Startend /// Мастер прототипов


Гео и язык канала: Россия, Русский
Категория: не указана


Startend.ru - школа прототипирования с помощью искусственного интеллекта.
С нами продакты и маркетологи осваивают ИИ-инструменты и становятся хардовыми профи, востребованными сейчас и в будущем.
Сайт: https://startend.ru
По всем вопросам @MANikishin

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Свой проект с ИИ: старт в понедельник

12 октября стартует 8-й поток интенсива «Мастер прототипов с ИИ». За четыре недели вы соберёте свой проект вместе с ИИ-агентами: от идеи до работающего сервиса на своём сервере.

Интенсив для продактов, маркетологов, предпринимателей и менеджеров, у которых есть идея или рабочая задача, а сделать её некому. Код пишут агенты, вы ставите им задачу и принимаете результат.

Что внутри:

🟠 Ваш проект с первого урока. Разбираю идею, раскладываю на шаги, домашки строятся под неё. Каждый урок заканчивается рабочим артефактом.
🟠 Вся цепочка: прототип → интерфейс → данные → сервер → домен. Проект живёт на вашем сервере, и при смене инструментов его не придётся переделывать.
🟠 Команда ИИ-агентов под ваши задачи и готовый набор навыков и инструкций для Claude Code.
🟠 Я рядом все четыре недели: разборы на уроках и поддержка в личке между ними.

Как проходит:

🗓 12 октября — 5 ноября, понедельник и четверг в 19:00, 8 уроков.
🚪 Записи уроков, материалы и тесты лежат на платформе обучения, так что пропущенный вечер можно наверстать.
🚪 85 000 ₽, можно по счёту от компании. Втроём — скидка 5%.

Если пока не уверены, что интенсив вам нужен, начните с архитектурного разбора проекта: час один на один, на выходе план, что строить и с чего начать.
Разбор стоит 15 000 ₽, и вся сумма зачитывается в интенсив: startend.ru/razbor

Напишите мне прям в личку @manikishin и расскажите, что хотите собрать. Скажу, подойдёт ли вам этот поток. Не подойдёт — подскажу, куда двигаться дальше.


Почему ваш ИИ до сих пор игрушка

Разберём 6 октября в 19:00, по каким признакам это видно и что переводит его в рабочий инструмент.

У большинства ИИ уже есть: подписка, пара промптов, у кого-то агент и даже ноутбук под локальные модели.
И почти у всех он так и остался игрушкой: помогает по мелочи, а главный процесс делается руками, как и год назад.

На эфире 2 сентября разбирали три реальных задачи, и во всех трёх человек хотел улучшить одну часть процесса, а самое дорогое оказалось в соседней.
Из ChatGPT этого не видно, из своей точки зрения тоже.
Знакомо?

Приходите на вебинар, где Михаил Никишин (основатель Startend) разберёт:

✅ Три проверки «игрушка или рабочий контур». Ответите на них цифрой прямо в чате и увидите, где вы.
✅ Где и почему на самом деле пряталась дорогая точка в трёх задачах сентябрьского эфира:
◉ Подбор палитры для вязания, 40 часов в месяц
◉ Анализ 1500 обращений в поддержку
◉ Постановка задач в Jira из хотелок заказчика
✅ Формула окупаемости: сколько стоит месяц «как есть» и когда вложение в ИИ возвращается. Посчитаем на цифре из чата.
✅ Один живой разбор задачи участника.

‼️ Запись методической части получат все зарегистрированные, живой разбор останется только для тех, кто был на эфире.

🔗 Регистрируйтесь в боте, он пришлёт напоминание и ссылку на встречу ;)

📅 6 октября · 19:00–20:00 · Онлайн · Zoom


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Тихий переворот в автоматизации

Каждую неделю выходят новости о моделях, которые чуть лучше для своих задач, чуть обученнее, с новыми инструментами. Всё это «гонка вооружений» на одном поле генеративных моделей, которые много думают при работе над каждой задачей.

