Дополнительная общеразвивающая программа«Архитектура нейросотрудников: расширенный уровень»(в области применения искусственного интеллекта для создания и внедрения цифровых помощников в бизнес-процессы)
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «АИ 360»
(ООО «АИ 360»)
Утверждаю:
__________ Е.В. Лапшина
«25» марта 2026 г.
Элиста, 2026
(ООО «АИ 360»)
Утверждаю:
__________ Е.В. Лапшина
«25» марта 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 по искусственному интеллекту (ИИ) обусловлена высоким спросом на специалистов в этой области. Сфера ИИ быстро развивается, компании внедряют технологии машинного обучения и автоматизации, что требует профессионалов. Эта программа позволяет осваивать передовые методы и инструменты, повышая конкурентоспособность компаний и решая социальные проблемы.
Новизна программы: внедрение ИИ открывает новые возможности для инноваций и создания уникальных продуктов и услуг.
Цель программы: сформировать у слушателей базовые практические навыки проектирования, настройки и внедрения нейросотрудников для решения прикладных бизнес-задач.
Задачи программы:
1) Дать слушателям представление о рынке нейросотрудников и прикладных сценариях их использования.
2) Научить создавать первых ИИ-помощников и ИИ-продавцов на базе GPTs и специализированных платформ.
3) Сформировать навык анализа бизнес-задачи клиента и перевода её в архитектуру цифрового помощника.
4) Освоить базовые механики настройки ботов: инструкции, диалоги, автодожимы, рассылки, уведомления.
5) Подготовить слушателей к первым продажам услуги и базовой упаковке своей экспертности.
6) Сформировать навык самостоятельной доработки решений под обратную связь клиента и эксперта.
Категория слушателей: совершеннолетние физические лица, самозанятые, предприниматели. Требуются базовые цифровые навыки.
Предварительная подготовка: не требуется.
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: 62 академических часа.
Результаты освоения (планируемые):
По итогам освоения программы слушатель:
− понимает, что такое нейросотрудники и где они применяются в бизнесе;
− умеет создавать базового ИИ-помощника в GPTs;
− ориентируется в платформе для создания ботов;
− умеет выбирать нишу и формулировать прикладную задачу под цифрового помощника;
− умеет составлять базовую инструкцию для ИИ-продавца;
− настраивает базового бота: сценарий, первый диалог, уведомления, автодожим;
− умеет выявлять бизнес-потери клиента и предлагать решение в формате ИИ-помощника;
− умеет провести базовую упаковку услуги и сделать первые шаги к продаже;
− понимает направления масштабирования: автономные ИИ-агенты, личный бренд, продажи, тренажёр новых клиентов.
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 по искусственному интеллекту (ИИ) обусловлена высоким спросом на специалистов в этой области. Сфера ИИ быстро развивается, компании внедряют технологии машинного обучения и автоматизации, что требует профессионалов. Эта программа позволяет осваивать передовые методы и инструменты, повышая конкурентоспособность компаний и решая социальные проблемы.
Новизна программы: внедрение ИИ открывает новые возможности для инноваций и создания уникальных продуктов и услуг.
Цель программы: сформировать у слушателей базовые практические навыки проектирования, настройки и внедрения нейросотрудников для решения прикладных бизнес-задач.
Задачи программы:
1) Дать слушателям представление о рынке нейросотрудников и прикладных сценариях их использования.
2) Научить создавать первых ИИ-помощников и ИИ-продавцов на базе GPTs и специализированных платформ.
3) Сформировать навык анализа бизнес-задачи клиента и перевода её в архитектуру цифрового помощника.
4) Освоить базовые механики настройки ботов: инструкции, диалоги, автодожимы, рассылки, уведомления.
5) Подготовить слушателей к первым продажам услуги и базовой упаковке своей экспертности.
6) Сформировать навык самостоятельной доработки решений под обратную связь клиента и эксперта.
Категория слушателей: совершеннолетние физические лица, самозанятые, предприниматели. Требуются базовые цифровые навыки.
Предварительная подготовка: не требуется.
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: 62 академических часа.
Результаты освоения (планируемые):
По итогам освоения программы слушатель:
− понимает, что такое нейросотрудники и где они применяются в бизнесе;
− умеет создавать базового ИИ-помощника в GPTs;
− ориентируется в платформе для создания ботов;
− умеет выбирать нишу и формулировать прикладную задачу под цифрового помощника;
− умеет составлять базовую инструкцию для ИИ-продавца;
− настраивает базового бота: сценарий, первый диалог, уведомления, автодожим;
− умеет выявлять бизнес-потери клиента и предлагать решение в формате ИИ-помощника;
− умеет провести базовую упаковку услуги и сделать первые шаги к продаже;
− понимает направления масштабирования: автономные ИИ-агенты, личный бренд, продажи, тренажёр новых клиентов.
Учебный план
3. Содержание модулей
1) Модуль 1. Старт.
Содержание:
Урок 1 (живой): почему нейросотрудники — новый рынок.
