подключать Claude Code к рабочим инструментам (Notion, Google Drive, Slack, почта, календарь) и строить связки между ними.
• Набор готовых демо-датасетов с реалистичными бизнес-данными, на которых можно отрабатывать навыки сразу.
• Чёткое понимание тарифов, безопасности и ограничений, чтобы не переплачивать и не рисковать данными.
• Персональную систему автоматизации: настроенный CLAUDE.md, Skills под ваши задачи, подключенные MCP-сервисы, готовые slash-команды. Подготовимся к Clawdbot

В курс входят

• 7 уроков
• 28 тестов
• 3 интерактивные задачи

Спойлер: Программа курса

Введение в курс

1. База и знакомство с курсом

Онбординг вашего нового ИИ-сотрудника

1. Хаос, файлы, два промпта

Подключение ИИ-агента к внешнему миру

1. Skills: как упаковать рутину в повторяемый алгоритм
2. CLI вместо MCP: подключаемся к Google таблицам

Собираем команду ИИ-агентов

1. Помощники — когда один агент зовёт другого. Agent Teams.

Финальный проект

1. Делаем финальный проект

Бонус

1. Бонусный урок

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Курс для разработчиков и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса
После курса вы сможете запускать AI-сервисы в production и контролировать их поведение.

С какими задачами вы научитесь справляться:

1. Встроите AI-слой в backend-архитектуру
   API → оркестрация → инструменты → хранилище состояния → мониторинг
2. Сделаете поведение AI-агента предсказуемым
   лимиты • повторные запросы • контроль действий агента
3. Научитесь тестировать AI-логику
   датасеты • регрессионные тесты • проверки качества
4. Настроите наблюдаемость системы
   метрики • трассировка • оповещения
5. Будете контролировать стоимость
   лимиты токенов • бюджет на запрос • резервные модели
6. Настроите безопасные вызовы инструментов
   валидация • политики доступа • ограничения действий

Кем вы будете после курса:

• Backend-разработчик, работающий с AI-агентами

Что вы будете уметь:

• Проектировать backend-сервисы с AI-логикой
• Внедрять AI в существующую архитектуру
• Тестировать поведение AI-агентов
• Контролировать стоимость AI-запросов
• Обеспечивать надежность AI-агентов
• Отслеживать и отлаживать работу AI-агентов

Финальный проект – cервис с AI-логикой под вашу задачу:

• Имеет API
• Использует AI-инструменты
• Хранит состояние
• Содержит тесты
• Имеет систему мониторинга
• Контролирует стоимость запросов

Программа:

1. Где AI-агенты живут в backend-инфраструктуре
2. Интеграция LLM в backend
3. Оценка качества LLM в backend-сервисах
4. Инструменты агента и архитектура взаимодействия с внешними сервисами
5. RAG и работа с данными для AI-агента
6. Надёжность AI бэкенд-сервисов
7. Тестирование и оценка качества AI-систем
8. Оркестрация AI-агентов
9. Развертывание AI backend-сервиса
10. Трассировка, наблюдаемость и эксплуатация AI-сервисов
11. Управление затратами на AI-системы
12. Локальное внедрение и приватное развертывание AI-моделей
13. Проект: Production-ready AI backend (реальный кейс)

Эксперты курса: Екатерина Трофимова, Андрей Носов, Александр Ошурков, Дмитрий Антипов, Антон Будняк, Кирилл Кухарев, Эмиль Сатаев

Тариф Инженерный трек

• 12 недель обучения
• 16 вебинаров
• 40+ часов практики
• Интеграция LLM в backend
• Работа с агентами и инструментами
• Работа с данными и базой знаний
• Архитектура и сложные сценарии
• Деплой и интеграция в инфраструктуру
• Мониторинг и диагностика в проде
• Контроль стоимости и оптимизация
• Доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов»

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Полный контроль над ИИ.
Обучайся на реальных зачах в курсе.
Создавай реалистичные изображения

Курс «Код Шедевра» предлагает обучение работе с нейросетями для создания реалистичных изображений.

Больше никаких «пластиковых» лиц, шести пальцев и непредсказуемого результата с дефектами
Забудьте фразу «как получится». Теперь нейросеть делает ровно то, что вы ей приказали.
Наконец-то, Вы перестанете быть «оператором кнопки».
Вы станете Визуальным Креатором, который управляет реальностью!

Участники получают:
1. Полный контроль над процессом генерации изображений — можно обучать нейросеть на реальных задачах и создавать изображения без дефектов и непредсказуемых результатов.
2. Доступ к специально обученным ИИ-агентам, которые помогают вести проект от идеи до финала. Среди агентов:
- профессиональный консультант, который переводит сложные параметры генерации на понятный язык;
- нейроэксперт, который корректирует команды для нейросети и выставляет нужные параметры;
- методолог, который помогает превратить абстрактные мысли в структурированные визуальные проекты;
- идейный агент, который переводит идеи в JSON-код для нейросети.
3. Интерактивная база знаний. 11 справочников (от выбора линз до текстур материалов), интегрированных в работу ваших агентов.
Вам больше не нужно ничего гуглить!
4. Шаблоны JSON-промптов — «технических паспортов» для нейросети, где каждая деталь (герой, свет, стиль и т. д.) записана в отдельное поле. JSON-промпт — это четкая анкета для нейросети, где каждая деталь (герой, свет, стиль) записана в отдельное поле.
Это помогает ИИ точно понять задачу и ничего не перепутать.
JSON-промпт — это «технический паспорт» будущего изображения, где каждая деталь (от идеи до параметров камеры) разложена по своим полям

Также курс даёт возможности для заработка:
Зарабатывайте сразу. Навыки, полученные в курсе «Код Шедевра», открывают перед вами бесконечные возможности для творчества и высокого дохода