В эксплуатации их размышления стоят дорого.

15 сентября Диого Алмейда (соавтор техники дообучения, из которой вырос ChatGPT) выпустил модель Jev, которая отвечает решением, а не словами.

Ей отдают состояние программы и список допустимых вариантов.
Она возвращает один из них и степень уверенности в ответе.
Делает это в 20–200 раз быстрее обычных LLM и в 40–400 раз дешевле.

Диого в своём стартапе стремится изменить рынок сервисов, дав им возможность использовать под капотом умную, быструю и дешёвую нейронку, которая подходит под автоматизацию. Тем самым изменив устройство SaaS-приложений, которое, по его словам, не менялось с 2019 года.

И я с ним согласен: часто нам нужны конкретные решения в сервисах, а не абстрактный текст и размышления.

За одну неделю энтузиасты нашли применение Jev в своих задачах:

🟠 724 рекламных объявления от 37 брендов разложены по хукам, офферам и расхождению с лендингом за 40 секунд и 9 центов
🟠 Весь почтовый ящик SpatialChat получил оценку каждой переписки: кому, почём и чем закончилось
🟠 1 597 постов канала, четыре мегабайта текста, рассортированы по темам за минуту и восемь центов
🟠 Мод для Claude Code держит скиллы вне контекста, пока Jev не решит, какой из них нужен для запроса (экономия токенов и времени)
🟠 А кто-то собрал RTS на Unity, где юниты обходятся без прописанных правил поведения: каждый сам решает, выполнять приказ или отступить

Вроде новости проходные, «очередной кейс применения нейронки», но фактически — огромная разница в цене, скорости и отсутствии выдуманных ответов (всегда один из предложенных).

И такой класс нейронок станет свежим воздухом для автоматизации.


Ёжик в задачах

Вы когда-нибудь пробовали разложить художественные произведения по бизнес-метрикам или управленческим решениям?

Вручную это делать очень сложно, ведь многие вещи там упоминаются вскользь, или вообще не акцентируются никак.
Чего уж говорить об их постановке и контроле исполнения.

На уроке интенсива я создал скилл анализа встреч, по которому ИИ-агент:

1. Собирает список обсуждаемых задач со статусами, исполнителями и т.д.
2. Разбирает их по SMART, основам управления, делегирования и Матрице Эйзенхауэра.
3. Делает выводы по общему качеству управления, делегирования и приоритетам.
4. Предлагает рекомендации по оставшимся задачам.

И прогнал его по мультфильму «Ёжик в тумане». 🦔

На выходе оказалось 11 задач и 5 участников, по каждому из которых я собрал профиль, исходя из результатов анализа задач.

Получились интересные выводы:

◉ Ёжик — это исследователь с уровнем постановки задач «Катастрофа».
Любопытство уводит его с маршрута без предупреждения.
Задача «посмотреть, как там внутри тумана» — единственная в реестре из квадранта IV, которая не отпускает персонажа даже после закрытия основного сюжета.
Но в жёстких условиях действует решительно.

◉ Медвежонок — организатор-одиночка.
Все четыре задачи — самопоручения. Ни одной делегированной.
Тащит сам, закрывает свои задачи и упирается в потолок собственной пропускной способности.
Уязвимость: зависимость от второго участника (Ёжика).

◉ Некто в реке — спаситель-фрилансер с чёткой постановкой задач.
«Кто вы? И как сюда попали?» — единственная идеально сформулированная задача из одиннадцати.
Ответ получен через шесть секунд: «Я ежик, я упал в реку.»

◉ Лошадь — молчаливый исполнитель.
Задача пришла к лошади в виде оклика Ёжика «Лошадь».
Ни действия, ни результата, ни срока.
Разбор фиксирует разрыв делегирования прямо: «адресату не сказано, что нужно».
Матрица Эйзенхауэра относит T5 в квадрант III — «срочно, но не важно». Ответ нужен сейчас, к цели вечера не ведёт.

