Управление научными и прикладными проектами генеративного ИИ и больших языковых моделей
Старт обучения
Октябрь 2026
Формат
Онлайн
Продолжительность
60 ак.часов
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Практико-ориентированный курс для тех, кто принимает решения о внедрении ИИ, но не хочет углубляться в программирование. За месяц вы соберете готовую дорожную карту ИИ-проекта для своей организации.
При поддержке
АКАДЕМИИ НАУК РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН
АКАДЕМИИ НАУК РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН
Для кого
Руководители высшего и среднего звена
Проектные менеджеры
Госслужащие, отвечающие за цифровые решения
Как проходит обучение
Вебинары 2 раза в неделю по 2 часа
Практические задания с обратной связью от куратора и эксперта
Групповые дискуссии и обмен опытом
До 50 человек в группе для максимальной интерактивности
Программа
- Введение в ИИ: технологии и тренды
- Генеративный ИИ и БЯМ: устройство, возможности, ограничения
- Сравнительный анализ моделей, оценка затрат, выбор технологического стека
- Использование популярных сервисов GenAI для личных и рабочих задач
- Практикум «10 кейсов применения»
- Правовое регулирование ИИ
- Этические принципы ответственного ИИ
- Типология рисков: технологические, операционные, репутационные, включая аспекты ИБ
- Практикум «Внедрение системы ИИ в организации»
- Практикум «Риски при работе с системами ИИ»
- Роли инженеров для работы с данными/ИИ: компетенции и зоны ответственности
- От задач к проекту ТЗ в парадигме CRISP‑DM
- Оценка качества и метрики команды на фазах Modeling и Evaluation
- Групповая сессия «Цикличность CRISP‑DM в действии: финальная сборка дорожной карты с учетом внедрения и управления знаниями»
- Метрики успеха ИИ проектов
- Стратегическое планирование масштабирования
- Подготовка итогового проекта: система метрик + план масштабирования
- Вебинар практикум «Расчёт экономической эффективности и ROI»
- Рефлексивная сессия «Как ИИ меняет мою профессиональную идентичность?»
- Разработка дорожных карт внедрения ИИ
- Предзащита итоговых проектов (дорожных карт) с обратной связью экспертов и коллег
- Публичная защита дорожных карт
- Итоговое тестирование
Результаты обучения
Система управленческих метрик
Готовая дорожная карта ИИ-проекта
Методики расчета TCO и ROI (с шаблонами для коммерческого и государственного секторов (с учетом импортозамещения))
Чек-лист выбора моделей и стека
Понимание правового поля
Алина Валенсия
Основатель A-line by Alina Valencia, доцент Университета Иннополис, лидер проекта АСИ, ментор и научный руководитель программ. Эксперт по предпринимательской идентичности и росту. Член советов ТПП РФ и SINTE. Автор «Инвест-Форсайт»
PhD
канд. психол. наук
бизнес-консультант (20+ лет)
Дмитрий Шевелев
В ИТ с 2012 года, экс-глава филиала «Первый БИТ». 5+ лет в ИИ-проектах и продажах. Эксперт по внедрению ИИ и управлению проектами. Суперфиналист «Лидеры России», спикер.
Заместитель директора Института ИИ Университета Иннополис
Азат Якупов
Евгений Лысов
Лектор КФУ и ИТ-тренер Университета Иннополис. Архитектор данных (QuadCode, Piano, ACI Worldwide, Fujitsu). Сертифицированный эксперт Oracle, PL/SQL, APEX, Python (PCEP). Куратор проектов Аналитического центра РДА. Теория БД + практика внедрения.
13 лет в ИБ и регулировании. Эксперт по персданным, КИИ, цифровым технологиям. Опыт взаимодействия с регуляторами. Член этической комиссии по ИИ — оценка рисков и безопасное применение.роектов Аналитического центра РДА. Теория БД + практика внедрения.
Руководитель DataLab КФУ
Руководитель отдела внутреннего контроля ИБ Университета Иннополис
Оставьте заявку, чтобы записаться на курс
Тариф «1+1»: платите за одного, второго сотрудника направляете бесплатно.
25 000 ₽
