Чему вы научитесь
- Понимать, как языковые модели формируют ответы и почему могут ошибаться
- Составлять ясные промпты с учётом задачи, контекста и ожидаемого результата
- Выбирать подходящий метод промптинга, а не перегружать каждый запрос лишними инструкциями
- Направлять модель с помощью примеров, уточняющих вопросов и опорных знаний
- Разбивать сложные задачи на последовательные и проверяемые этапы
- Использовать роли, точки зрения, аудиторию, стиль и тон для настройки ответа
- Задавать ограничения, структуру и формат результата
- Проверять ответы модели, находить слабые места и снижать риск уверенных ошибок
- Улучшать не только полученный ответ, но и сам промпт
- Собирать отдельные инструкции в цельный и многократно используемый шаблон
О курсе
Плохой промпт редко выглядит плохим
Вы открываете чат с ИИ, формулируете задачу и пишете что-нибудь вроде: «Сделай хороший текст». Запрос кажется понятным. Но через несколько секунд модель возвращает красивый, аккуратный и совершенно не подходящий вам результат.
Проблема не всегда в модели. Часто она просто не знает того, что кажется очевидным вам: для кого предназначен текст, какую цель он должен выполнить, какие сведения можно использовать, что считать хорошим результатом и в каком формате нужно ответить.
Модель не читает мысли. Она работает с тем запросом и контекстом, которые получила.
О чём этот курс
«Современный промпт-инжиниринг. Часть 1: от запроса к системе» – это практический курс о том, как осознанно взаимодействовать с языковыми моделями и получать более уместные, последовательные и управляемые ответы.
Мы начнём не с длинных шаблонов и сложных терминов, а с главного вопроса: как модель воспринимает ваш запрос и почему её ответ может отличаться от того, что вы ожидали?
Вы разберётесь, что модель видит перед созданием ответа, какую роль играет контекст, почему ИИ иногда ошибается, слишком охотно соглашается или продолжает развивать неверную исходную идею.
После этого мы перейдём к практическим методам. Вы научитесь не просто добавлять в запрос всё больше инструкций, а выбирать подходящий способ работы в зависимости от задачи.
Как построено обучение
- Понимаем модель. Разбираемся, как формируется ответ, что находится в контексте и откуда возникают ошибки.
- Составляем базовый запрос. Учимся просить модель писать, переписывать, сокращать, оценивать и структурировать материалы.
- Направляем рассуждение. Используем примеры, уточняющие вопросы, декомпозицию и движение от простого к сложному.
- Проверяем и улучшаем. Сравниваем варианты, ищем слабые места и корректируем не только ответ, но и сам промпт.
- Настраиваем подачу. Работаем с ролью, точкой зрения, аудиторией, целью, стилем, тоном и форматом.
- Собираем систему. Объединяем отдельные инструкции в понятный и многократно используемый рабочий шаблон.
Запрос → контекст → метод → проверка → система
Без магических фраз и универсальных заклинаний
Промпт-инжиниринг иногда представляют как поиск секретной формулировки, после которой модель начинает безошибочно выполнять любую задачу. На практике такой формулировки не существует.
Один запрос может прекрасно работать для создания черновика, но оказаться неподходящим для анализа документов. Подробная роль может помочь в творческой задаче, но добавить лишний шум при простом извлечении фактов. Несколько примеров могут точно задать формат, однако не исправят отсутствующие исходные данные.
Поэтому главная цель курса – научить вас понимать назначение каждого элемента промпта. Вы будете знать не только что добавить в запрос, но и зачем это нужно, когда метод действительно помогает и в какой момент он начинает мешать.
Сильный промпт не обязательно длинный. В нём просто нет случайных инструкций.
Что будет на практике
В ходе курса вы будете анализировать реальные запросы, находить в них слабые места, сравнивать разные способы постановки одной задачи и выбирать метод под конкретную ситуацию.