• Нейрофотосессии для брендов одежды и частных заказчиков
  Ваше преимущество: С помощью шаблонов вы делаете сотни идеальных ракурсов продукта без физического наличия товара на руках.
• Коммерческий контент для Маркетплейсов (WB / Ozon)
  Создание уникальных карточек товара, которые «выжигают» конкурентов.
  Ваше преимущество: С помощью шаблонов вы делаете сотни идеальных ракурсов продукта без физического наличия товара на руках.
• Выход на рынок фриланса
  От оформления сообществ ВКонтакте до создания уникальных визуальных креативов для блогеров и компаний.
  Ваше преимущество: Вы создаете изображения, которые невозможно пролистать. Это уровень топовых рекламных агентств, доступный вам прямо на своем компьютере.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Модуль 0 — Старт и подготовка
Как устроен курс и как его проходить, чтобы был результат
Модуль 1 — Введение в ИИ
Что такое искусственный интеллект и как уже сейчас применять ИИ в жизни и работе
Модуль 2 — ChatGPT и текстовые нейросети
Как правильно общаться с ИИ, основы промтов, аналоги текстовых нейросетей
Модуль 3 — ИИ для жизни и быта
Нейрофотосессии, песни, оживление рисунков и фото, стиль, дизайн интерьера и ландшафта
Модуль 4 — Агенты и автоматизация
Создание собственных ИИ-агентов и использование готовых
Модуль 5 — ИИ для контента и самопроявления
Ведение соц. сетей и создание контента с нуля с помощью ИИ
Модуль 6 — ИИ для работы и заработка
Навыки, за которые люди готовы платить деньги: профессиональные нейрофотосессии, карточки для маркетплейсов, контент-съемка для коммерции, создание сценариев, сайтов и презентаций в ИИ
Модуль 7 — Визуал и видео для заработка
Создание видео по тексту и референсам, цифровой аватар, копирование и озвучка голоса с помощью ИИ, создание визуала как из Pinterest
Модуль 8 — Поиск клиентов и монетизация
Что можно продавать с помощью ИИ и кому это нужно, как объяснить ценность, где и как искать первых клиентов
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Модуль 0 — Старт и подготовка
Как устроен курс и как его проходить, чтобы был результат
Модуль 1 — Введение в ИИ
Что такое искусственный интеллект и как уже сейчас применять ИИ в жизни и работе
Модуль 2 — ChatGPT и текстовые нейросети
Как правильно общаться с ИИ, основы промтов, аналоги текстовых нейросетей
Модуль 3 — ИИ для жизни и быта
Нейрофотосессии, песни, оживление рисунков и фото, стиль, дизайн интерьера и ландшафта
Модуль 4 — Агенты и автоматизация
Создание собственных ИИ-агентов и использование готовых
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Золотая тысяча это тысяча запросов с конкуренцией ниже 1000 работ на стоке.
Такие запросы имеют очень высокую конверсию (вплоть до 70%) и очень хорошо прокачивают все портфолио.

Об авторе:
Василина Баранова
Маркетолог, фанат нейросетей
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Тренды фотостоков. Апрель 2026

Более 1400 запросов, которые будут искать на фотостоках в ближайшие месяцы, а генерировать нужно уже сейчас.

• Темы для печатной продукции
• Праздники
• Доступ к авторской модели ChatGPT для создания промптов из запросов (Промпты подходят для Midjourney, Leonardo, ImageFX и Flux)
• Инструкция по превращению запросов в промпты

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

[Udemy] Мастер-класс по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ-агенты на вашем ПК (Арнольд Оберлейтер)
[udemy] Local AI Masterclass: LLMs, Diffusion & AI-Agents on Your PC (Arnold Oberleiter)

Язык английский
Хотите получить полный контроль над искусственным интеллектом?
Узнайте, как раскрыть мощь языковых моделей и генераторов изображений прямо на своём компьютере — без облака, без рисков для данных, с максимальной производительностью.
Автоматизация ИИ и интеллектуальные агенты трансформируют индустрии прямо сейчас.
Но что если вы не хотите зависеть от внешних провайдеров?
Что если вам нужна инфраструктура ИИ, которая на 100% находится под вашим контролем — для приватности, максимальной производительности или полной творческой свободы?
Этот курс — пошаговое руководство в мир локального ИИ.
Вы не просто научитесь устанавливать отдельные инструменты — вы создадите полноценную экосистему, где языковые модели, генераторы изображений и видео и интеллектуальные агенты работают вместе.
Всё запускается полностью локально — на вашем оборудовании.
Мы будем использовать инструменты с открытым исходным кодом: Ollama, LM Studio, Anything LLM, Flowise, n8n, Docker, Supabase, ComfyUI, MCP и Open WebUI.
Вместе мы создадим ваш персональный центр управления ИИ — от автоматизации текста до генерации изображений, аудио и видео.
Забудьте ограничения облачных сервисов.
После курса вы сможете создать систему ИИ, превосходящую стандартные решения по функциональности, безопасности и гибкости.

Почему этот курс уникален

• Большинство курсов показывают один инструмент.
• Этот курс учит создавать полноценную независимую инфраструктуру ИИ.

