Рейтинг: 4.7
89 отзывов
Рейтинг: 4.6
37 отзывов
Рейтинг: 4.9
9 отзывов
Рейтинг: 4.63
53 отзыва
Рейтинг: 4.7
252 отзыва
Что уникального в этом курсе?
Концепция курса: ты остаёшься экспертом и автором, а ИИ берёт на себя рутину (поиск, сводки, структура, варианты, расшифровки)
Не «методички», а готовые решения под ваши задачи: каждый урок заканчивается артефактом, который можно сразу внедрить в работу.
Что ты унесешь с курса:
- карта редакционных задач + личная AI-политика, шаблон карточки материала,
- библиотека брифов,
- SOP фактчекинга + матрица «утверждение → доказательство → статус» + финальный чек-лист,
- контекст-бриф за 60 минут,
- пакет для текста (угол/план, заголовки/лиды, редакционный протокол),
- контент-пакет «1 материал → 7 форматов»,
- система мониторинга и планерки,
- 2−3 рабочие автоматизации.
Про ежедневную редакционную «боль» простым языком: ты настраиваешь радар по теме, делаешь ежедневный дайджест, быстро собираешь план публикаций и корректно обновляешь материалы в "горячих" ситуациях — по готовому протоколу.
Авторов и фаундеров курс научит быстро упаковывать экспертизу в публичные коммуникации — из одного материала собирать 7 форматов (пост, заметка, Q&A, карточки, видео-скрипт, письмо) и держать тон коммуникации стабильным даже при апдейтах и исправлениях.
Программа:
*Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется
Это модуль, который снимает главный страх: «ИИ ошибется — пострадает репутация». Вы строите контур безопасности: правила использования, стандарты постановки задач, проверка фактов и сохранение авторского голоса.
Урок 1. Роль И И в профессии: «человек в контуре»
Урок 2. Рабочая среда: быстрый сетап журналиста
Урок 3. Создаем ТЗ для ИИ: брифы и форматы вывода
Урок 4. Анти-галлюцинации: проверка данных, полученных от нейросети
Результат модуля: персональная AI-политика, шаблоны ТЗ, алгоритм фактчекинга и пакет промптов, которые дают предсказуемый результат.
Урок 1. Роль И И в профессии: «человек в контуре»
Урок 2. Рабочая среда: быстрый сетап журналиста
Урок 3. Создаем ТЗ для ИИ: брифы и форматы вывода
Урок 4. Анти-галлюцинации: проверка данных, полученных от нейросети
Результат модуля: персональная AI-политика, шаблоны ТЗ, алгоритм фактчекинга и пакет промптов, которые дают предсказуемый результат.
Самый «времязатратный» участок журналистики превращаем в понятный конвейер: быстро разобраться в теме, собрать вводные, подготовить интервью и перевести сырье в в цельный точный и емкий контент.
Урок 1. Контекст-бриф: изучаем тему и ищем источники
Урок 2. Вводные и источники: поиск, оценка, фокусировка на важном
Урок 3. Интервью-пакет: упаковка интервью через вопросы и смысловые конструкции
Урок 4. Документы и массивы: извлечение фактов без искажений
Результат модуля: готовый контекст-бриф по теме, список ключевых источников с пометками, набор вопросов и план интервью, понятный процесс «документ → факты → выводы» (разобрать, выделить, проверить, собрать).
Урок 1. Контекст-бриф: изучаем тему и ищем источники
Урок 2. Вводные и источники: поиск, оценка, фокусировка на важном
Урок 3. Интервью-пакет: упаковка интервью через вопросы и смысловые конструкции
Урок 4. Документы и массивы: извлечение фактов без искажений
Результат модуля: готовый контекст-бриф по теме, список ключевых источников с пометками, набор вопросов и план интервью, понятный процесс «документ → факты → выводы» (разобрать, выделить, проверить, собрать).
Здесь фактура становится публикацией: вы ускоряете структуру, редактуру, заголовки и адаптацию под площадки — без смысловых искажений
Урок 1. Угол и структура: из фактуры в план
Урок 2. Точность формулировок: заголовки, лиды, цитаты
Урок 3. Редакторский цикл: ясность, сокращение, стиль
Урок 4. Один материал → 7 форматов
Результат модуля: план материала, пакет заголовков/лидов, редакторский протокол, мультиформатный пакет.
