Курс повышения квалификации Использование инструментов ИИ и нейросетей в производственных процессах промышленного предприятия
Код 85136
-
Курс предназначен для специалистов промышленных предприятий c любым уровнем знаний об ИИ (AI), желающих освоить современные технологии искусственного интеллекта и их применение в промышленном секторе. Программа обучения охватывает работу с большими языковыми моделями (LLM), генеративным ИИ и ИИ-ассистентами
Для кого
Для руководителей и специалистов промышленных предприятий всех отраслей
Программа
- Особенности работы генеративного ИИ в промышленном секторе.
- Что такое LLM простыми словами: как работают ChatGPT, DeepSeek, GigaChat и чем они отличаются друг от друга.
- Возможности и ограничения для промышленного производства: что нейросети делают хорошо, а что — пока не умеют (и вряд ли научатся в ближайшие годы).
- Ландшафт инструментов: обзор международных решений (ChatGPT, DeepSeek, Gemini) и российских (GigaChat, YandexGPT) — что выбрать и для каких задач.
- Экономика внедрения: сколько стоит использование ИИ, модели оплаты (подписка, токены, API), окупаемость.
- Популярные заблуждения о генеративном ИИ.
- Внедрение ИИ в промышленности: мировой и российский опыт.
- Китай: государственная стратегия «AI+ Manufacturing» — массовое внедрение в госкорпорациях, развитие собственных LLM, курс на «умные» и «тёмные» заводы. США: ставка на масштаб и технологическое лидерство.
- Россия: развитие отечественных LLM (GigaChat, YandexGPT), первые отраслевые модели для разных отраслей промышленности, интеграция с промышленными платформами.
- Уроки и ошибки: почему одни проекты взлетают, а другие — нет, типичные барьеры внедрения на промышленных предприятиях.
- Тренды ближайших лет: от ИИ-ассистентов к ИИ-агентам, прогнозы ведущих аналитиков о трансформации промышленности.
- Безопасное использование ИИ и работа с ошибками нейросетей.
- Информационная безопасность: что можно и что категорически нельзя отправлять в нейросеть, как работать с конфиденциальными данными предприятия.
- Галлюцинации нейросетей: почему ИИ иногда «выдумывает» факты, в каких задачах это особенно опасно.
- Методы проверки: как верифицировать результаты ИИ, техники «второго мнения», когда обязательна проверка человеком.
- Снижение рисков: промпт-техники для минимизации ошибок, работа с источниками, запрос на самопроверку.
- Регламенты использования: как сформировать политику применения ИИ на предприятии, зоны ответственности.
Практика: первые шаги с LLM — базовые навыки работы.
- Анатомия диалога: как правильно начинать разговор с ИИ, задавать контекст и уточнять результат.
- Типовые задачи: пробуем генерировать технические тексты, анализировать информацию, структурировать данные.
- Работа с техническими документами: загружаем файлы, извлекаем информацию, создаём выжимки и резюме.
- Практикум проверки: применяем техники верификации результатов из предыдущего блока.
- Промптинг — искусство управления нейросетью.
- Структура эффективного промпта: роль, контекст, задача, формат, ограничения — пять элементов результативного запроса.
- Техники продвинутого промптинга: chain-of-thought (пошаговое рассуждение), few-shot (обучение на примерах), role prompting (назначение роли).
- Промпт-шаблоны для промышленности: техническая документация, отчёты, анализ данных, деловые коммуникации.
- Итеративный подход: как дорабатывать запросы для получения лучшего результата, техника «уточняющих вопросов».
- Типичные ошибки промптинга: почему «напиши мне отчёт» работает хуже, чем структурированный запрос.
Практика: выявление задач для ИИ на промышленном предприятии.
- Интерактивный аудит: с помощью нейросети анализируем типовые процессы промышленного предприятия и находим точки внедрения в них ИИ.
- Матрица применимости: какие задачи подходят для автоматизации с помощью LLM, а какие — нет (и почему).
- Критерии отбора: как понять, что задача «созрела» для ИИ — объём рутины, наличие данных, измеримость результата.
- Индивидуальная работа: каждый участник составляет список из 5–7 задач своего предприятия для внедрения ИИ.
