Evoline · обучение ИИ

Не курс про нейросети. Рабочая система.

Помогаю собственнику или команде разобраться в технологии, собрать базу знаний компании и встроить ИИ в реальные задачи. После обучения остаются не конспекты, а настроенные инструменты, правила работы и первые внедрения.

Смотреть программу ↓

Личный трек 1:1Обучение командыДомашние заданияСвязь между встречами

Командная практическая работа с ИИ — Практикум на бизнес-кейсах

Выступление Evoline о будущем искусственного интеллекта

Выступление об ИИ для бизнеса — Теория сразу переходит в практику

Что остаётся после обучения

Инструменты, которыми продолжают пользоваться.

Содержание меняется под контекст, но результат всегда прикладной. Собственник получает личную систему принятия решений, команда - общий стандарт и первые рабочие сценарии.

Личный трек 1:1

Инструментарий собственника

Карта задач и приоритетовГде ИИ экономит время, снижает стоимость или даёт новый рычаг бизнесу.
Личная база знаний в ObsidianЕдиная система заметок, документов, решений, встреч и контекста.
База знаний компанииПродукты, цены, регламенты, договоры и материалы, доступные ИИ по правилам.
Промпты, ассистенты и агентыНе разовые чаты, а повторяемые сценарии под ваши задачи.
Три разобранные бизнес-задачиВы проектируете решение, я проверяю логику, риски и архитектуру.
План следующего шагаЧто делать самостоятельно, что отдать команде и где нужна разработка.

Обучение команды

Общий рабочий стандарт

Единая постановка задачРоль, задача, контекст, формат результата и ограничения.
Критерии проверкиКак находить галлюцинации, ошибки логики и слабые ответы модели.
Сценарии по ролямПродажи, маркетинг, аналитика, документы, закупки и внутренние процессы.
Правила работы с даннымиЧто можно загружать, что обезличивать и где нужен закрытый контур.
Первые ассистенты и пилотыКоманда собирает решения на своих материалах, а не на учебных примерах.
Матрица внедренияПриоритеты, владельцы, метрики и понятный порядок запуска.

Видеоотзывы

О результате говорят участники.

Короткие отзывы в том же формате, в котором участники прислали их в Telegram. Нажмите на кружок, чтобы включить звук и воспроизведение.

Видеоотзыв · 59 сек.

Сергей Гнездилов

Фотостудия Сергея Гнездилова

Страница фотостудии ↗

Видеоотзыв · 24 сек.

Антон Лукьянов

Антикварная галерея «Однажды»

Сайт галереи ↗

Видеоотзыв · 60 сек.

Яна Гружевская

Тендеры для бизнеса

yanagruzhevskaya.ru ↗

Личный трек 1:1

Четыре встречи. От понимания до своей архитектуры.

Раз в неделю по два часа. После каждой встречи - домашнее задание. Между встречами я на связи, чтобы задача не зависла на первом техническом вопросе.

Как устроены LLM и где им доверять

Разбираем, почему ИИ ошибается, чем модели отличаются, как выбирать инструмент под текст, анализ, изображения, поиск или разработку. Осваиваем формулу сильной постановки задачи и форматы результата.

На выходеКарта инструментов и понимание, какой класс модели использовать для каждой вашей задачи.

Личная и корпоративная база знаний

Собираем рабочую систему в Obsidian. Подключаем документы компании, продуктовую информацию, цены, регламенты, шаблоны и историю решений. Разбираем поиск по смыслу, RAG, источники и качество контекста.

На выходеСтруктура базы знаний и прототип ассистента, который отвечает с опорой на ваши материалы.

Автоматизации и агенты

Поднимаем насмотренность на бизнес-процессы: аналитика таблиц, документы, контент, встречи, продажи и контроль. Проходим путь от сохранённого промпта до агента и связки «событие - ИИ - действие».

На выходеБэклог автоматизаций с оценкой эффекта, сложности, рисков и первого пилота.

Вайб-кодинг и три ваших задачи

Учимся ставить задачи на разработку без программиста, быстро собирать прототипы и проверять идеи. Затем вы проектируете решения трёх собственных задач, а я корректирую архитектуру и способ внедрения.

На выходеРабочие прототипы, критерии качества и план, который можно продолжить без постоянной внешней помощи.

Корпоративный формат

Команда не слушает про ИИ. Она учится им работать.

Программа строится вокруг отрасли, ролей и текущих процессов. Сотрудники видят ограничения модели, исправляют ошибки и защищают решения на бизнес-кейсах.

Сотрудники компании работают в командах на практикуме

Практическая работа с сотрудниками

От общего языка к первым пилотам.

Участники работают в группах, находят ошибки ИИ, исправляют решения и объясняют, почему результат можно использовать в бизнесе.

Лекция: технология и инструменты

LLM без мифов, карта моделей, промпт-инжиниринг, таблицы и документы, reasoning, агенты, автоматизации и безопасность данных.

2 часаживая демонстрациявопросы по отрасли

Практикум: ИИ-полигон

Находим ошибки в ответах, обезличиваем рискованные запросы, переписываем деловые материалы, решаем кейс с ограничениями и собираем ролевого ассистента.

2,5 часаработа в командахзащита решения

Внедрение: сценарии по ролям

Фиксируем источники знаний, стандарты работы, пилоты, владельцев и критерии результата. Компания получает маршрут внедрения, а не разовый эффект от выступления.

карта процессовправила данныхпервые пилоты

Стоимость

Два формата входа.

Личный трек можно начать сразу. Корпоративная программа оценивается после короткого разговора о цели, составе участников и задачах бизнеса.

Собственник или ЛПР

Личный трек 1:1

40 000 ₽

4 встречи по 2 часа, раз в неделю

программа под ваши реальные задачи;
домашние задания и связь между встречами;
личная система знаний и рабочие инструменты;
к встречам можно подключать детей.

Компания

Обучение команды

от 100 000 ₽

лекция, практикум или программа внедрения

цель и состав участников до проектирования программы;
материалы и кейсы на контексте компании;
сценарии по ролям и правила работы с данными;
первые пилоты и матрица дальнейшего внедрения.

Начнём с задач, которые уже забирают ваше время.

Расскажите о трёх повторяющихся задачах. На первой встрече разберём, где нужен ИИ, где достаточно простого инструмента, а что пока лучше оставить человеку.

Обсудить обучение ↗