Урок 1. Угол и структура: из фактуры в план
Урок 2. Точность формулировок: заголовки, лиды, цитаты
Урок 3. Редакторский цикл: ясность, сокращение, стиль
Урок 4. Один материал → 7 форматов
Результат модуля: план материала, пакет заголовков/лидов, редакторский протокол, мультиформатный пакет.
Модуль про устойчивую работу редакции: как настроить дежурство по теме (источники и ленты), быстро собирать повестку и сетку тем, правильно делать апдейты/уточнения/исправления и настроить несколько простых автоматизаций, которые разгружают команду каждую неделю.
Урок 1. Источники и повестка: сигналы vs шум
Урок 2. Планерка с ИИ-ассистентом: от сигналов к сетке тем
Урок 3. Апдейты, уточнения и исправления: редакционный протокол
Урок 4. Автоматизация рутины без кода: цепочки «под редакцию»
Результат модуля: система работы с источниками и повесткой, шаблон планёрки и сетки тем, протокол апдейтов/исправлений, 2−3 готовые автоматизации под вашу редакционную рутину.
Урок 1. Источники и повестка: сигналы vs шум
Урок 2. Планерка с ИИ-ассистентом: от сигналов к сетке тем
Урок 3. Апдейты, уточнения и исправления: редакционный протокол
Урок 4. Автоматизация рутины без кода: цепочки «под редакцию»
Результат модуля: система работы с источниками и повесткой, шаблон планёрки и сетки тем, протокол апдейтов/исправлений, 2−3 готовые автоматизации под вашу редакционную рутину.
Модуль про то, как выстроить «ручной конвейер»: приносите вход (ссылка, заметки, интервью, документ) — на выходе получаете готовые черновики, версии под площадки, чек-листы проверки и план публикаций. Никаких триггеров и интеграций: только GPT, но с системой, которая повторяется из раза в раз.
Урок 1. Каркас контент-завода: вход → шаги → выход
Урок 2. Поток «1 источник → 7 форматов» без потери смысла
Урок 3. Редакторский QA в GPT: факты, тон, риски, чистота текста
Урок 4. Пакет выпуска: календарь, вариативность, переиспользование и контроль версий
Результат модуля: шаблон рабочего процесса «в GPT», библиотека промптов под ваши форматы, редакторские чек-листы и матрица проверки, контент-пакет «1 источник → 7 форматов», план публикаций на 2 недели и единый шаблон «папки материалов» (как хранить и обновлять версии вручную).
Урок 1. Каркас контент-завода: вход → шаги → выход
Урок 2. Поток «1 источник → 7 форматов» без потери смысла
Урок 3. Редакторский QA в GPT: факты, тон, риски, чистота текста
Урок 4. Пакет выпуска: календарь, вариативность, переиспользование и контроль версий
Результат модуля: шаблон рабочего процесса «в GPT», библиотека промптов под ваши форматы, редакторские чек-листы и матрица проверки, контент-пакет «1 источник → 7 форматов», план публикаций на 2 недели и единый шаблон «папки материалов» (как хранить и обновлять версии вручную).
ИНСТРУМЕНТЫ И СЕРВИСЫ, КОТОРЫМИ ТЫ БУДЕШЬ ВЛАДЕТЬ
ChatGPT (OpenAI)
GigaChat
Qwen
Gemini
Perplexity
NotebookLM
DeepSeek
ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА ТЫ:
Научишься выстраивать рабочий подход «журналист — эксперт и автор, ИИ — ассистент по рутине» (поиск, сводки, структура, расшифровки, мониторинг) и получишь систему, которую можно повторять из материала в материал.
