Дополнительная общеразвивающая программа «Завод нейроагентов: базовый уровень»
(в области создания, настройки и внедрения нейроагентов и мультиагентных систем для бизнеса)
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «АИ 360»
(ООО «АИ 360»)
Утверждаю:
__________ Е.В. Лапшина
«16» июля 2026 г.
Элиста, 2026
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «АИ 360»
(ООО «АИ 360»)
Утверждаю:
__________ Е.В. Лапшина
«16» июля 2026 г.
Элиста, 2026
1. Общая характеристика программы
Разработчик и правообладатель: Общество с ограниченной ответственностью «АИ 360» (далее – ООО «АИ 360», Организация).
Нормативно‑правовая база:
− Федеральный закон от 29.12.2012 № 273‑ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»;
− Постановление Правительства РФ от 18.09.2020 № 1490 «О лицензировании образовательной деятельности»;
− Приказ Минпросвещения России от 27.07.2022 № 629 «Порядок организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным общеобразовательным программам»;
− Санитарные правила СП 2.4.3648‑20 (в части требований к условиям реализации);
− Локальные нормативные акты Организации: Положение о реализации ДООП, Положение о применении электронного обучения и ДОТ, Положение о промежуточной аттестации, иные акты.
Направленность: социально‑гуманитарная, прикладная (цифровое предпринимательство, ИИ).
Актуальность образовательной программы.
Дополнительная общеразвивающая программа направлена на освоение прикладных навыков создания, настройки и внедрения нейроагентов в личные и бизнес-процессы.
Программа последовательно проводит слушателя от подготовки рабочего пространства и создания первого нейроагента до построения мультиагентной системы, проверки её безопасности, упаковки решения и исполнения обязательств перед заказчиком.
Новизна программы: внедрение ИИ открывает новые возможности для инноваций и создания уникальных продуктов и услуг.
Цель программы: Сформировать у слушателей практические навыки проектирования, создания, настройки, проверки безопасности и внедрения нейроагентов и мультиагентных систем под собственные задачи и задачи клиентов.
Задачи программы:
1) Познакомить слушателей с принципами работы нейроагентов и возможностями их практического применения.
2) Научить подготавливать рабочее пространство для создания AI-решений.
3) Освоить полный цикл создания первого нейроагента.
4) Сформировать навыки тестирования, ограничения и безопасной эксплуатации агентов.
5) Научить проектировать и собирать мультиагентные системы.
6) Сформировать базовые навыки работы с заказчиком: от выявления задачи до передачи результата.
7) Для продвинутого уровня — освоить применение нейроагентов в маркетинге и продажах.
Категория слушателей: Совершеннолетние физические лица, предприниматели, самозанятые, руководители, специалисты по продажам, маркетингу, автоматизации и цифровым продуктам.
Предварительная подготовка: Специальная техническая подготовка не требуется. Необходимы базовые навыки работы с компьютером, браузером и онлайн-сервисами.
Язык программы: русский.
Форма обучения: заочная с применением электронного обучения (ЭО) и дистанционных образовательных технологий (ДОТ).
Место осуществления образовательной деятельности: реализации с применением ЭО и ДОТ.
Срок освоения и трудоёмкость: 48 академических часов.
Результаты освоения (планируемые):
По итогам освоения программы слушатель:
− понимает принципы работы нейроагентов;
− умеет подготовить рабочее пространство;
− создаёт и настраивает первого нейроагента;
− умеет сформировать инструкцию, базу знаний и рабочие сценарии агента;
− проводит базовое тестирование и аудит безопасности;
− проектирует простую мультиагентную систему;
− умеет выявить задачу клиента и подготовить предложение;
− понимает порядок исполнения и передачи клиентского проекта;
− формирует собственный проект и защищает его по окончании программы.
Разработчик и правообладатель: Общество с ограниченной ответственностью «АИ 360» (далее – ООО «АИ 360», Организация).
Нормативно‑правовая база:
− Федеральный закон от 29.12.2012 № 273‑ФЗ «Об образовании в Российской Федерации»;
− Постановление Правительства РФ от 18.09.2020 № 1490 «О лицензировании образовательной деятельности»;
− Приказ Минпросвещения России от 27.07.2022 № 629 «Порядок организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным общеобразовательным программам»;
− Санитарные правила СП 2.4.3648‑20 (в части требований к условиям реализации);
− Локальные нормативные акты Организации: Положение о реализации ДООП, Положение о применении электронного обучения и ДОТ, Положение о промежуточной аттестации, иные акты.
Направленность: социально‑гуманитарная, прикладная (цифровое предпринимательство, ИИ).
Актуальность образовательной программы.
Дополнительная общеразвивающая программа направлена на освоение прикладных навыков создания, настройки и внедрения нейроагентов в личные и бизнес-процессы.