Для кого этот курс:

1. Предприниматели и самозанятые специалисты
2. Разработчики и технические специалисты
3. Энтузиасты ИИ
4. Частные пользователи, которым важна приватность
5. Компании
6. Все, кто хочет объединить ИИ, автоматизацию и языковые модели локально

Чему вы научитесь:

1. Основы локального ИИ: языковые модели, диффузионные модели, RAG и автоматизация ИИ на локальной инфраструктуре
2. Установка и настройка Ollama, LM Studio и Anything LLM
3. Запуск локальных языковых моделей (GPT, Qwen, Deepseek, Gemma, Mistral и другие)
4. Как работают диффузионные модели: Stable Diffusion, Flux, Wan, Qwen и другие
5. Понимание оборудования: GPU, VRAM, RAM, объединённая память и основы устройств Apple
6. Pinokio: быстрая и простая установка локального ИИ
7. Промпт-инжиниринг для языковых моделей, SDXL и моделей Flux
8. Применение RAG (генерация с дополнением извлечением) и эмбеддингов локально
9. Понимание векторных баз данных и их использование с Supabase, Postgres и SQL
10. Подготовка данных в Markdown: разбиение на части, перекрытие и оптимизация
11. Подключение Anything LLM к Ollama и создание собственного RAG-чатбота
12. Модели компьютерного зрения, OCR и распознавание изображений с Google Gemma и Qwen VL
13. Вычисления во время выполнения и «мыслящие» языковые модели с DeepSeek R и GPT-OSS
14. Вызов функций и использование инструментов: подключение внешних инструментов к языковым моделям
15. Понимание квантования: FP16, BF16, Q8, Q4, GGUF и советы по производительности
16. Использование ComfyUI, Forge, Fooocus и Automatic1111 локально
17. Генерация изображений и видео локально с SDXL, Flux, Qwen и моделями генерации видео
18. Обучение LoRA, ControlNet и создание стабильных персонажей для AI-инфлюенсеров
19. Использование локального AI-аудио: Whisper, TTS, STT и генерация музыки
20. Агентный ИИ с n8n: триггеры, действия, MCP-клиент и хост
21. Интеграция Supabase в n8n для эмбеддингов, SQL и RAG-процессов
22. Email-агенты, вебхуки и автоматизация с Google и n8n
23. Подключение Open WebUI и ComfyUI к n8n для автоматизации изображений и видео
24. MCP-сервер и клиент: локальная интеграция инструментов с n8n и LM Studio
25. Создание локального RAG-агента с Flowise, Postgres и Ollama
26. Установка через Docker для n8n, Supabase, Open WebUI и других инструментов
27. OCR и обработка документов: извлечение данных из изображений, PDF и счетов
28. Приватность, соответствие требованиям и лицензии с открытым исходным кодом (MIT, Apache и другие)
29. Безопасность: понимание атак jailbreak, внедрения запросов, галлюцинаций и рисков MCP
30. Создание масштабируемой локальной AI-инфраструктуры для бизнеса и предприятий

Спойлер: ПРОГРАММА КУРСА

Раздел 1: Введение и быстрый старт

1. Получите чёткое понимание структуры курса и целей обучения
2. Доступ ко всем ключевым ресурсам и ссылкам
3. Научитесь находить лучшие модели с открытым исходным кодом
4. Быстрый старт: установка первого локального ИИ-приложения через Pinokio

Раздел 2: Основы — языковые модели, диффузия и оборудование

1. Понимание преимуществ локального ИИ: приватность, стоимость и производительность
2. Разбор требований к оборудованию: GPU, VRAM, RAM и объединённая память
3. Сравнение Apple Silicon и NVIDIA GPU
4. Понимание работы языковых моделей и диффузионных моделей

Раздел 3: Локальные языковые модели — свой аналог ChatGPT

1. Установка и настройка Ollama
2. Промпт-инжиниринг и мультимодальные возможности
3. Подключение внешних инструментов через вызов функций
4. Работа с RAG и эмбеддингами, оптимизация через квантование

Раздел 4: Управление знаниями

1. Понимание RAG, эмбеддингов и векторных баз данных
2. Создание чат-бота на собственных данных
3. Использование поиска и голосового взаимодействия
4. Использование LM Studio как альтернативы

Раздел 5: Генерация изображений и видео

1. Работа с ComfyUI
2. Использование сложных сценариев генерации
3. Обучение LoRA и применение ControlNet
4. Создание и редактирование изображений и видео

Раздел 6: Генерация видео

1. Создание видео из текста и изображений
2. Анимация персонажей
3. Использование дополнительных инструментов
4. Ускорение генерации

Раздел 7: Аудио

1. Распознавание речи
2. Синтез речи и клонирование голоса
3. Генерация музыки

Раздел 8: Агентный ИИ

1. Настройка платформы автоматизации
2. Создание векторной базы данных
3. Создание RAG-агентов
4. Интеграция с внешними сервисами

Раздел 9: Продвинутые сценарии

1. Интеграция инструментов
2. Централизованное управление
3. Автоматизация генерации
4. Извлечение данных из документов
5. Настройка моделей под свои данные

Раздел 10: Визуальные агенты

1. Установка инструментов
2. Создание визуальных RAG-агентов
3. Управление данными

Раздел 11: Безопасность и право

1. Защита от уязвимостей
2. Понимание лицензий

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

На программе вы соберёте 5+ AI-систем под реальные задачи: заявки, отчёты, контент, база знаний, аналитика, автоматизация процессов и личная агентная система в Telegram.

Claude Code - основной инструмент программы
5+ рабочих AI-систем - не демки, а проекты с внедрением
8 недель практики - от задачи до продакшн-решения
Разборы с Никитой с погружением в ваши проекты

AI.ЦЕХ — это практическая программа, где вы берёте реальные бизнес-задачи, проходите весь цикл от ТЗ до внедрения и собираете 5+ рабочих AI-систем для оптимизации своего бизнеса, клиентов или новой услуги.

Основные сложности при работе с AI:

Уже пробовали AI-инструменты, но результата в бизнесе пока нет.
Работали с Claude, Codex, Cursor или другими сервисами. Что-то собирали, что-то запускали, но до стабильной рабочей системы дело не дошло.

Боитесь, что через 2 месяца всё устареет.
AI меняется быстро. Если учиться только кнопкам и конкретным инструментам, знания действительно протухают быстрее, чем авокадо на кухне. Нужна архитектура, методология и понимание принципов.

Видите потенциал AI, но не понимаете, куда внедрять первым.
Хочется автоматизировать заявки, аналитику, контент, отчёты, рутину команды — но непонятно, с какого процесса начать, чтобы это реально дало результат.

