Заполните форму, а мы поможем
с остальным
Нажимая на кнопку «Оставить заявку», вы выражаете свое согласие с политикой обработки персональных данных и условиями публичного договора.
Кто такой Prompt-инженер?
Специалист, занимающийся проектированием, созданием и оптимизацией текстовых подсказок (промптов) для больших языковых моделей (LLMs) и других генеративных моделей ИИ.
Кому подойдет курс:
Фрилансерам/самозанятым
которые хотят связать свою деятельность с использованием нейросетей для решения различных задач.
Специалистам
которые хотят освоить профессию промпт-инженера и начать работать с нейросетями.
AI-специалистам
которые хотят получать качественные результаты от языковых моделей и контролировать содержание генерируемого контента.
В ходе курса вы:
2
Овладеете искусством тестирования и совершенствования промптов.
1
Узнате, как эффективно взаимодействовать с ИИ.
3
Узнаете, как использовать ИИ в бизнесе, обучении, креативе.
5
Приобретете ценный навык работы с разнообразными ИИ-моделями.
4
Научитесь создавать сложные и эффективные цепочки запросов и разрабатывать ИИ-сценарии.
Уверенность и гарантии
Если вы вынуждены прервать обучение, в течение года вы сможете вернуться и продолжить с того занятия, на котором остановились.
Оптимальное количество теории и практики
Фокус на выработку профессиональных навыков на реальных кейсах.
Живой преподаватель
Индивидуальный подход к слушателям, обратная связь от тренера.
Преимущества курса
Программа курса
Теория:
- Эволюция ИИ: от GPT-3 до современных моделей (GPT-5, Claude 4.5, Gemini 2.5, Grok)
- Что такое промпт-инжиниринг в 2025 году
- Карьерные перспективы и зарплаты (СНГ и международный рынок)
- Обзор бесплатных платформ: ChatGPT Free, Claude.ai, Google AI Studio, Perplexity, Grok, NotebookLM
- Регистрация на бесплатных платформах
- Первые промпты: сравнение результатов разных моделей
- Практическое задание: создать один промпт для решения реальной задачи на 3+ платформах
- Провести мини-исследование: найти 5 примеров использования ИИ в вашей сфере интересов
- Документировать результаты в формате Markdown
Теория:
- Анатомия промпта: роль, контекст, инструкция, формат вывода
- Фреймворки промптинга: RISEN, CRISPE, CREATE, RTF
- Токены и ограничения: как работать с лимитами бесплатных версий
- Structured outputs и JSON mode
- Применение фреймворков на практике
- Создание промптов с структурированным выводом (JSON, XML, Markdown)
- Работа с длинным контекстом в бесплатных моделях
- Техника “промпт-шаблонов” для переиспользования
- Создать библиотеку из 10 промпт-шаблонов для разных задач
- Протестировать каждый на 2+ моделях
Теория:
- Chain-of-Thought (CoT) prompting
- Tree of Thoughts (ToT)
- Self-Consistency
- ReAct (Reasoning + Acting)
- Meta-prompting и рефлексия
- Реализация CoT для сложных математических задач
- Применение ToT для творческих задач
- Self-Consistency для повышения точности
- Создание “мыслящих” промптов с пошаговым рассуждением
- Решить 5 сложных задач с использованием CoT
- Сравнить результаты с/без CoT
Теория:
- Zero-shot vs Few-shot vs Many-shot prompting
- Как подбирать примеры для Few-shot
- In-Context Learning (ICL)
- Prompt Ensembling
- Создание Few-shot промптов для классификации текста
- Обучение модели новым форматам через примеры
- Оптимизация количества примеров
- Создание “универсальных” промптов с примерами
- Создать Few-shot промпт для специфичной задачи из вашей сферы
- Экспериментировать с количеством примеров (1, 3, 5, 10)
Теория:
- Что такое multimodal модели
- Vision capabilities: анализ изображений, диаграмм, скриншотов
- Image generation с помощью промптов (Grok, Gemini, ChatGPT)
- Audio и video capabilities (Sora 2)
- Анализ изображений с GPT-5, Claude 4.5, Gemini
- Создание промптов для генерации изображений
- Извлечение данных из PDF, таблиц, графиков через vision
- Комбинированные промпты (текст + изображение)
- Создать серию изображений для социальных сетей с помощью промптов
- Проанализировать 5 сложных инфографик с помощью vision models
Теория:
- Концепция AI агентов
- Автономные агенты vs управляемые
- Tool use и function calling