Программа последовательно проводит слушателя от подготовки рабочего пространства и создания первого нейроагента до построения мультиагентной системы, проверки её безопасности, упаковки решения и исполнения обязательств перед заказчиком.
Новизна программы: внедрение ИИ открывает новые возможности для инноваций и создания уникальных продуктов и услуг.
Цель программы: Сформировать у слушателей практические навыки проектирования, создания, настройки, проверки безопасности и внедрения нейроагентов и мультиагентных систем под собственные задачи и задачи клиентов.
Задачи программы:
1) Познакомить слушателей с принципами работы нейроагентов и возможностями их практического применения.
2) Научить подготавливать рабочее пространство для создания AI-решений.
3) Освоить полный цикл создания первого нейроагента.
4) Сформировать навыки тестирования, ограничения и безопасной эксплуатации агентов.
5) Научить проектировать и собирать мультиагентные системы.
6) Сформировать базовые навыки работы с заказчиком: от выявления задачи до передачи результата.
7) Для продвинутого уровня — освоить применение нейроагентов в маркетинге и продажах.
Категория слушателей: Совершеннолетние физические лица, предприниматели, самозанятые, руководители, специалисты по продажам, маркетингу, автоматизации и цифровым продуктам.
Предварительная подготовка: Специальная техническая подготовка не требуется. Необходимы базовые навыки работы с компьютером, браузером и онлайн-сервисами.
Язык программы: русский.
Форма обучения: заочная с применением электронного обучения (ЭО) и дистанционных образовательных технологий (ДОТ).
Место осуществления образовательной деятельности: реализации с применением ЭО и ДОТ.
Срок освоения и трудоёмкость: 48 академических часов.
Результаты освоения (планируемые):
По итогам освоения программы слушатель:
− понимает принципы работы нейроагентов;
− умеет подготовить рабочее пространство;
− создаёт и настраивает первого нейроагента;
− умеет сформировать инструкцию, базу знаний и рабочие сценарии агента;
− проводит базовое тестирование и аудит безопасности;
− проектирует простую мультиагентную систему;
− умеет выявить задачу клиента и подготовить предложение;
− понимает порядок исполнения и передачи клиентского проекта;
− формирует собственный проект и защищает его по окончании программы.
Учебный план
3. Содержание модулей
Модуль 1. Подготовка к обучению и мотивация
Содержание модуля:
постановка целей на программу;
организация процесса обучения и распределение времени;
работа с мотивацией и удержанием темпа;
формирование персонального маршрута прохождения программы.
Самостоятельная работа:
заполнение стартовой карты целей;
формирование собственного режима обучения;
фиксация прикладной цели на 6 недель.
Модуль 2. Введение в вайбкодинг и подготовка рабочего пространства
Содержание модуля:
базовое понимание вайбкодинга как подхода к созданию цифровых решений;
подготовка рабочего пространства;
регистрация и настройка необходимых сервисов;
знакомство с интерфейсами и базовыми инструментами для создания нейроагентов.
Самостоятельная работа:
настройка аккаунтов и среды;
подготовка рабочего пространства;
проверка доступов и работоспособности сервисов.
Модуль 3. Первый нейроагент
Содержание модуля:
проектирование первого нейроагента;
выбор прикладной задачи;
базовая настройка логики работы агента;
тестирование и первичная доработка.
Самостоятельная работа:
создание первого нейроагента;
проверка его ответов и сценариев;
фиксация зоны улучшений.
Модуль 4. Безопасность вашего агента
Содержание модуля:
базовые риски при работе нейроагентов;
ошибки, утечки, неправильные сценарии, некорректные ответы;
минимальные требования к безопасной архитектуре;
контроль качества и ограничений нейроагента.
Самостоятельная работа:
аудит рисков собственного агента;
настройка ограничений и проверок;
фиксация правил безопасной эксплуатации.
Модуль 5. Мультиагентная система
Содержание модуля:
отличие одиночного агента от системы агентов;
роли агентов в мультиагентной архитектуре;
распределение функций между агентами;
логика взаимодействия и обмена задачами.
Самостоятельная работа:
проектирование простой мультиагентной схемы;
описание ролей и функций агентов;
тестирование связки.
Модуль 6. Работа с заводом нейроагентов: первые клиенты и исполнение обязательств
Содержание модуля:
упаковка результата в понятный продукт / услугу;
первые клиенты: где искать и как презентовать решение;
базовая работа с запросом клиента;
исполнение обязательств: сроки, коммуникация, доработки, передача результата.
Самостоятельная работа:
подготовка оффера / описания услуги;
составление первого клиентского предложения;
подготовка шаблона коммуникации и структуры исполнения.
4. Организация образовательного процесса
Доступ: заключение договора с Организацией путем акцепта оферты. После оплаты слушателю открывается доступ к программе.