Упираетесь в память, токены, доступы, сервер и деплой.
Бот работает в демо, но когда нужно подключить базу знаний, Telegram, CRM, документы, API, сервер и мониторинг — начинается квест “почему оно опять не работает”.

Собираете по туториалам, но не можете адаптировать под свой бизнес.
Пока повторяете за видео — всё работает. Как только задача становится вашей: другая ниша, другая логика, другие данные — система начинает сыпаться.

Хотите не просто разбираться в AI, а внедрять и зарабатывать.
Вы понимаете, что AI — это не игрушка, а новый слой бизнеса. Но пока нет ясности, как упаковать AI-систему в услугу, внедрение или понятный результат для своего проекта.

Команда всё ещё делает руками то, что мог бы забрать AI.
Заявки обрабатываются вручную. Отчёты собираются вручную. Контент генерируется вручную. Аналитика собирается вручную. А собственник всё ещё тушит операционные пожары вместо стратегии.

Хочется не “ещё один курс”, а понятный путь к рабочей системе.
Не набор уроков “посмотри и вдохновись”, а маршрут: задача → ТЗ → архитектура → сборка → тестирование → деплой → внедрение → результат

Какие задачи вы закроете на программе:
70% участников предприниматели и руководители, которые хотят внедрять AI в бизнес, разгружать команду и собирать рабочие системы под процессы
Ещё около 30%
специалисты и наёмные сотрудники, которые хотят усилить свою работу, автоматизировать рутину и выйти на новый уровень дохода

На программе вы:
Поймёте, какие процессы 
в работе реально стоит автоматизировать через AI
Научитесь проектировать AI-системы под конкретные бизнес-задачи
Разберёте полный цикл: ТЗ → сборка → тест → деплой
Соберёте мультиагентную систему из нескольких агентов
Подключите базы знаний, сервисы и внешние инструменты
Доведёте проекты до рабочего состояния, а не оставите их в демо
Упакуете AI-навык как услугу и соберете портфолио из 5+ проектов

Что вы получите вместо хаоса из инструментов:
Сквозной 9-шаговый цикл внедрения:
Вы научитесь проходить путь от бизнес-задачи до рабочего AI-решения:

1. Найти процесс для автоматизации
2. Описать задачу
3. Разложить её на подзадачи
4. Собрать архитектуру
5. Подключить нужные инструменты
6. Протестировать
7. Задеплоить
8. Измерить результат
9. Улучшить систему

К финалу это станет не “шаблоном из урока”, а вашим рабочим навыком.

Авторские методологии RALF и DO-framework
Чтобы не зависеть от туториалов и не копировать чужие решения вслепую
Методологии помогают думать как архитектор AI-систем:
что именно должен делать агент
какие данные ему нужны
какие инструменты подключить
как проверить качество результата
как довести систему до рабочего состояния

RAG, API, CLI, MCP, методологии построения больших проектов, деплой и мультиагентные системы
Не просто “бот отвечает на вопросы”.
Вы будете собирать агентов, которые работают с документами, базами знаний, внешними сервисами, долгосрочной памятью и реальными бизнес-сценариями.
То есть не игрушка для демо, а система, которую можно использовать в работе.

Бизнес-анализ и внедрение AI
Вы научитесь смотреть на бизнес не через призму модных AI-инструментов, а через реальные бизнес-процессы:
где теряются деньги
где команда тратит время вручную
какие процессы повторяются каждый день
что можно автоматизировать первым
как посчитать эффект от внедрения

Монетизация AI-навыков
Для тех, кто хочет не только внедрять AI у себя, но и продавать такие решения другим.
На программе разберём:
как упаковать AI-услугу
кому её предлагать
как показать ценность
и как не продавать “ботика”, когда бизнесу нужен результат.

ПРОГРАММА:

Спойлер

Блок 1. Быстрый старт + Фундамент

1. Что такое AI-агент: чем отличается от чат-бота. LLM + инструменты + память + цикл рассуждения. На пальцах, без матчасти
2. Экосистема Claude: Claude Web vs Claude Desktop vs Claude Code (CLI) vs расширение для VS Code. Что когда использовать
3. Установка Claude Code: пошагово CLI + расширение для VS Code + Claude Desktop. Логин, первый запуск, проверка
4. Claude Code CLI: полный гайд
5. Первая сессия в Claude Code: базовые команды, первый «hello world» агент, как читать и понимать ответы
6. Глубокий разбор инструментов: CLI (Claude Code, Codex) vs IDE (Cursor, Antigravity, Claude Code Extension) — что выбрать под задачу
7. Промптинг, который работает: RCTC + Chain of Thought
8. Промптинг 2.0: One-Shot, Few-Shot, мета-промпты и system prompts
9. Антипаттерны Claude Code: как не сжечь токены и не построить Франкенштейна
10. Claude Code: первые автоматизации

Проект блока:
Настроенное рабочее место + первый минимальный AI-агент, запущенный через Claude Code (за 30 минут), Telegram-бот

Блок 2. Вайб-кодинг: Claude Code + полный цикл разработки

1. Архитектура AI-проектов: как думать системно (CLAUDE.md, структура папок, разделение ответственности)
2. Claude Code: продвинутые техники — sub-agents, hooks, background tasks, кастомные команды
3. Claude Desktop + экосистема (приложение, веб) — полный гайд
4. CLAUDE.md и конфигурация проектов
5. Skills, Rules, Hooks: переиспользуемые расширения Claude Code — создание, библиотека, автоматизация рабочих процессов
6. Claude Subagents - что это и для чего, как управлять
7. MCP (Model Context Protocol) — часть 1: подключение и базовые серверы
8. MCP (Model Context Protocol) — часть 2: продвинутые сценарии и собственные серверы
9. Мастер-гайд по написанию ТЗ: Discovery Interview + RALF
10. Полный цикл разработки продукта: PRD → TODO → Subagent-driven development → Тестирование → Code Review
11. Claude Design + Pencil

Проект блока:
Профессиональный лендинг через Claude Code — от ТЗ до деплоя

Автор - Никита Велс
практик, а не теоретик
7 лет в бизнесе
5 лет в AI-автоматизациях
Внедрил 200+ AI-систем в бизнес
Консультировал 217 бизнесов от FMCG-брендов на маркетплейсах до крупных логистических компаний и нефтеперерабатывающих заводов
Строю контент-заводы

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Привет, я — Николай Алексеев. За 2 месяца научу тебя собирать Ai-агентов, автоматизации, аналитические системы, голосовых ботов, готовые продукты.
Без кода. Без команды. Без месяцев ожидания.

