Программа для тех, кому нельзя загружать документы и данные в нейросети: договоры, клиентские базы, кадровые и финансовые данные и прочие документы.
Ты научишься получать ответы от топовых ИИ, не отдавая им персональные данные, разворачивать модели внутри своего контура и собирать защищенные нейросетевые решения под свои задачи и задачи проекта.
Смотреть программу*Все иностранные термины и названия сервисов вы можете найти с расшифровкой внизу страницы.
Это программа, в которой ты выстраиваешь работу с нейросетями там, где данные выносить нельзя, по принципу:
Разбираешься, какие данные обязаны остаться внутри, какие можно обезличить и отдать наружу, а какие вообще не требуют локального развертывания — и перестаешь решать этот вопрос на глаз
Получаешь ответы сильных внешних моделей по закрытым документам: имена, суммы и реквизиты заменяются до отправки и возвращаются в готовый результат
Подбираешь и запускаешь открытую модель на своем железе, заранее понимая, что оно потянет, а что нет
Переносишь модель на сервер и открываешь к ней доступ сотрудникам так, чтобы это согласовала служба безопасности
Подключаешь к ИИ внутренние документы и базы знаний, разграничиваешь права между отделами и защищаешь ключи и секреты
Собираешь корпоративные решения вайбкодингом внутри защищенного контура, включая работу с Claude Code
Проектируешь итоговую архитектуру под конкретную задачу бизнеса и обосновываешь каждое решение
Итог — все, кто ранее не мог в полной мере использовать ИИ из-за специфики данных начнут это делать на уверенном уровне по оптимальной для себя схеме: что куда отправляем, где обрабатываем, кто имеет доступ и сколько это стоит.
Курс про выбор архитектуры, а не про один инструмент — ты не «ставишь локальную модель», а решаешь, какой путь дешевле и безопаснее закрывает конкретную задачу.
Ложная развилка снимается на первом же модуле — выбирать между «сильный ИИ» и «безопасно» не нужно: чувствительное остается у тебя, а работу делает та модель, которая справляется лучше всех.
Разговор со службой безопасности разобран отдельно — ты получаешь схему на один экран: где данные, кто их видит, как отзывается доступ.
Практика на своих задачах — домашние задания к каждому уроку, а итоговый практикум — это проект защищенного контура под твой рабочий кейс.
Вайбкодинг внутри контура — отдельный модуль о том, как собирать корпоративные приложения с ИИ-помощником, не отдавая ему код, конфигурации и секреты компании.
Уроки выходят по понедельникам, средам и пятницам
К каждому уроку идет домашнее задание, раз в неделю проходит живая сессия вопросов и ответов
На тарифе Бизнес ты проходишь первые три модуля за 3 недели, на тарифах ВИП и Корпоративный — всю программу за 7 недель
Программа подстраивается под то, за что ты отвечаешь.
Работаешь в компании, где нейросети закрыты службой безопасности или регламентом. Задача есть, инструмент есть, а права им пользоваться нет. Научишься работать безопасно сам и придешь к безопаснику не с просьбой, а со схемой, которую можно согласовать.
Юрист, бухгалтер, кадровик, финансист, врач, менеджер с клиентской базой. Ровно те документы, с которыми ты работаешь каждый день, загружать нельзя. Научишься получать по ним полноценный разбор, не передавая наружу ни одного имени.
Сотрудники уже пользуются ИИ, а ты не знаешь, какие данные туда уходят. Получишь понимание, что можно подключать к ИИ, где это обрабатывать и какие меры защиты предусмотреть.
Тебе нужно выбрать архитектуру и защитить решение перед бизнесом и безопасностью. Выйдешь с проектом: модели, инфраструктура, доступы, хранение, стоимость.
Собираешь корпоративных помощников и системы поиска по внутренним документам. Научишься делать это внутри защищенного контура и разворачивать решения на своем сервере.
Финансы, право, кадры, медицина, образование, госсектор. Разберешь ограничения на работу с персональными, конфиденциальными и государственными данными и допустимые сценарии ИИ.
тем, кто ищет универсальную инструкцию «поставь одну модель и забудь про безопасность»
тем, кому нужна только теория про законы, без технической части
тем, кто не готов разбираться с настройками, серверами и правами доступа
тем, кто ждет, что локальная модель полностью заменит сильную облачную — так не будет, и на курсе объясняется почему
Схема работы с данными под свои задачи — что остается внутри, что уходит наружу и в каком виде
Рабочий процесс обезличивания документов — от исходника до восстановленного результата
Запущенная локальная модель на своем железе с понятными границами применимости
Развернутая модель на сервере с защищенным доступом для сотрудников
Матрица ролей и прав: кто из отделов какие данные видит
Собранное вайбкодингом приложение, работающее с закрытыми данными
Проект защищенного ИИ-контура под конкретную задачу с обоснованием архитектуры и расчетом стоимости
Задачи, которые раньше не доходили до нейросети, закрываются с ее помощью — договоры, отчеты, кадровые документы, клиентские базы
Согласованный со службой безопасности сценарий работы с ИИ вместо запрета
Понятная стоимость решения: ты знаешь, за какое железо и подписки платишь и за что переплачивать не нужно
Новая роль внутри компании: человек, который принес ИИ туда, где его запретили
Для интеграторов и консультантов — услуга, которую можно продавать: проектирование защищенного ИИ-контура
Оставь заявку — разберем твою задачу и подскажем, какой тариф закрывает ее, а какой будет избыточен. Если у тебя корпоративный запрос, обсудим формат обучения команды.
Оставить заявку

