Чему вы научитесь
- Что такое вайб-кодинг и чем он отличается от обычного изучения программирования.
- Ориентироваться в современных AI-инструментах и понимать, когда использовать Claude, GPT, DeepSeek, Cursor, v0, Supabase, Vercel, Python, Streamlit, n8n и Telegram-инструменты.
- Базовые принципы промптинга для работы с кодом: как формулировать задачу, как уточнять запрос, как итерировать и как добиваться более предсказуемого результата.
- Как собирать простые цифровые продукты с ИИ: веб-интерфейсы, аналитические приложения, ботов и автоматизации.
- Как выбирать идею для первого проекта: SaaS, бот, автоматизация или проект на публичных данных.
- Получите практическую картину современного AI-стека и сможете увереннее переходить от идеи к работающему прототипу.
О курсе
Этот курс создан для тех, кто хочет не просто “поиграться с нейросетями”, а научиться применять ИИ для реальной работы и создания собственных продуктов.
Вместо классического пути через долгую теорию программирования курс предлагает другой вход: сначала понять логику современных AI-инструментов, затем научиться правильно ставить задачи, а после — использовать это для сборки конкретных решений.
Внутри курса вы последовательно пройдёте несколько уровней. Сначала разберётесь, что такое вайб-кодинг и почему вокруг него появилось так много инструментов. Затем поймёте основы моделей, токенов и ограничений ИИ, чтобы работать с ними не вслепую. После этого перейдёте к одному из главных практических навыков — промптингу для кода и итеративной работе с ИИ.
Дальше курс переходит к прикладным инструментам: вы познакомитесь с Cursor, v0, Supabase и Vercel, поймёте их роль в современной сборке цифровых продуктов. Отдельный блок посвящён Python, базовому анализу данных и Streamlit. Ещё один — агентам, n8n и автоматизациям. В финале вы получите ориентиры по выбору собственного первого проекта.
Это курс, который даёт понятный и современный способ войти в создание цифровых продуктов с помощью ИИ, начать мыслить как создатель, а не только как пользователь, и сделать первые реальные проекты намного быстрее.
Для кого этот курс
Начальные требования
Специальная подготовка в программировании не обязательна.
Достаточно уверенного уровня работы с компьютером, готовности пробовать новые инструменты и желания разбираться в логике процесса.
Будет полезно, если вы уже пользовались ChatGPT или аналогичными ИИ-инструментами, но это не строгое требование.
Для прохождения курса желательно иметь доступ к современному браузеру, стабильному интернету и готовность регистрироваться в нескольких сервисах, которые используются в уроках.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено поэтапно: от понимания базовой логики вайб-кодинга к инструментам и дальше — к практическим сценариям применения.
Каждый урок посвящён одной конкретной теме и помогает собрать целостную картину без лишней перегрузки. Вы идёте от основ к практике: сначала понимаете, как работают модели и промпты, потом знакомитесь с инструментами, затем переходите к прикладным сценариям.
Внутри курса вы изучаете материал небольшими блоками, смотрите разборы, осваиваете ключевые идеи и получаете ориентиры для самостоятельных экспериментов. Дополнительные шаги и материалы для углубления помогают тем, кто хочет не просто пройти урок, а действительно лучше понять тему.
Курс ориентирован не на зубрёжку, а на постепенное формирование прикладного мышления: как выбрать инструмент, как поставить задачу, как проверить результат и как собрать из этого рабочий прототип.
Программа курса
Сертификат
Что вы получаете
- Структурированное понимание того, что такое вайб-кодинг и как он применяется на практике.
- Систему ориентиров по современным AI-инструментам, чтобы не теряться в большом количестве сервисов и моделей.
- Базу по промптингу для создания продуктов и работы с кодом через ИИ.
- Понимание, как использовать Cursor, v0, Supabase, Vercel, Python, Streamlit, n8n и Telegram-инструменты в рамках реальных задач.
- Идеи и направления для первого собственного проекта: мини-SaaS, бот, автоматизация или проект на данных.
- Более современный и реалистичный способ входа в создание цифровых продуктов: не через абстрактную теорию ради теории, а через практическую работу с ИИ и сборку первых решений.