Раньше любая техническая задача упиралась в ресурс разработчика. Теперь — нет
Каждый такой запрос раньше = 2–4 недели ожидания разработчика и $3K–10K бюджета
AI-инженер получает те же результаты за 2-4 часа, без кода и бесконечных ТЗ

Это для тебя, если нужен:

• Рост на текущей работе
  Ты работаешь в компании, видишь процессы, которые можно автоматизировать, но упираешься в разработчиков. После курса — берёшь техническую часть на себя и аргументируешь повышение до Head of Product.
• Переход в новую профессию
  Ты дизайнер, маркетолог, продакт, аналитик. AI начал делать то, за что тебе платили. После курса — берёшь задачи на стыке своей специальности и автоматизации, рост зарплаты x1.5.
• Собственный продукт
  Ты предприниматель или продакт. Идея есть, раньше упиралась в команду и бюджет. После курса — MVP в одного за 2 недели, продукт с подпиской 100/мес без найма.

Мы учим не инструментам. Мы учим мышлению.
Инструменты меняются каждую неделю. Сегодня Claude Code, завтра что-то другое. Гоняться за ними бесполезно.
Поэтому мы учим подходам: как думать о задаче, как раскладывать её на архитектуру, как выбирать инструмент под задачу. Это навык, который не устаревает.
Через 2 месяца у тебя будет 5 готовых работающих систем и новый подход к решению задач, актуальный для всех AI-инструментов

Программа:

Модуль 0. Мышление AI-инженера
1 неделя
AI-инженер начинается не с кода, а с головы. В этом модуле ты увидишь, как один человек ведёт три проекта параллельно — со сбором данных, аналитикой, автоматическими рассылками и голосовым помощником. А потом разберёшь, как это устроено.
Чему научишься
Раскладывать любую бизнес-задачу на архитектуру по фреймворку DO (Directive → Orchestration → Execution)
Писать промпты по фреймворку CLEAR, которые дают результат с первого раза, а не с десятого
Понимать, когда задачу решает n8n за 30 минут, а когда нужен Windmill + агент
Считать стоимость AI-инфраструктуры и сравнивать с наймом
Результат
Личный план автоматизации — ты проаудируешь свою работу по 10 категориям рутины, посчитаешь экономию и выберешь ТОП-3 задачи для автоматизации.
Стек
DO Framework, CLEAR Framework, Claude Code Plan Mode

Модуль 1. Инфраструктура и первые инструменты
2 недели
Здесь ты ставишь всю инфраструктуру AI-инженера и строишь первый рабочий инструмент. К концу модуля у тебя будет парсер, который каждый день собирает нужные данные из открытых источников, сохраняет в базу и присылает дайджест изменений.
Чему научишься
Определять стек под задачу — когда хватит n8n за 30 минут, когда нужен Windmill + скрипт, а когда проще взять готовый API вместо парсера
Настраивать Claude Code так, чтобы он понимал твой проект и решал задачи в 2-3 раза быстрее (CLAUDE.md, Skills)
Запускать скрипты по расписанию в Windmill — платформе, где Claude Code пишет код, а Windmill его исполняет
Создавать базы данных в Supabase за 15 минут — без ручного SQL, всё генерирует Claude
Строить парсеры, которые собирают данные с любых сайтов без API
Собирать визуальные автоматизации в n8n для простых линейных задач
Результат
Работающий парсер на расписании + дашборд изменений + логи в Supabase. Автоматический сбор данных из любых открытых источников. Фрилансер за такую работу берёт $1-3K — ты делаешь сам за выходные.
Стек
Claude Code, Windmill, Supabase, n8n

Модуль 2. Аналитика: превращаем данные в решения
1-2 недели
Данные без анализа — мёртвый груз. У тебя уже есть сайт, рекламные кабинеты, CRM или хотя бы таблица с клиентами — но всё это лежит в разных местах и никто не смотрит на картину целиком. В этом модуле ты учишься собирать данные из любых источников в одну базу и строить аналитику, которая сама присылает тебе выводы.
Чему научишься
Затягивать данные в единую базу из любого источника — сайт, рекламные кабинеты, CRM, Google Sheets или CSV-выгрузка
Проектировать решение до сборки через Plan Mode — 15 минут планирования экономят 3 часа правок
Строить воронку «визит → регистрация → активация → оплата» и находить, на каком шаге теряются клиенты
Создавать AI-агента, который каждую неделю сам забирает данные, находит аномалии и пишет отчёт
Задавать вопросы данным на человеческом языке и получать ответ за 30 секунд
Результат
Единая база данных из всех твоих источников + воронка + AI-агент, который пишет еженедельные отчёты + мгновенные запросы к данным. Нанять аналитика — $3-5K/мес. Твой агент обходится в ~$10/мес на API.
Стек
Claude Code Plan Mode, JavaScript, Supabase, SQL, Claude API, Windmill