Урок 2: создание первого ИИ-помощника в GPTs.
Урок 3: знакомство с платформой для создания ботов.
Урок 4 (живой): выбор собственной ниши.
Самостоятельная работа:
анализ 3–5 ниш для применения нейросотрудника;
формулирование собственной ниши и первой гипотезы продукта;
создание и тестирование базового ИИ-помощника.
2) Модуль 2. Нейропродавец.
Содержание:
Урок 1 (живой): как написать инструкцию для бота так, чтобы он продавал.
Урок 2: настройка бота в платформе — от регистрации до первого диалога.
Урок 3: усиление бота — автодожимы, рассылки, уведомления.
Урок 4 (живой): разбор бота с экспертом.
Урок 5 (живой): разбор с техническим специалистом.
Самостоятельная работа:
создание рабочей инструкции для ИИ-продавца;
настройка первого сценария продаж;
тестирование диалогов;
корректировка бота по итогам разборов.
3) Модуль 3. Ваш первый проект для клиента.
Содержание:
Урок 1: как понять, где бизнес теряет деньги.
Урок 2: создание ИИ-помощника для клиента.
Урок 3: тесты и усиления.
Уроки 4–5 (живые): разборы с экспертом и техническим специалистом.
Самостоятельная работа:
анализ конкретной клиентской задачи;
сбор исходных данных;
настройка ИИ-помощника под клиента;
фиксация проблем и улучшений после тестирования.
4) Модуль 4. 10 недель до первых денег.
Содержание:
День 1: постановка цели и декомпозиция по шагам.
День 2: упаковка услуги.
Дни 3–4: поиск клиентов.
День 5: индивидуальный разбор с экспертом.
Дни 6–7: продажи.
День 8: индивидуальный разбор с экспертом.
Дни 9–10: дожим и подведение итогов.
Самостоятельная работа:
формулирование оффера;
составление описания услуги;
поиск первых потенциальных клиентов;
работа с откликами, возражениями и повторными касаниями.
5) Модуль 5. Масштаб.
Содержание:
автономные ИИ-агенты с помощью вайбкодинга;
новые клиенты (тренажёр);
продажи (тренажёр);
личный бренд (тренажёр);
продлёнка: месяц до результата — сопровождение до достижения практического результата.
Самостоятельная работа:
доработка своего решения;
участие в тренажёрах;
разработка плана роста: клиенты, продажи, позиционирование;
оформление кейса/портфолио.
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.
1) Модуль 1. Старт.
Содержание:
Урок 1 (живой): почему нейросотрудники — новый рынок.
Урок 2: создание первого ИИ-помощника в GPTs.
Урок 3: знакомство с платформой для создания ботов.
Урок 4 (живой): выбор собственной ниши.
Самостоятельная работа:
анализ 3–5 ниш для применения нейросотрудника;
формулирование собственной ниши и первой гипотезы продукта;
создание и тестирование базового ИИ-помощника.
2) Модуль 2. Нейропродавец.
Содержание:
Урок 1 (живой): как написать инструкцию для бота так, чтобы он продавал.
Урок 2: настройка бота в платформе — от регистрации до первого диалога.
Урок 3: усиление бота — автодожимы, рассылки, уведомления.
Урок 4 (живой): разбор бота с экспертом.
Урок 5 (живой): разбор с техническим специалистом.
Самостоятельная работа:
создание рабочей инструкции для ИИ-продавца;
настройка первого сценария продаж;
тестирование диалогов;
корректировка бота по итогам разборов.
3) Модуль 3. Ваш первый проект для клиента.
Содержание:
Урок 1: как понять, где бизнес теряет деньги.
Урок 2: создание ИИ-помощника для клиента.
Урок 3: тесты и усиления.
Уроки 4–5 (живые): разборы с экспертом и техническим специалистом.
Самостоятельная работа:
анализ конкретной клиентской задачи;
сбор исходных данных;
настройка ИИ-помощника под клиента;
фиксация проблем и улучшений после тестирования.
4) Модуль 4. 10 недель до первых денег.
Содержание:
День 1: постановка цели и декомпозиция по шагам.
День 2: упаковка услуги.
Дни 3–4: поиск клиентов.
День 5: индивидуальный разбор с экспертом.
Дни 6–7: продажи.
День 8: индивидуальный разбор с экспертом.
Дни 9–10: дожим и подведение итогов.
Самостоятельная работа:
формулирование оффера;
составление описания услуги;
поиск первых потенциальных клиентов;
работа с откликами, возражениями и повторными касаниями.
5) Модуль 5. Масштаб.
Содержание:
автономные ИИ-агенты с помощью вайбкодинга;
новые клиенты (тренажёр);
продажи (тренажёр);
личный бренд (тренажёр);
продлёнка: месяц до результата — сопровождение до достижения практического результата.
Самостоятельная работа:
доработка своего решения;
участие в тренажёрах;
разработка плана роста: клиенты, продажи, позиционирование;
оформление кейса/портфолио.
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.