Более 10 тыс. выпускников платных образовательных программ

Заказов на 300 млн ₽ прошло через наш карьерный центр





Потенциальная ежегодная экономия от внедрения генеративного ИИ (генИИ, GenAI) в российской экономике может достичь 10,8 трлн рублей к 2030 году, при этом ни одна из профессий не подлежит полной автоматизации (максимальный уровень — 85%). GenAI выступает не угрозой, а инструментом трансформации рынка труда — при условии его ответственного и управляемого внедрения. Для устойчивой реализации преимуществ от технологии необходимы инвестиции в переобучение кадров и создание этической нормативной базы. Такие выводы содержатся в исследовании сотрудников Университета Иннополиса, Высшей школы менеджмента СПбГУ, МГУ им. Ломоносова и онлайн-университета Зерокодер.
















В партнерстве был разработан образовательный интенсив «Нейросети в работе государственного служащего» и уже обучено более 350 чиновников таких регионов как:
Мы обучили владению современными нейросетями более 2000 государственных и муниципальных служащих в следующих муниципалитетах и регионах:






LLM — большая языковая модель, то есть нейросеть, которая работает с текстом: разбирает документы, отвечает на вопросы, пишет и правит тексты.
Деперсонализация — замена данных, по которым можно узнать человека, на условные метки перед отправкой документа в нейросеть.
Псевдонимизация — обратимая замена: настоящие имена и реквизиты можно вернуть в готовый результат по ключу, который остается у тебя.
Локальная модель — нейросеть, которая работает на твоем компьютере или сервере компании, без передачи данных внешнему сервису.
Открытые веса — модель, которую разработчик выложил в открытый доступ: ее можно скачать и запустить у себя.
Квантизация — сжатие модели, при котором она занимает меньше памяти и работает на более простом железе.
VRAM — память видеокарты, главный ограничитель: от нее зависит, модель какого размера вообще запустится.
Контур — закрытая среда компании, внутри которой обрабатываются и хранятся данные.
VPS и VDS — арендованные виртуальные серверы, на которых можно развернуть модель и сервисы компании.
RAG — способ подключить к нейросети внутренние документы, чтобы она отвечала на их основе, а не по общим знаниям.
Prompt injection — атака, при которой в документ или сообщение прячут инструкцию для нейросети, чтобы она выдала лишнее или выполнила чужую команду.
Вайбкодинг — разработка, при которой код пишет ИИ-помощник по твоему описанию задачи.
Claude Code — инструмент разработки, в котором ИИ-агент работает с кодовой базой проекта прямо в рабочем окружении.