Модуль 3. Маркетинг и исследования
2 недели
Половина бизнес-решений принимается на интуиции, потому что «нормальное исследование» — это дорого и долго. В этом модуле ты учишь AI доставать нужную информацию из внешнего мира и превращать её в готовый результат — будь то отчёт по рынку, анализ конкурентов или готовый пост.
Чему научишься
Анализировать конкурентов — что предлагают, как позиционируются, какой контент работает лучше всего
Исследовать рынок по запросу и получать структурированный отчёт с источниками, цифрами, выводами
Собирать и анализировать обратную связь — отзывы, комментарии, упоминания
Производить контент на основе исследований — посты, рассылки, сценарии видео, презентации
Автоматизировать outreach — от поиска контактов до персонализированных писем
Результат
Ты умеешь за часы получать информацию, на сбор которой раньше уходили недели — и сразу превращать её в контент, решения или коммуникацию.
Стек
Hiker API, ScrapCreators, Apify, Claude API

Модуль 4. AI-агенты для коммуникации
1-2 недели
Клиенты пишут в чат на сайте, в мессенджер, звонят по телефону — и везде ждут быстрого ответа. В этом модуле ты создаёшь AI-агентов, которые общаются с клиентами за тебя — голосом, текстом, в любом канале. Плюс учишься анализировать все эти разговоры.
Чему научишься
Создавать чат-бота для сайта или мессенджера с пониманием контекста
Строить голосового агента — принимает входящие звонки, обзванивает, работает 24/7
Превращать звонки и переписки в текст и автоматически разбирать: темы, тон, ключевые моменты
Настраивать оценку качества коммуникации
Находить закономерности по сотням разговоров
Результат
AI-агенты, которые общаются с клиентами в нужных тебе каналах — чат, мессенджер, телефон. Плюс аналитика по всем разговорам.
Стек
Claude API / OpenAI / Yandex AI Studio, Whisper / Yandex SpeechKit, ElevenLabs / Yandex TTS

Модуль 5. Вайб-кодинг: собираем свой продукт
2 недели
За предыдущие модули ты собрал набор рабочих решений: сбор данных, аналитика, исследования, агенты. Теперь ты превращаешь всё это в единый продукт с интерфейсом. Один URL, один логин, вся информация на одном экране.
Чему научишься
Проектировать архитектуру продукта: какие данные уже есть, какие агенты работают, какие экраны нужны
Собирать фронтенд через вайб-кодинг — описываешь словами, Claude Code генерирует код
Строить дашборд, объединяющий результаты всех модулей на одном экране
Деплоить продукт в интернет, подключать домен, настраивать полный цикл
Упаковывать результат: для бизнеса, команды или как продукт для клиентов
Результат
Готовый продукт в интернете — с дашбордом, автоматизацией и публичной ссылкой. Не учебный проект — реальный инструмент. Заказать такой у студии — $3-10K. Ты собираешь сам и владеешь полностью.
Стек
Claude Code, React, Tailwind / shadcn, Supabase Auth, Vercel

Инвестиция, которая окупается за первый месяц
Окупается за 1-3 месяца. Чем больше твоей рабочей рутины ты решишь автоматизировать, используя знания с курса, тем быстрее окупятся вложения

Нужен ли опыт в программировании?
Нет. Claude Code пишет код за тебя. Нужна базовая компьютерная грамотность — файл, папка, терминал, API. Если пользовался ChatGPT — достаточно.
Курс специально рассчитан на нетехнических специалистов. Дизайнеры, маркетологи, продакты — основная аудитория.

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Реальность не одна

Один и тот же вопрос может иметь разные ответы. Потому что реальность не одна — их несколько. И если ты видишь только одну, ты принимаешь решения вслепую.
На мастер-классе ты разложишь любой запрос через 4 параллельные логики — и увидишь несколько возможных сценариев вместо одного.
«Я разложила все свои проекты — банки, FMCG, разные периоды — и увидела одну и ту же логику в 4 квадрантах.» — Оля Еремина

Какие вопросы можно разложить через 4 реальности?

• У меня болит спина — какие решения я не вижу?
• Я блогер — какие сценарии за пределами привычного?
• Как сформировать устойчивую финансовую стратегию
• Мой стартап — слепые зоны бизнес-модели
• Какие навыки нужны через 3–4 года
• Как не терять фокус при множестве сценариев

Ключевой инсайт

Квадранты — это не стадии развития, а параллельные логики. Один запрос решается в 4 реальностях одновременно. Игнорировать квадрант — значит получить слепое пятно в решении.

Выстраданная методология

Оля 13+ лет работала в стратегических департаментах. Главный вопрос клиентов: «какой тренд вы гарантируете?» — невозможно ответить. Обучалась у европейских лидеров форсайта — не нашла гарантий. Тогда разложила все свои проекты по отраслям и периодам — и увидела одну и ту же 4-квадрантную логику.

Конвергенция с философией Кена Уилбера (AQAL) — пришла из корпоративной практики, не из теории.

Карта четырёх реальностей:

• I. Техносуверен
  Децентр + Земля. Ценности, мотивация, сознание. AI-слой: focus, values, agency. Автономность + автоматизация.
• II. Суверенный сад
  Децентр + Синтетика. Личная операционная система: инструменты, системы, рутины. AI-слой: skills, automation, Obsidian. Автономность + участие.
• III. Институциональный вклад
  Центр + Синтетика. Системы управления, регуляции, инфраструктура, тренды рынка. AI-слой: trend scan, signal monitoring.
• IV. Коллаборация сообщества
• Центр + Земля. Культура, ритуалы, общий язык, коллективный форсайт. AI-слой: group play, collective foresight.

Формат: как это будет:

• 01. Зачем
  Формулируем личный запрос. Зачем мне карта реальностей?
• 02. Карта
  4 реальности, система координат. Wilber AQAL как навигация.
• 03. Сигналы
  AI-скан каналов по 4 мирам. Слабые сигналы, тренды, аномалии.
• 04. Игра
  Групповая раскладка, слепые зоны. Перемещение между квадрантами.
• 05. Решение
  Что поддерживать, что нельзя игнорировать. Приоритеты.
• 06. AI-обвязка
  Obsidian + Claude промпт для продолжения после воркшопа.