- Обзор no-code платформ для агентов
- Создание простого агента в ChatGPT (Custom GPTs, AI Builder)
- Работа с Claude Projects для long-term memory
- Введение в n8n: знакомство с интерфейсом
- Создание первого workflow с AI нодами
- Установить n8n локально или зарегистрироваться в облачной версии
- Создать простой workflow: триггер → AI обработка → действие
Теория:
- Что такое prompt injection и jailbreaking
- Типы атак: direct, indirect, multi-turn
- Защита промптов: техники и best practices
- Этические вопросы и границы
- Data privacy и конфиденциальность
- Тестирование уязвимостей промптов
- Создание “защищённых” промптов
- Red teaming: попытки обойти ограничения (этично)
- Анализ реальных кейсов prompt injection
- Создать максимально защищённый промпт для чатбота поддержки
- Попытаться “взломать” промпты одногруппников (этично)
Теория:
- Промпт-инжиниринг для разных индустрий:
- Маркетинг и копирайтинг
- Образование и обучение
- Программирование и DevOps
- Аналитика данных
- Юриспруденция и медицина (с ограничениями)
- Создание отраслевых knowledge bases
- Кейс 1: Создание контент-стратегии для бренда
- Кейс 2: Разработка образовательного ассистента
- Кейс 3: Code review и документирование кода
- Кейс 4: Анализ данных и создание отчётов
- Студенты выбирают свою индустрию и создают специализированный промпт
- Разработать полноценное решение для вашей индустрии
- Создать документацию с примерами использования
Теория:
- Архитектура N8N: узлы, подключения, workflows
- AI узлы в N8N: OpenAI, HuggingFace, HTTP Request
- Интеграции: Telegram, Discord, Email, Webhooks
- Хранение данных и память чатбота
- Best practices для production-ready ботов
- Создание Telegram бота с AI в N8N
- Добавление памяти и контекста разговора
- Интеграция с внешними API
- Создание сложных conditional workflows
- Тестирование и отладка
- Определиться с темой финального проекта
- Создать техническое задание для своего чатбота
- Начать базовую реализацию в N8N
Защита проектов:
- Каждый студент презентует свой N8N чатбот (7-10 минут на человека)
- Демонстрация функционала
- Объяснение архитектуры промптов
- Обсуждение вызовов и решений
- Peer review и обратная связь
- Тренды 2025: multimodal agents, voice AI, video generation
- Новые модели: o1, GPT-5, Claude Opus 4
- Автоматизация промпт-инжиниринга: DSPy, Prompt Optimization
- Карьерные пути: freelance, full-time, entrepreneurship
- Выдача сертификатов
- Создание alumni сообщества
- Рекомендации по дальнейшему обучению
- Q&A сессия
Адаптивная программа
Академия BELHARD даёт выверенные знания, которые позволяют пройти техническое собеседование. Программы регулярно адаптируются под потребности рынка.
Всего 790 BYN за весь курс
Возможна оплата в два этапа. Работаем с системой «Расчет» (ЕРИП).
Узнать подробнее
Узнать подробнее
Корпоративные группы и индивидуальное обучение
Мы адаптируем нашу учебную программу к вашим особым требованиям.
Узнать подробнее
Узнать подробнее
Оптимальный размер учебных групп
Это позволяет, с одной стороны, научиться работать в команде, а с другой – добиться индивидуального подхода к каждому слушателю.
Почему стоит изучать курс
«Prompt engineering» именно в Академии BELHARD?
«Prompt engineering» именно в Академии BELHARD?
При успешном окончании курса два сертификата помогут выделиться
Cертификат Академии BELHARD
Сертификат об обучении государственного образца
*Для подготовки требуются дополнительные данные. Подробности у менеджеров Учебного Центра.
Преподаватель курса
Утлик Дмитрий
AI Expert, практик внедрения искусственного интеллекта в бизнес и повседневную жизнь. Фаундер Utlik.Co, где разрабатываются киберсотрудники на базе ИИ — интеллектуальные системы, которые автоматизируют работу отделов продаж, поддержки, адаптации и обучения в компаниях.
AI Expert. Фаундер Utlik.Co
- AI Expert, фаундер Utlik.CoУтлик ДмитрийПрактик внедрения искусственного интеллекта в бизнес и повседневную жизнь. Фаундер Utlik.Co, где разрабатываются киберсотрудники на базе ИИ — интеллектуальные системы, которые автоматизируют работу отделов продаж, поддержки, адаптации и обучения в компаниях.