Курс помогает освоить генеративный AI, облачные приложения, веб-платформы, аналитику и автоматизацию для повседневных рабочих процессов.

Описание курса

Практический курс по использованию искусственного интеллекта, компьютерных программ, облачных сервисов и веб-платформ в повседневной профессиональной работе. Участники научатся создавать и обрабатывать цифровой контент, совместно работать с файлами и данными, собирать веб-страницы и формы, анализировать показатели и автоматизировать повторяющиеся операции.

На занятиях используются генеративные AI-инструменты, Google Workspace, Canva и сервисы обработки изображений и видео, системы управления веб-контентом, Google Analytics 4, Google Search Console, Looker Studio, электронные таблицы, Make, n8n и другие сопоставимые веб-сервисы. Социальные сети, сайты и цифровые коммуникации рассматриваются как практические среды, в которых осваиваются компьютерные программы и рабочие процессы, а не как самостоятельное обучение профессии маркетолога.

В финале участник создаёт прикладной цифровой проект: организованное рабочее пространство, набор AI-ассистированных материалов, веб-страницу или форму, систему сбора и визуализации данных и автоматизированный рабочий процесс.

Объём: 120 академических часов: 60 контактных + 60 самостоятельной работы
Формат: очно и/или синхронно онлайн в реальном времени через Zoom, Google Meet или Microsoft Teams
Язык обучения: русский
Преподаватель: Ксения Игнатьева

После курса участник сможет

организовывать файлы, данные и совместную работу в облачной цифровой среде;
безопасно и ответственно использовать генеративный AI, составлять запросы и проверять результаты;
создавать и редактировать текстовые, графические и видеоматериалы с помощью цифровых программ;
работать с веб-платформами, системами управления контентом, формами и no-code-конструкторами;
собирать данные из веб-среды, применять UTM-параметры, GA4, Search Console, электронные таблицы и дашборды;
создавать простые автоматизированные процессы в Make, n8n или сопоставимых сервисах;
объединять несколько цифровых инструментов в понятный и документированный рабочий процесс.

Для кого

Курс подходит специалистам, предпринимателям, администраторам, проектным сотрудникам, виртуальным ассистентам, создателям контента и начинающим пользователям, которым необходимы прикладные навыки работы с AI, облачными приложениями, веб-сервисами, инструментами создания контента, анализа данных и автоматизации. Маркетинговый опыт не требуется.

Условия начала обучения

Необходимы базовые навыки работы с компьютером, файлами, браузером и электронной почтой. Для участия нужны компьютер, стабильное интернет-соединение, актуальный браузер, камера и микрофон. Желательна возможность создавать учебные аккаунты в используемых веб-сервисах.

Учебная программа

Название учебной программы

Искусственный интеллект и цифровые инструменты для создания контента и управления веб-процессами

Группа учебной программы

Область обучения: информационные и коммуникационные технологии
Учебное направление: информационные и коммуникационные технологии
Группа учебной программы: компьютерное использование - Arvutikasutus

Цель обучения

Цель - сформировать практические навыки уверенного, безопасного и целесообразного использования AI-инструментов, компьютерных программ, облачных приложений, веб-платформ, средств анализа данных и no-code-автоматизации для создания цифровых материалов и организации рабочих процессов.

Содержание ориентировано на владение программами и цифровыми технологиями. Сайты, социальные платформы и коммуникационные задачи используются как прикладные кейсы для освоения инструментов.

Результаты обучения

Организует файлы, права доступа, совместную работу и обмен данными в облачной среде.
Выбирает подходящий AI-инструмент, формулирует структурированные запросы, проверяет и дорабатывает полученный результат.
Применяет требования информационной безопасности, защиты персональных данных, авторского права и прозрачного использования AI.
Создаёт, редактирует и адаптирует текстовые, графические, презентационные и короткие видеоматериалы с помощью цифровых программ.
Размещает и обновляет материалы в системах управления веб-контентом и no-code-конструкторах, создаёт формы и простые посадочные страницы.
Настраивает цифровой рабочий процесс публикации и управления материалами на примере сайта или социальной платформы.
Собирает и структурирует данные с помощью форм, UTM-параметров, веб-аналитики и электронных таблиц.
Создаёт понятные отчёты и визуализации в электронных таблицах или Looker Studio и интерпретирует базовые показатели.
Создаёт и тестирует простую автоматизацию с триггерами, действиями, условиями и передачей данных между веб-сервисами.
Документирует цифровой процесс, выявляет ошибки и представляет итоговый проект, объединяющий несколько изученных инструментов.

Объём, форма и учебная среда

Общий объём - 120 академических часов, из них 60 академических часов контактного обучения и 60 академических часов самостоятельной работы. Контактное обучение проводится очно и/или в формате синхронного онлайн-обучения в реальном времени под руководством преподавателя через Zoom, Google Meet или Microsoft Teams.

Практическая работа выполняется на компьютере в браузере, облачных приложениях, AI-сервисах, редакторах контента, системах веб-аналитики, электронных таблицах и no-code-платформах. Конкретные сервисы могут заменяться сопоставимыми по функциональности, если меняются их доступность или условия использования.