В итоге ты:

• разложишь свой запрос через 4 параллельные реальности — здоровье, карьера, бизнес, что угодно
• увидишь несколько сценариев вместо одного — и слепые зоны, которые мозг отфильтровывает
• научишься сканировать внешний контекст — привычка собирать сигналы через 4 линзы
• получишь персональную карту 4 реальностей (артефакт под твой запрос)
• заберёшь Obsidian-шаблон для ежедневного сканирования + Claude-промпт с методологией

Кто ведёт:

Оля Еремина

• Методология + форсайт
• 13+ лет в стратегии и трендвотчинге
• 50+ корпоративных проектов (РБК, X5, Ozon, VK, ВТБ)
• Основатель FutureDecoder.ru — канал «Декодер будущего»
• Провела тестовую лабу на 7 человек — просят продолжения

Алекс Поваляев

• AI + personal operating systems
• Founder AI Mindset — 4 года, 30+ Founder OS сессий
• Personal OS Sprint + AI-Native Sprint (200 участников)
• 7 лет в Obsidian — форсайт-карточки в графе
• Claude Code, агентные системы, связка технологий и смыслов

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

Стоимость необходимо уточнить
​

Помогу за 8 недель превратиться в специалиста, который делает в нейросетях то, что многие до сих пор считают невозможным

Сайты за несколько минут. Приложения за пару вечеров (за которые некоторые компании до сих пор берут сотни тысяч рублей). Умные агенты, сложные автоматизации.

Такие задачи вас перестанут пугать после этой группы.
Я решил собрать небольшую группу наставничества, где вы можете учиться использовать передовое приложение Claude Code для решения самых разных сложных задач и на выходе стать незаменимым сотрудником почти для любого бизнеса.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Составь свой курс по ИИ самостоятельно!
Для этого вам нужно выбрать интересующие вас темы из представленного ниже перечня тем с подробным их описанием.
В форме оплаты вы выбираете 4 интересующие вас темы.

Тема 1 уже открыта для вас бесплатно в качестве бонуса.

В итоге курс будет состоять из 5 тем, 4 выбранные вами и Тема №1 "Введение в ИИ"
По окончании обучения вы получите сертификат, если заполните финальную презентацию о вашем опыте использования ИИ в своей работе.

Кроме того вам будут бесплатно доступны:
1. Библиотека промптов;
2. Библиотека нейросетей;
3. Возможность задавать вопросы преподавателю в Telegram или Max по темам курса.

Спойлер: Программа

Тема 1 "Введение в ИИ" - уже включена в курс

1. Что такое ИИ, нейросети, языковые модели.
2. Применение ИИ в работе сотрудников управления персоналом - что можно сделать самостоятельно, а что - с командой разработки.
3. Обзор типовых применений ИИ в работе сотрудника управления персоналом без тендера и бюджета.

Тема 5 "Создаем и редактируем изображения с ИИ"

1. Лайфхаки создания изображений с ИИ.
2. Создаем баннер без дизайнера.
3. Оживляем изображение.
4. Редактируем изображение без фотошопа. (заменить одежду, прическу, детали)

В блоке рассмотрим нейросети Shedevrum, Phygital, DreamfaceApp

Тема 6 "Создаем презентации с ИИ"

1. Создаем тексты для презентации
2. Быстро визуализируем текст с ИИ
3. Создаем презентацию в пару кликов.

В этом блоке изучим нейросети Gamma и Napkin

Тема 7 "Создаем аудио и видео контент с ИИ"

1. Генерируем голос для озвучки роликов
2. Пишем текст и создаем песню
3. Создаем короткую анимацию из текста
4. Создать целый видеоролик по сценарию в пару кликов
5. Создаем цифрового аватара - говорящую голову без “живого” спикера
6. Создаем собственного цифрового двойника, который копирует наш голос и внешность
7. Переводим видеоролик на любой язык.

В этом блоке изучим нейросети Heygen, Voicebot, Kling, Suno AI

Тема 8 "Создаем чат-ботов и базы знаний с ИИ"

1. Чат-боты с ИИ и чат-боты без ИИ - чем различаются?
2. Как создать чат-бот с ИИ в телеграм без программирования и сложных схем?
3. GPT агенты-помощники. Что умеют и как создать своего?
4. GPT агент, который пишет в вашем стиле или в стиле компании
5. Создаем чат-бот - базу знаний с Яндекс Алисой

В этом блоке изучим создание ботов в ChatGPT, ChatPDF, GPTTunnel, Yandex Нейроэксперт

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Место, где можно получить честный, экспертный взгляд на то, что действительно работает и формирует рынок генеративного AI прямо сейчас.

• Карта рынка
  На Conversations мы фиксируем сегодняшний срез индустрии и показываем, что происходит на рынке. Бизнес и разработчики делятся опытом внедрения AI и результатами экспериментов, а вендоры демонстрируют свои новейшие решения.
• Свежая экспертиза и реальные кейсы
• Практический опыт лидеров и экспертов индустрии в компактном формате 20-минутных выступлений. В программу попадают только лучшие доклады, которые прошли отбор программным комитетом.

