...
Выбрать профессию На платформу
hero image
Гибкий формат

Prompt Engineering

Научись работать с ИИ так, чтобы он выполнял работу за тебя.

  • Создание AI-ассистентов для бизнес-задач

  • Генерация текстов, визуалов и лендингов по ТЗ

  • Построение автоматизированных решений без кода

Подобрать обучение

Начало 6 июля

2 месяца

После курса ты сможешь делать крутые вещи

точнее, за тебя это будет делать ИИ
  • цікаві проєкти

    Управление разными нейросетями

    Ты поймёшь принципы работы AI-моделей с текстами, изображениями, аудио и видео. И главное — как выбрать правильный инструмент под каждую задачу, чтобы ИИ работал чётко.

  • найпопулярніша і найпростіша технічна професія в IT

    Создание полезных AI-помощников

    Ты научишься создавать ботов-помощников, которые самостоятельно выполняют рутинную работу — от обработки заявок до общения с клиентами. И всё это без навыков программирования.

  • затребувані професії в IT-сфері

    Собственная коллекция AI-продуктов

    Ты запустишь интернет-магазин, создашь контент-ботов, генераторы озвучки, логотипов и даже автономного агента. Готовое портфолио — уже на курсе.

Ты научишься создавать AI-решения почти на все случаи жизни. Не просто играться с ChatGPT, а решать с помощью ИИ личные и рабочие задачи.

Подобрать обучение

Чем занимается Prompt Engineer

Задача Prompt Engineer — создавать эффективные текстовые запросы для ИИ-систем, которые дают точные результаты. Он обучает искусственный интеллект генерировать контент, автоматизировать процессы и решать сложные задачи с помощью правильно сформулированных промптов.
Чем занимается Prompt Engineer

Специалисты Prompt Engineering стоят за успешными ИИ-решениями в маркетинге, продажах и автоматизации — они превращают нейросети в инструменты для бизнеса. На самом деле возможности Prompt Engineering ограничены только фантазией.

Подобрать обучение

Програма курса

Что должен знать Prompt Engineer? Ответы ниже
  • Модуль 1. Основы промпт-инжиниринга

    Темы

    • Роль промпт-инженера в современном бизнесе и команде
    • Базовое понимание принципов работы больших языковых моделей
    • Разница между промптингом и программированием
    • Сферы применения промпт-инжиниринга в разных индустриях
    • Структура качественного промпта: контекст, инструкция, примеры
    • Типичные ошибки при формулировании запросов к ИИ
    • Техники улучшения качества ответа (few-shot, chain-of-thought)
    • Практические упражнения с GPT на реальных бизнес-задачах
  • Модуль 2. Создание собственного AI-ассистента

    Темы

    • Обзор экосистемы GPTs и популярных решений
    • Создание первого собственного GPT через OpenAI Playground
    • Базовые настройки: название, описание, инструкции
    • Тестирование и итерация ассистента
    • Настройка роли, tone of voice и стиля общения
    • Создание поведенческих сценариев для разных ситуаций
    • Работа с ограничениями и запретами
    • Практическое задание: создание ассистента под конкретную задачу
  • Модуль 3. Интеграция AI в бизнес-процессы

    Темы

    • Методика аудита рутинных бизнес-процессов
    • Критерии определения задач, подходящих для GPT-автоматизации
    • ROI-анализ внедрения ИИ в бизнес-процессы
    • Создание карты процессов для автоматизации
    • AI для продаж: обработка лидов, персонализированные предложения
    • AI для HR: прескрининг резюме, подготовка вопросов для интервью
    • AI для клиентского сервиса: ответы на FAQ, эскалация проблем
  • Модуль 4. Как работает ИИ: LLM, API, популярные модели

    Темы

    • Принципы работы нейронных сетей (без глубокой математики)
    • Сравнение GPT, Claude, Gemini, LLaMa: сильные и слабые стороны
    • Выбор модели под конкретные задачи и бюджет
    • Понимание токенов, контекста и ограничений моделей
    • Что такое API и как получить ключи доступа
    • Структура HTTP-запросов к AI-моделям
    • Параметры запросов: температура, max_tokens, top_p
  • Модуль 5. API и кастомизация моделей

    Темы

    • Детальное изучение возможностей OpenAI API
    • Обработка ошибок и оптимизация запросов
    • Работа с разными типами контента (текст, изображения, аудио)
    • Создание собственного минимального интерфейса для GPT
    • Подключение GPT к Make.com и Zapier
    • Создание автоматизированных воркфлоу без кода
    • Интеграция с популярными сервисами (Google Sheets, Slack, Telegram)
  • Модуль 6. Базы знаний для GPT: работа с данными