Модуль	Содержание и практическая работа	Контактные	Самостоятельные
1. Цифровая рабочая среда и безопасность	Браузер, аккаунты, облачное хранение, структура папок, форматы файлов, совместный доступ, резервные копии, менеджеры паролей, фишинг, персональные данные и цифровой след. Практика: настройка структурированного рабочего пространства.	6	6
2. Генеративный AI и управление запросами	Типы AI-сервисов, возможности и ограничения моделей, структура промпта, контекст, итерации, проверка фактов, конфиденциальность, авторское право и маркировка AI-материалов. Практика: библиотека запросов и чек-лист проверки результата.	6	6
3. AI для работы с текстом и информацией	Поиск и систематизация информации, конспектирование, структурирование, перевод, адаптация стиля, таблицы и документы. Коммуникационные и SMM-тексты используются как прикладные примеры. Практика: создание и редактура набора материалов с фиксацией источников и правок.	6	6
4. Графика, презентации и короткое видео	Canva или аналоги, шаблоны, размеры и форматы, композиция, доступность, обработка изображений, AI-генерация, субтитры, базовый монтаж и экспорт. Практика: комплект цифровых материалов для сайта или социальной платформы.	6	6
5. Веб-платформы и управление контентом	CMS и no-code-конструкторы, структура страницы, блоки, ссылки, формы, адаптивность, доступность, базовые метаданные и публикация. Практика: рабочая страница или прототип с формой. SEO рассматривается как настройка веб-контента и метаданных.	6	6
6. Цифровые платформы как рабочая среда	Интерфейсы сайта и социальных платформ, роли и права, медиатека, планирование и публикация, шаблоны, модерация, статистика и экспорт данных. Практика: настройка процесса подготовки и размещения материалов. SMM используется только как кейс управления платформой.	6	6
7. Сбор и структурирование данных	Онлайн-формы, электронные таблицы, валидация и очистка данных, UTM-параметры, события, источники данных, импорт и экспорт CSV. Практика: форма, таблица и единая схема сбора данных.	6	6
8. Веб-аналитика и визуализация	GA4, Google Search Console и/или учебные наборы данных; пользователи, сеансы, события, источники, фильтры; сводные таблицы, диаграммы и Looker Studio. Практика: дашборд и краткое заключение на основе данных. Рекламные показатели могут использоваться как один из учебных наборов данных без обучения настройке рекламы.	6	6
9. No-code-автоматизация и интеграции	Make, n8n или аналоги; триггеры, действия, условия, webhooks, API как принцип обмена данными, формы, таблицы, уведомления, обработка ошибок, журналы и human-in-the-loop. Практика: создание и тестирование автоматизированного сценария.	6	6
10. Итоговый интегрированный цифровой проект	Планирование, сборка и документирование решения, объединяющего AI, контент, веб-страницу или форму, данные/аналитику и минимум одну автоматизацию. Тестирование, исправление ошибок, защита и рефлексия.	6	6
Итого		60	60

Методы обучения

Краткие объяснения и демонстрации, пошаговая практика на компьютере, задания по кейсам, индивидуальная и парная работа, анализ результатов AI, решение технических проблем, самостоятельные задания, обратная связь и проектное обучение.

Самостоятельная работа

Самостоятельная работа включает настройку учебной цифровой среды, выполнение заданий в AI- и веб-сервисах, создание и адаптацию материалов, сбор и очистку данных, подготовку визуализации, построение и тестирование автоматизации, ведение журнала выполненных действий и подготовку итогового проекта.

Оценивание и критерии завершения

Оценивание является недифференцированным: зачтено / не зачтено.

выполнить практические оценочные задания по основным темам;
представить итоговый проект, объединяющий AI-инструмент, цифровой контент, веб-платформу или форму, работу с данными и автоматизацию;
продемонстрировать работу решения и объяснить выбор инструментов;
показать соблюдение требований безопасности, конфиденциальности и авторского права;
устранить критические ошибки, выявленные при проверке;
участвовать не менее чем в 70% контактных занятий.

Итоговый проект считается зачтённым, если решение работает по заявленному сценарию, содержит все обязательные компоненты, данные передаются и отображаются корректно, участник способен повторить основные действия и объяснить ограничения результата.

TUNNISTUS выдаётся участнику, который принял участие не менее чем в 70% контактных занятий, выполнил оценочные задания и итоговый проект и достиг всех заявленных результатов обучения.

TÕEND выдаётся участнику, который участвовал в обучении, но не проходил оценивание либо не достиг всех заявленных результатов обучения. В TÕEND указываются темы, в изучении которых участник фактически участвовал, и объём участия.

Квалификация преподавателя

Ксения Игнатьева - маркетолог, предприниматель и инвестор, владелец международного рекламного агентства Do.Marketing и практикующий специалист по маркетингу и развитию бизнеса. Более 13 лет практического опыта в различных нишах и отраслях. Высшее образование, специализация - предпринимательская деятельность.

Для проведения данной программы преподаватель использует практический опыт работы с цифровыми платформами, созданием цифрового контента, аналитикой, AI-инструментами и автоматизацией рабочих процессов.

ПОДРОБНАЯ ПРОГРАММА >>>