О конференции

• 2 дня
• 4 трека
• Погружение в GenAI со всех сторон — бизнес-процессы, продукты, технологии, стратегии и идеи
• 70+ спикеров
• Практики и инноваторы, которые уже внедрили GenAI и получили результат
• 300+ компаний
• Крупный и средний бизнес, вендоры и стартапы, компании из IT, финтеха, промышленности, ритейла, телекома, HRtech и других отраслей

Кому стоит прийти на Conversations

• Владельцам и руководителям бизнеса
  Чтобы узнать, как с помощью генеративного AI улучшить бизнес-процессы, сократить расходы на AI, найти новые инструменты и решения
• DS/ML-специалистам и инженерам-разработчикам
  Чтобы увидеть реальные кейсы и разборы, получить практические знания и расширить свою экспертизу
• Руководителям продуктов
  Чтобы узнать, как внедрить AI и получить результат, как проектировать AI-продукты, послушать про свежие best practices
• Стартапам
  Чтобы найти применение своим разработкам, узнать о потребностях рынка, встретить клиентов и партнёров
• Другим специалистам и представителям индустрии
  Чтобы углубить знания о генеративном AI, быть в курсе последних тенденций и разработок, наладить деловые связи и вдохновиться

Программа:

25 июня

• Трек «Бизнес»
  GenAI на уровне стратегии, процессов и денег: зрелые кейсы, масштабирование, ROI, AI-трансформация компаний
• Трек «Стартапы и SMB»
  MVP и go-to-market, AI в небольших командах, быстрый эффект в SMB, AI без ML, инструменты вместо платформ

26 июня

• Трек «Технологии»
  Инженерные челленджи: AI-агенты и MAS, инфраструктура и безопасность, кодинг-ассистенты, DSLM, voice-to-voice
• Трек «продукты»
  GenAI в B2B и B2C-продуктах: экономика и метрики, Agentic UX, персонализация, от гипотез до прода, скиллы и роли в команде

Спикеры:

• Дмитрий Аникин
  Руководитель направления исследования данных
  Лаборатория Касперского
• Наталья Самотой
  PO Lead
  X5 Retail Group
• Владислав Чернышев
  Руководитель группы качества поиска по видео
  VK
• Сергей Нотевский
  AI Platform Lead
  Битрикс24
• Наталья Зенкова
  Руководитель отдела машинного обучения
  BIOCAD
• Кирилл Петров
  Сооснователь
  Just AI
• Сергей Наконечный
  Директор отдела больших данных
  Lenta Tech
• Владимир Сидоров
  Руководитель кластера «Стратегия и новые технологии»
  Северсталь

Тариф Онлайн

• Записи докладов и презентации

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...

​

Верните семейные фото к жизни с AI

На этом курсе вы научитесь бережно восстанавливать старые семейные фотографии, улучшать их качество с помощью современных AI-инструментов, раскрашивать и при желании оживлять снимки, а затем собирать из них красивый семейный альбом для печати или цифрового архива.

Старые семейные фотографии часто хранятся в коробках, папках и случайных цифровых архивах, постепенно теряются, выцветают и приходят в негодность. Этот курс поможет вам превратить такой разрозненный архив в аккуратную, понятную и живую семейную историю. Мы разберём, как отбирать снимки для работы, как подготовить их к восстановлению, как использовать Adobe Lightroom Classic для сортировки, каталогизации и базовой подготовки, а затем подключать AI-инструменты во Freepik — Nano Banana Pro, Edit, inpaint, outpaint и Magnific — для устранения дефектов, восстановления утраченных участков и деликатного улучшения качества изображения.

Курс прежде всего рассчитан на тех, кто хочет работать со своими семейными фотографиями и на их основе создавать собственный домашний фотоальбом. Практика и домашние задания строятся именно вокруг личного архива участников: вы будете готовить, восстанавливать, улучшать и собирать в альбом свои снимки, а не абстрактные учебные изображения. При желании вы сможете использовать генеративные возможности и оживление снимков через Kling во Freepik, а затем собрать готовый семейный альбом или цифровую подборку в удобных инструментах: Canva, Keynote, PowerPoint, Google Slides или Scribus. В итоге у вас останется не просто набор восстановленных фото, а готовый семейный архив — в цифровом виде, в формате презентации или PDF для печати.

Чему вы научитесь?

• Отбирать семейные фотографии для восстановления и подготавливать их к работе в Adobe Lightroom Classic.
• Организовывать домашний фотоархив, сортировать снимки и выстраивать удобную систему хранения.
• Использовать AI-инструменты во Freepik — Nano Banana Pro, Edit, inpaint и outpaint — для удаления царапин, пятен, заломов и других типичных дефектов.
• Улучшать резкость, детализацию и качество старых фотографий с помощью Magnific во Freepik.
• Деликатно раскрашивать и улучшать старые снимки без грубого искусственного эффекта.
• При необходимости применять генеративные возможности AI и оживлять фотографии с помощью Kling во Freepik.
• Собирать семейный альбом, презентацию или цифровую подборку в Canva, Keynote, PowerPoint, Google Slides или Scribus.
• Подготавливать итоговый альбом для цифрового хранения, показа близким или печати в формате PDF.

Программа курса
Онлайн-занятие №1. Подготовка архива
Цель занятия: Подготовить старые фотографии к работе, понять ограничения восстановления и получить первые аккуратно подготовленные к улучшению снимки.
Тема 1: Отбор фотографий в Adobe Lightroom Classic
Тема 2: Подготовка исходников

Онлайн-занятие №2. Восстановление старых фотографий
Цель занятия: Научиться уверенно восстанавливать старые фотографии с типичными повреждениями и получать чистый, естественный результат.
Тема 1: Инструменты коррекции в Adobe Lightroom Classic
Тема 2: Восстановление фотографий при помощи Nano Banana Pro во Freepik
Тема 3. Увеличения размера и добавление детализации в Magnific во Freepik

Онлайн-занятие №3. Дополнительные генеративные возможности
Цель занятия: Изучить генеративные инструменты, позволяющие получить сложные результаты: добавить недостающего родственника в семейную фотографию, удаль ненужные объекты в кадре, поменять стилистику снимком, оживить фотографии и так длаее.
Тема 1: Создание групповых фотографий
Тема 2: Генеративное изменение фотографий
Тема 3. Оживление снимков

Онлайн-занятие №4. Сборка домашнего фотоальбома
Цель занятия: Собрать восстановленные фотографии в цельную семейную историю и подготовить их к хранению, печати и показу близким.
Тема 1: Варианты презентации фотоархива
Тема 2: Работа над созданием презентационного материала

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...