Расписание: публикуется в личном кабинете образовательной платформы, допускается очно‑заочный формат вебинаров/записей. Перерывы — не реже 10 минут на каждые 90 минут.
Домашние задания (СРС): задания размещаются в каждом модуле. Форматы — чек-листы, кейсы, загрузка файлов, ссылки на материалы.
Промежуточная аттестация (контроль): отслеживание активности на образовательной платформе.
●Пройденные уроки фиксируются статусом «Пройдено».
●В каждой теме имеется статус «Прогресс темы» в (%), проставляемых автоматически, в зависимости от пройденных уроков.
Итоговая аттестация: проверка выполнения всех промежуточных контролей.
Посещаемость и учет: система автоматически фиксирует прохождение уроков, выполнение заданий, результаты тестов и сроки сдачи.
Документ об обучении: Сертификат об освоении ДООП (установленного образца Организации). Направляется в электронном виде. По запросу выдается печатная версия.
5. Условия реализации
Кадровые условия: к обучению допускаются преподаватели/кураторы, соответствующие требованиям законодательства (ВПО/СПО, опыт практической работы).
Материально‑технические условия: функционирующая электронная информационно-образовательная средав образовательной платформе; компьютер/смартфон слушателя с доступом в интернет.
Электронная информационно‑образовательная среда: личный кабинет слушателя, модули уроков и заданий, база записей вебинаров, журнал успеваемости, отчётность, система уведомлений, файловое хранилище, техподдержка.
Доступность для лиц с ОВЗ: обеспечивается в пределах ресурсов организации: субтитры и транскрипты к видео, текстовые методички, адаптация заданий по заявлению обучающегося, сопровождение куратора.
Рабочее место слушателя: ПК/ноутбук или смартфон, актуальный браузер, устойчивое интернет-соединение (не менее 10 Мбит/с), возможность воспроизведения видео, доступ к используемым ИИ-сервисам.
Безопасность и право: соблюдение авторских прав; запрет на загрузку чужих персональных данных без правового основания; использование лицензионных аккаунтов. Политика обработки персональных данных и тексты согласий размещены в интерфейсе образовательной платформы.
6. Оценочные средства
Банки тестовых вопросов по модулям; индивидуальные комментарии к заданиям и итоговый сводный отчёт по каждому слушателю.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение
Обязательные материалы: конспекты лекций, презентации, Материалы документации используемых инструментов ИИ.
Рекомендуемые источники:
1. Стюарт Рассел и Питер Норвиг – «Искусственный интеллект: современный подход» (Artificial Intelligence: AModern Approach). Классический учебник, охватывающий широкий спектр тем от основ до современных достижений.
2. Андреас Мюллер и Сара Гвидо – «Введение в машинное обучение с помощью Python» (Introduction toMachine Learning with Python). Практическое руководство по применению машинного обучения с использованием библиотеки scikit-learn.
3. Франсуа Шолле – «Глубокое обучение с Python» (Deep Learning with Python). Книга о глубоком обучении, написанная создателем популярной библиотеки Keras.
4. Эндрю Ын – «Машинное обучение» (Machine Learning). Курс лекций известного специалиста в области машинного обучения, доступный онлайн через платформу Coursera.
5. Том Митчелл – «Machine Learning». Один из первых классических учебников по машинному обучению, который остается актуальным и сегодня.
8. Требования к слушателям и порядок приема
Возраст от 18 лет; согласие с обработкой персональных данных; заключение договора с Организацией путем акцепта оферты, а также оплата по договору оказания образовательных услуг.
Специальных требований не предъявляется.
Модуль 1. Подготовка к обучению и мотивация
Содержание модуля:
постановка целей на программу;
организация процесса обучения и распределение времени;
работа с мотивацией и удержанием темпа;
формирование персонального маршрута прохождения программы.
Самостоятельная работа:
заполнение стартовой карты целей;
формирование собственного режима обучения;
фиксация прикладной цели на 6 недель.
Модуль 2. Введение в вайбкодинг и подготовка рабочего пространства
Содержание модуля:
базовое понимание вайбкодинга как подхода к созданию цифровых решений;
подготовка рабочего пространства;
регистрация и настройка необходимых сервисов;
знакомство с интерфейсами и базовыми инструментами для создания нейроагентов.
Самостоятельная работа:
настройка аккаунтов и среды;
подготовка рабочего пространства;
проверка доступов и работоспособности сервисов.
Модуль 3. Первый нейроагент
Содержание модуля:
проектирование первого нейроагента;
выбор прикладной задачи;
базовая настройка логики работы агента;
тестирование и первичная доработка.
Самостоятельная работа:
создание первого нейроагента;
проверка его ответов и сценариев;
фиксация зоны улучшений.
Модуль 4. Безопасность вашего агента
Содержание модуля:
базовые риски при работе нейроагентов;
ошибки, утечки, неправильные сценарии, некорректные ответы;
минимальные требования к безопасной архитектуре;
контроль качества и ограничений нейроагента.