Вам предстоит:
- определять, каких данных не хватает модели;
- исправлять слишком общие, противоречивые и перегруженные запросы;
- выбирать между прямым запросом, примерами, декомпозицией и другими методами;
- задавать требования к структуре, стилю и формату результата;
- проверять ответы и снижать риск уверенных ошибок;
- собирать собственные шаблоны для повторяющихся задач;
- оценивать, когда шаблон помогает, а когда его нужно упростить или пересобрать.
Что изменится после прохождения курса
Вы перестанете относиться к работе с ИИ как к лотерее, где удачный ответ зависит от случайной формулировки. Вместо этого у вас появится понятный процесс: сформулировать задачу, передать контекст, выбрать метод, задать границы, проверить результат и при необходимости улучшить запрос.
Курс не обещает, что модель перестанет ошибаться. Он учит замечать ограничения ИИ, не доверять красивой форме ответа без проверки и сохранять ответственность за итоговый результат.
Это первая часть программы. Она посвящена практической работе с языковыми моделями через обычный чат и не требует навыков программирования. От простого запроса мы постепенно придём к системе промптов, которую можно адаптировать под работу, учёбу, создание контента и собственные проекты.
И у вас не будет получаться так:
Для кого этот курс
Начальные требования
Для прохождения курса не нужны знания программирования, математики или устройства нейросетей.
Достаточно:
-
иметь доступ к современному ИИ-ассистенту на основе большой языковой модели, например ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, GigaChat или другой аналогичной системе;
-
уметь пользоваться браузером и обычным интерфейсом чата;
-
учитывать, что доступ к некоторым сервисам зависит от страны и в отдельных случаях может потребоваться VPN;
-
быть готовым выполнять практические задания и сравнивать ответы разных моделей;
-
выделять время не только на чтение, но и на самостоятельную проверку методов в собственных запросах.
Небольшой опыт общения с ИИ будет полезен, но не обязателен. Все основные понятия и методы разбираются последовательно: от простого запроса до создания системного шаблона.
Как проходит обучение
Курс построен последовательно: от понимания принципов работы языковых моделей до создания собственных системных промптов.
В каждом разделе вас ждут:
- понятные теоретические объяснения с практическими примерами;
- разбор удачных и неудачных запросов;
- задания на выбор подходящего метода;
- поиск ошибок и слабых мест в промптах;
- редактирование и улучшение готовых запросов;
- тесты для проверки понимания;
- практические задания, которые можно выполнять в любой современной языковой модели.
По ходу обучения вы будете не просто запоминать названия методов, а разбираться, когда и зачем их применять. Один и тот же запрос предстоит рассматривать с разных сторон: уточнять контекст, добавлять примеры, задавать ограничения, проверять результат и убирать лишние инструкции.
Курс можно проходить в удобном темпе. Для получения реального навыка желательно сразу повторять примеры в выбранной языковой модели и адаптировать их под собственные рабочие или учебные задачи.
Важно: каждый следующий модуль откроется после того, как вы пройдёте предыдущий минимум на 50%.
Программа курса
В курс входят
- 33 урока
- 290 тестов
Наши преподаватели
Сертификат
Что вы получаете
- После прохождения курса у вас останутся:
- системное понимание того, как языковые модели воспринимают запросы и формируют ответы;
- набор практических методов промптинга для разных типов задач;
- навык выбора подходящего метода без лишнего усложнения запроса;
- умение находить ошибки, противоречия и недостающий контекст в промптах;
- способы проверки и последовательного улучшения ответов модели;
- собственные рабочие шаблоны для повторяющихся задач;
- понятный алгоритм создания промпта: от постановки задачи до проверки результата;
- основа для перехода ко второй части программы, посвящённой устройству LLM, API и архитектуре ИИ-систем.
- Главный результат курса – не коллекция готовых фраз, а способность самостоятельно проектировать, проверять и улучшать промпты под конкретную задачу.
- И сертификат от Stepik 🥳