Решайте реальные задачи с AI
Освойте AI-инструменты на практических задачах и делайте за минуты то, на что раньше уходили часы. От создания концепт-арта до анализа данных — кейсы из дизайна, IT, маркетинга, бизнеса и десятков других сфер.
Как эффективно использовать нейросети в разных сферах жизни и деятельности.
Интеграция AI-функций в продукт и осознанное использование AI как рабочего инструмента разработчика.
Современный интерфейс продукта: формы, таблицы, адаптивные экраны и понятная визуальная система.
CRUD, API-маршруты, логика приложения, структура модулей и обработка ошибок.
Связи сущностей, хранение данных, понимание SQL/NoSQL и работа с реальной схемой данных.
Login, register, роли, токены и базовая безопасность пользовательского доступа.
Публикация проекта, переменные окружения, домен, хостинг и поддержка после релиза.
Программа курса
3 месяца обучения (при нагрузке ≈7 часов в неделю) 28 уроков 25+ практических кейсов
В модуле используем AI для демонстрации вайб-кодинга, генерации простого кода, знакомства с ChatGPT/Cursor, понимания того, как AI видит проект, файлы, структуру и ошибки.
Что такое вайб-кодинг, как AI изменил разработку, как устроен курс, что мы будем создавать в течение курса.
Как устроена современная разработка, Frontend / Backend / Database / API простыми словами, как работает интернет.
Что нужно для старта, как устроен компьютер для разработки, файлы и папки, расширения файлов: .html, .js, .json, .env и другие.
Установка программ, установка Node.js, что такое npm, установка Git, установка VS Code / Cursor, полезные расширения, первый запуск проекта, запуск проекта через терминал, работа с npm-командами.
Что такое терминал, как работает терминал, базовые команды, навигация по папкам, создание и удаление файлов, ошибки и логи, работа с терминалом внутри Cursor / VS Code.
В модуле используем AI для генерации дизайна, UI-идей и frontend-компонентов.
Что такое UI/UX, как устроен современный интерфейс, как читать дизайн, typography, spacing, hierarchy.
Знакомство с Figma, интерфейс Figma, Frames и Auto Layout, Components, работа с готовыми шаблонами, UI Kits, Community templates.
Как переносить дизайн в код, AI-инструменты для генерации дизайна, как делать интерфейсы без дизайнера.
Что такое frontend, как браузер отображает сайт, HTML-структура страницы, основные HTML-теги, формы и кнопки, CSS и стилизация, Flexbox, Grid, Responsive design, SCSS, Tailwind CSS.
Переменные, функции, условия и циклы, работа с DOM.
Что такое React, Components, Props и state, как AI пишет frontend, что такое TypeScript, типизация простыми словами, UI-библиотеки.
Что такое backend, как frontend общается с backend, что такое API, JSON, CRUD-операции, что такое сервер, что такое база данных, SQL и NoSQL.
Auth и авторизация, Login / Register flow, JWT и sessions, Express overview, NestJS overview.
В модуле используем AI как основной инструмент разработки: учимся работать с ChatGPT, Claude, Cursor, Codex, писать промпты, составлять ТЗ, управлять контекстом, проверять AI-код, дебажить ошибки и строить полноценный AI workflow.
Как AI понимает задачу, почему ему нужен контекст, как он пишет код, почему может ошибаться, как проверять AI-код, как уточнять промпт.
Что такое Cursor, чем он отличается от VS Code, как работать с проектом через AI, как задавать вопросы по файлам, как генерировать и менять код, как применять правки.
Что такое Claude, когда он полезен, анализ большого кода, разбор логики проекта, составление плана, поиск ошибок, code review, рефакторинг, написание ТЗ и документации.
Как использовать ChatGPT для обучения и разработки, объяснение кода и ошибок, составление промптов, генерация идей, планирование задач и разбор решений.
Что такое Codex, как поручать ему coding-задачи, исправление багов, работа с файлами проекта, проверка изменений, тесты, безопасная работа с AI-агентом.
Как правильно писать промпты, как составлять ТЗ, Context engineering, работа с большими проектами.
Как читать AI-код, как проверять AI-код, Debugging AI-кода.
Как не ломать проект, работа через итерации, Git snapshots и rollback.
Ограничения AI, где AI помогает лучше всего, где AI пока слаб, как строить AI workflow, как ускорять разработку через AI.
В модуле используем AI для ускорения финальной сборки приложений, работы с Git, поиска готовых решений, выбора стека, расчёта инфраструктуры, исправления ошибок и интеграции AI в финальный проект.
Что такое Git, что такое GitHub, репозитории, commits, branches, merge, pull requests, работа в команде, Git workflow, как использовать Git с AI, как хранить проект безопасно.
Почему не нужно писать всё с нуля, что такое npm packages, UI libraries, component libraries, boilerplates, starter templates, GitHub templates, как искать готовые решения, как использовать open source-проекты, быстрая сборка MVP, как выбирать стек под проект.
Что такое deploy, как разместить проект в интернете, что такое хостинг, что такое домен, DNS простыми словами, .env.
Базовая безопасность, как не раскрыть секретные данные, OpenAI API, стоимость инфраструктуры, как считать стоимость продукта, storage и базы данных.
Примеры реальных CV, реальные кейсы с интервью, на какие вакансии стоит обращать внимание, популярные фриланс-биржи.
После курса у человека остается не просто мотивация, а конкретные навыки
Главная цель — научить не смотреть на разработку со стороны, а уверенно собирать рабочий продукт и держать под контролем весь поток от идеи до реализации.
Понимать структуру современных приложений
Работать с frontend и backend в одном проекте
Использовать AI в разработке осознанно, а не случайно
Читать и проверять AI-код руками
Запускать проект локально и разбираться с ошибками
Деплоить MVP и доводить продукт до публикации
Создавать CRM-style продукты и внутренние системы
Превращать идею в рабочий digital-продукт
Для тех, кто хочет создавать приложения быстрее и при этом понимать, что происходит в проекте
Курс сделан так, чтобы быть полезным и тем, кто стартует с нуля, и тем, кто уже работал с кодом, но не может собрать всё в рабочую систему.
Если хочешь войти в разработку без долгой путаницы между туториалами, терминами и случайным кодом.
Если нужно быстрее проверять идеи и собирать MVP, не будучи полностью зависимым от внешней команды.
Если хочешь глубже понимать, как реально собираются интерфейсы, API, data layer и продуктовые процессы.
Если хочешь не только рисовать, но и доводить идеи до живого продукта вместе с AI и современным стеком.
Если базу уже трогал, но хочешь собрать цельную картину и научиться строить реальные продукты, а не отдельные куски кода.
Если цель не бесконечно учиться, а быстро и контролируемо переходить к рабочему приложению.
Идея проходит через понятный путь: от концепции до опубликованного продукта
Этот flow — центральная логика курса. Он нужен, чтобы AI не был отдельной магией, а встроился в нормальный product workflow.
Стек курса — это реальная современная связка для MVP, внутреннего продукта и AI-first разработки
Технологии подобраны не ради моды, а ради понятного и сильного практического результата.
Больше 70% ИТ‑специалистов используют AI в работе
На курсе «AI‑помощники для специалистов: ChatGPT и аналоги» вы узнаете, как с помощью нейросети писать код и проверять его на ошибки. Автоматизируете большую часть рутины и ускорите свою работу.