Самостоятельная работа:
аудит рисков собственного агента;
настройка ограничений и проверок;
фиксация правил безопасной эксплуатации.
Модуль 5. Мультиагентная система
Содержание модуля:
отличие одиночного агента от системы агентов;
роли агентов в мультиагентной архитектуре;
распределение функций между агентами;
логика взаимодействия и обмена задачами.
Самостоятельная работа:
проектирование простой мультиагентной схемы;
описание ролей и функций агентов;
тестирование связки.
Модуль 6. Работа с заводом нейроагентов: первые клиенты и исполнение обязательств
Содержание модуля:
упаковка результата в понятный продукт / услугу;
первые клиенты: где искать и как презентовать решение;
базовая работа с запросом клиента;
исполнение обязательств: сроки, коммуникация, доработки, передача результата.
Самостоятельная работа:
подготовка оффера / описания услуги;
составление первого клиентского предложения;
подготовка шаблона коммуникации и структуры исполнения.
4. Организация образовательного процесса
Доступ: заключение договора с Организацией путем акцепта оферты. После оплаты слушателю открывается доступ к программе.
Расписание: публикуется в личном кабинете образовательной платформы, допускается очно‑заочный формат вебинаров/записей. Перерывы — не реже 10 минут на каждые 90 минут.
Домашние задания (СРС): задания размещаются в каждом модуле. Форматы — чек-листы, кейсы, загрузка файлов, ссылки на материалы.
Промежуточная аттестация (контроль): отслеживание активности на образовательной платформе.
●Пройденные уроки фиксируются статусом «Пройдено».
●В каждой теме имеется статус «Прогресс темы» в (%), проставляемых автоматически, в зависимости от пройденных уроков.
Итоговая аттестация: проверка выполнения всех промежуточных контролей.
Посещаемость и учет: система автоматически фиксирует прохождение уроков, выполнение заданий, результаты тестов и сроки сдачи.
Документ об обучении: Сертификат об освоении ДООП (установленного образца Организации). Направляется в электронном виде. По запросу выдается печатная версия.
5. Условия реализации
Кадровые условия: к обучению допускаются преподаватели/кураторы, соответствующие требованиям законодательства (ВПО/СПО, опыт практической работы).
Материально‑технические условия: функционирующая электронная информационно-образовательная средав образовательной платформе; компьютер/смартфон слушателя с доступом в интернет.
Электронная информационно‑образовательная среда: личный кабинет слушателя, модули уроков и заданий, база записей вебинаров, журнал успеваемости, отчётность, система уведомлений, файловое хранилище, техподдержка.
Доступность для лиц с ОВЗ: обеспечивается в пределах ресурсов организации: субтитры и транскрипты к видео, текстовые методички, адаптация заданий по заявлению обучающегося, сопровождение куратора.
Рабочее место слушателя: ПК/ноутбук или смартфон, актуальный браузер, устойчивое интернет-соединение (не менее 10 Мбит/с), возможность воспроизведения видео, доступ к используемым ИИ-сервисам.
Безопасность и право: соблюдение авторских прав; запрет на загрузку чужих персональных данных без правового основания; использование лицензионных аккаунтов. Политика обработки персональных данных и тексты согласий размещены в интерфейсе образовательной платформы.
6. Оценочные средства
Банки тестовых вопросов по модулям; индивидуальные комментарии к заданиям и итоговый сводный отчёт по каждому слушателю.
7. Учебно-методическое и информационное обеспечение
Обязательные материалы: конспекты лекций, презентации, Материалы документации используемых инструментов ИИ.
Рекомендуемые источники:
1. Стюарт Рассел и Питер Норвиг – «Искусственный интеллект: современный подход» (Artificial Intelligence: AModern Approach). Классический учебник, охватывающий широкий спектр тем от основ до современных достижений.
2. Андреас Мюллер и Сара Гвидо – «Введение в машинное обучение с помощью Python» (Introduction toMachine Learning with Python). Практическое руководство по применению машинного обучения с использованием библиотеки scikit-learn.
3. Франсуа Шолле – «Глубокое обучение с Python» (Deep Learning with Python). Книга о глубоком обучении, написанная создателем популярной библиотеки Keras.
4. Эндрю Ын – «Машинное обучение» (Machine Learning). Курс лекций известного специалиста в области машинного обучения, доступный онлайн через платформу Coursera.
5. Том Митчелл – «Machine Learning». Один из первых классических учебников по машинному обучению, который остается актуальным и сегодня.
8. Требования к слушателям и порядок приема
Возраст от 18 лет; согласие с обработкой персональных данных; заключение договора с Организацией путем акцепта оферты, а также оплата по договору оказания образовательных услуг.
Специальных требований не предъявляется.