- Приоритезация: выбираем 2–3 ключевые задачи для создания персонального ИИ-ассистента.
Практика: отработка техник промптинга на реальных задачах.
- Практикум «от плохого к хорошему»: переписываем слабые промпты в эффективные, анализируем разницу в результатах.
- Индивидуальная работа: каждый участник создаёт промпты для задач своего предприятия.
- Тестирование и доработка: проверяем результаты, корректируем запросы, добиваемся нужного качества.
- Создание персональной библиотеки: сохраняем работающие промпты для дальнейшего использования.
- Лайфхаки в промптинге для промышленного сектора.
- ИИ-ассистенты и ИИ-агенты — следующий уровень.
- Что такое ИИ-ассистент: настроенная под конкретные задачи нейросеть с контекстом, инструкциями и базой знаний.
- Отличие ассистента от агента: ассистент отвечает на запросы, агент действует самостоятельно и принимает решения.
- Платформы для создания ИИ-ассистентов — что выбрать и почему, плюсы и минусы.
- Архитектура ИИ-ассистента: системный промпт, база знаний, правила поведения, формат ответов.
- Перспектива: как ИИ-агенты изменят промышленность в ближайшие годы, к чему готовиться.
Практика: создание персонального ИИ-ассистента.
- Выбор задачи: определяем, для какой рабочей функции создаём ассистента — документация, аналитика, коммуникации.
- Написание системного промпта: задаём роль, контекст, правила поведения и формат ответов ассистента.
- Загрузка базы знаний: добавляем релевантные технические документы, шаблоны, примеры для обучения ассистента.
- Тестирование: проверяем ассистента на типовых сценариях.
- Дообучение: корректируем инструкции.
- Презентация результатов: участники демонстрируют своих ИИ-ассистентов для применения на своем предприятии и делятся опытом создания.
Подведение итогов: следующие шаги и ресурсы для развития.
- Дорожная карта внедрения: как внедрить ИИ на производственном предприятии — первые шаги, пилотные проекты, масштабирование.
- Рекомендации по регламентам: как сформировать политику использования ИИ в организации.
- Ошибки внедрения ИИ в производственных процессах.
- Ответы на вопросы участников.
На этом курсе можно получить удостоверение на английском языке
Стоимость обучения с выдачей удостоверений на русском и английском языках — 60 060 р.
Подробная информация здесь >> - Особенности работы генеративного ИИ в промышленном секторе.
Условия участия:
для регистрации слушателям необходимо иметь при себе копию платежного поручения, которая является пропуском на курс повышения квалификации.
Срок обучения:
очная форма с 8 июня по 10 июня 2026 года
Для оформления финансовых документов необходимы:
- полные реквизиты вашей организации, включая юридический адрес.
Для оформления Удостоверения необходимо предоставить:
- копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (в случае получения диплома не в РФ, просим уточнить необходимость процедуры признания иностранного диплома в РФ по контактным телефонам или электронной почте);
- справку с места учебы (для студентов);
- копию документа, подтверждающего изменение фамилии (если менялась).
В первый день курса потребуются данные СНИЛС (сам документ предоставлять не требуется) и для физических лиц данные ИНН (сам документ предоставлять не требуется).
Обращаем ваше внимание на особые случаи при выдаче Удостоверения о повышении квалификации.
В пакет участника входит
- обучение по заявленной программе;- комплект информационно-справочных материалов.
Время и место
Бизнес-парк «Ямское поле» г. Москва, 3-я ул. Ямского поля, д.2, корп.1 ст.метро «Белорусская»
пн. 8 июн — ср. 10 июн 2026 в 09:40
Документ
Удостоверение о повышении квалификации в объеме 24 часов (лицензия № Л035-01271-78/00176763 от 22.12.2021). Сведения об удостоверении передаются в федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации» (ФИС ФРДО)
Перейти на страницу онлайн-курса
Онлайн-занятия проходят по расписанию соответствующего очного курса.
Планируете обучить более 8 сотрудников? Мы готовы провести для вас данный курс в корпоративном формате.
Закупки
Обучение может быть оформлено по 44-Ф3 и 223-Ф3.
Официальные документы
С Лицензией, Уставом, Выпиской из ЕГРЮЛ и прочими документами вы можете ознакомиться на странице «Документы».