На руках остается набор внедряемых артефактов (каждый урок заканчивается готовым результатом для рутины редакции): персональная AI-политика, шаблоны редакторских ТЗ, SOP фактчекинга и пакет промптов
Освоишь ресерч как конвейер: сделаешь контекст-бриф за 60 минут, соберешь досье источников 15−25 единиц и подготовишь интервью-пакет с ветвлениями и «ловушками на точность»
Научишься превращать фактуру в публикацию без «додумываний»: соберешь финальный план материала + список «что добыть/проверить», пакет заголовков/лидов и «словарь безопасных формулировок», прогонишь текст через редакторский протокол
Получают навык мультиформата: упакуешь 1 материал → 7 форматов (основа + пост + заметка + Q&A + карточки + видео-скрипт 60−90 сек + письмо для рассылки) с контролем искажений
Соберешь устойчивую операционку редакции: система мониторинга, матрица планирования, политика исправлений и 2−3 готовые автоматизации без кода
Варианты участия
Все, что входит в тариф БАЗОВЫЙ
Доступ к бонусному модулю «Контент-завод в LLM: производство, редактура и упаковка без внешних сервисов»
Доступ к бонусному модулю «Контент-завод в LLM: производство, редактура и упаковка без внешних сервисов»
А также:
▸ Поддержка и проверка домашних заданий
▸ Закрытый телеграмм-чат
▸ +1 месяц доступа к обучающей платформе (всего 4 месяца)
▸ 3 месяца поддержки куратора
▸ 3 месяца Нейроклуба после окончания обучения (обычная стоимость - 11 700 р.)
▸ Поддержка и проверка домашних заданий
▸ Закрытый телеграмм-чат
▸ +1 месяц доступа к обучающей платформе (всего 4 месяца)
▸ 3 месяца поддержки куратора
▸ 3 месяца Нейроклуба после окончания обучения (обычная стоимость - 11 700 р.)
ДЛЯ КОГО ЭТОТ КУРС?
Журналистов, которые хотят с помощью ИИ быстро собирать фактуру и комментарии, чтобы укладываться в дедлайны и меньше выгорать, а также ищут способ сократить недели ресерча до часов и при этом сохранять свой авторский стиль и редакционную специфику.
Редакторов и контент-команды, которые хотят встроить ИИ в редакционный процесс так, чтобы авторы приносили более качественно-проработанные тексты, а у редакции освободилось время на стратегическое планирование.
PR-специалистов, нуждающихся в том, чтобы выпускать больше пресс‑релизов, комментариев и кейсов для медиа при тех же или меньших затратах времени.
Авторов Telegram‑каналов, Дзен и других блогов/медиа, которые хотят регулярно публиковать наполненный смыслами, инфографикой и визуальным рядом контент за считанные минуты.
Экспертов‑фаундеров, которые ищут способ усилить свой личный бренд с помощью грамотно упакованного контента на основе опыта. Без большой команды. Без найма подрядчика или личного PR.
Всех контент-креаторов, которые хотят понять, как встроить ИИ в свой привычный процесс, чтобы радикально ускориться и упростить работу без потери качества и авторского стиля.
Мы создаем фундаментальное образование в области искусственного интеллекта и разработки
Мы лидеры в обучении ИИ
Более 10 тыс. выпускников платных образовательных программ
Заказов на 300 млн ₽ прошло через наш карьерный центр
Преподаем в лучших вузах
Имеем образовательную лицензию и статус Сколково
Проводим исследования по ИИ совместно с лучшими вузами страны
Работа с умом: каков потенциал генеративного ИИ для роста производительности в России
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 Zerocoder.
Обучаем бизнес
Обучаем гос.служащих
Являемся образовательным партнёром проекта «Цифровая прокачка», АНО «Цифровая экономика»
В партнёрстве был разработан образовательный интенсив «Нейросети в работе государственного служащего» и уже обучено более 350 чиновников таких регионов как:
— Республика Алтай
— Республика Бурятия
— Карачаево-Черкесская Республика
— Новосибирская область
— Ямало-Ненецкий автономный округ
— Республика Алтай
— Республика Бурятия
— Карачаево-Черкесская Республика
— Новосибирская область
— Ямало-Ненецкий автономный округ
Кроме того, мы обучили владению современными нейросетями более 800 служащих в следующих муниципалитетах и регионах:
— город Грозный
— город Новосибирск
— Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
— Ямало-Ненецкий автономный округ
— город Грозный
— город Новосибирск
— Ханты-Мансийский автономный округ — Югра
— Ямало-Ненецкий автономный округ
Публикуемся В
Наши премии и рейтинги
Рейтинг: 4.7
89 отзывов
Рейтинг: 4.6
37 отзывов
Рейтинг: 4.9
9 отзывов
Рейтинг: 4.63
53 отзыва
Рейтинг: 4.7
252 отзыва