    Темы

    • Принципы векторизации и эмбеддингов простыми словами
    • Подготовка данных: очистка, структурирование, форматирование
    • Инструменты для создания баз знаний (Pinecone, Weaviate, ChromaDB)
    • Загрузка и индексация документов
    • Работа с PDF-документами, Google Sheets, Notion
    • Парсинг сайтов и создание knowledge base
    • Настройка поиска по базе знаний
    • RAG (Retrieval-Augmented Generation) на практике
  • Модуль 7. LangChain и автономные агенты

    Темы

    • Архитектура и компоненты LangChain
    • Цепочки (chains) и их типы
    • Создание первой простой цепочки
    • Настройка среды разработки
    • Концепция агентов и их отличие от простых промптов
    • Планирование действий и принятие решений агентами
    • Интеграция агентов с внешними API и инструментами
  • Модуль 8. Бизнес-кейсы: онлайн-магазин, кастдев, рекрутинг

    Темы

    • Автоматизация сбора и анализа обратной связи
    • Создание интервью-бота для исследований
    • Сегментация клиентов на основе фидбека
    • Генерация инсайтов и рекомендаций
    • Прескрининг резюме и автоматический отбор кандидатов
    • Создание персонализированных вопросов для интервью
    • Консультант для интернет-магазина: рекомендации товаров
    • Обработка возражений и повышение конверсии
  • Модуль 9. SMM, контент, озвучка — AI для маркетинга

    Темы

    • Генерация постов для социальных сетей
    • Создание контент-планов и редакционных календарей
    • Адаптация контента под разные платформы и аудитории
    • A/B-тестирование заголовков и описаний
    • Интеграция с инструментами для создания изображений (DALL-E, Midjourney)
    • Озвучка текстов через AI (ElevenLabs, OpenAI TTS)
    • Создание видео-контента с помощью AI
    • Полный цикл создания мультимедийного поста
  • Модуль 10. Дообучение моделей под свои данные

    Темы

    • Определение необходимости дообучения модели
    • Подготовка датасета для fine-tuning
    • Процесс дообучения через OpenAI API
    • Оценка качества обученной модели
    • Создание кастомных эмбеддингов для специфических задач
    • Методы обучения на малых датасетах
    • Сравнение разных подходов к персонализации
  • Модуль 11. Как оптимизировать расходы на AI

    Темы

    • Понимание ценообразования разных AI-моделей
    • Техники уменьшения количества токенов без потери качества
    • Кеширование результатов и оптимизация запросов
    • Сравнение облачных и локальных решений
    • Балансировка нагрузки между разными моделями
    • Стратегии снижения расходов при больших объемах
    • Мониторинг использования и аналитика расходов
    • Локальное развертывание моделей: плюсы и минусы
  • Финальный проект + презентация

    Темы

    • Планирование индивидуального проекта
    • Консультации с ментором
    • Имплементация выбранного решения
    • Тестирование и отладка
    • Демо-день: презентация финальных проектов
    • Планирование дальнейшего развития проектов
    • Создание плана карьерного развития в AI

Автор и преподаватель курса

Вова Мельник

Владимир Мельник

Director of Engineering

8+ лет разработки. Выпустил более 1000 студентов. Автор курсов «CSS Grid», «QA Automation», «Основы работы с AI».

Как мы обучаем

Фишки обучения на курсе Prompt Engineering
  • Кабінет my.goit

    рабочая среда студентов и твой пожизненный доступ ко всем лекциям и материалам курса

    Mobile phone
  • Прямые эфиры

    2 вебинара в неделю, которые удобно смотреть в гибком формате

    Mobile phone
  • Общение в чате

    здесь ты получаешь фидбек по заданиям и общаешься со своей группой

    Mobile phone
  • Крутые менторы

    каждый день на связи, помогают с домашними заданиями и вдохновляю

    Mobile phone

Ты + GoIT = 100% совпадение!

Мы точно подходим друг другу, если тебе близки наши принципы
  • 70%
    практика

    • Работа с реальными AI-инструментами
    • Автоматизация бизнес-процессов
    • Создание собственных AI-проектов
  • 20%
    обратная связь

    • Проверка ДЗ ментором
    • Общение в чате с группой
    • Оптимизация твоих AI-решений
  • 10%
    теория

    • Конспекты по всем темам
    • Живые занятия (вебинары)
    • Принципы работы нейросетей

Стоимость курса Prompt Engineering

Освойте профессию, с которой достигнете своих самых заветных мечтаний

  • Prompt Engineering

    • check

      Полный пакет сразу, без каких-либо дополнительных доплат за премиум-тариф.

    22 000 грн

    2 200 грн/мес

    Оплата частями

    Подобрать обучение

Вопросы и ответы

Если у тебя ещё остались вопросы, закажи бесплатную консультацию