◉ Филин — вне протокола.
0 слов, ставит и выполняет все задачи молча, словно тень. ИИ-агент его даже не заметил.
Результат его работы неоценим.

И как вы думаете, была ли исполнена главная задача вечера «посчитать звёзды»? 🙃


Что ИИ отвечает, когда спрашивают про вас?

У вашего продукта уже есть репутация в ИИ.
Модель каждый день отвечает на вопросы про вашу категорию: кого-то в этих ответах называет, кого-то нет, ссылается на какие-то источники.
Всё это собиралось по сему интернету без вашего участия.

Что такой ответ решает, показал Amazon.
В мае он вынес ИИ-помощника из бокового чата прямо в строку поиска, и за год просмотры карточек товаров, пришедшие из помощника, выросли примерно в шесть раз (Similarweb, США, десктоп, июнь 2025 к маю 2026).
А если ИИ упомянул бренд в ответе, вероятность, что человек дойдёт до его сайта, выше в 2,5 раза.

Посмотреть на свою репутацию стоит десять минут и 0 рублей:

🟠 Спрашивайте словами покупателя, а не названием продукта.
«Посоветуй, чем заменить», «что взять до 5 тысяч», «какой сервис выбрать небольшой команде».
Вопрос про ваш бренд покажет, что модель о вас знает. Вопрос про задачу покажет, попадаете ли вы в шортлист — и это совсем другой ответ.

🟠 Смотрите две вещи: называют ли вас и откуда взят ответ.
Второе важнее. Источники расходятся по категориям: в косметике почти 55% ссылок модель берёт с торговых площадок, в туризме — с отзывов, в финансах — из профильных изданий.
Значит и работа у вас в конкретном месте, а не «над присутствием в ИИ» вообще.

🟠 Повторите в двух-трёх моделях и в поиске с ИИ-ответом.
Расхождения между ними — это и есть карта того, где вас видно, а где нет.

В России тот же слой уже строят: Ozon запустил пилот ИИ-ассистента для покупателей, «Яндекс» учит Алису подбирать лучшую цену. Проверять имеет смысл сейчас, пока за место в этих ответах почти никто не борется.

Сделайте проверку сегодня и напишите в комментариях, что вам ответили — особенно если ответ оказался обидным.
По чужим категориям тут видно больше, чем по своей ✨


Между вами и новостью три пересказа

Прежде чем поделиться какой-либо новостью с вами, мои читатели, я проверяю информацию через ИИ-агента на факты и источники.
Это хорошо очищает реальную информацию от докруток и невнимательности даже самих авторов оригинала.

Например, захотел поделиться статистикой с Inc. Russia о делегировании ИИ-шкам задач удалёнщиками.
При факт-чекинге обнаружил:

- Реальный источник — исследование «Анкетолога». (промежуточные звенья sostav.ru и mentoday.ru)
- В оригинальной статье расходятся знаменатели в заголовке (37% удалёнщиков) и в самой статье (37% сотрудников, прибегающих к сторонней помощи).

Т.е. уже редактор оригинальной статьи в заголовке допустил пренебрежение основой своей же статистики.
Дальнейшие СМИ и каналы не вдаются в подробности и ретранслируют искажение, а потом мы с вами этими цифрами делимся...
По факту же в той статистике всего 19% удалёнщиков делегируют свои задачи нейронкам, а не 37%.

Заметил бы я сам это? Не знаю. Человеческий фактор и «быстрый мозг» доверия могут пропускать.

А ИИ-агент с конкретно заданными правилами и фокусом найдёт больше расхождений, чем хватит внимания у любого человека.
Поэтому проверка фактов через ИИ с подкреплением источниками — пожалуй, лучший способ отделить информацию от домыслов.

Тем же я пользуюсь и в быту: копирую пост в Google и пишу «проверь на факты». Много интересного выдаёт.

Вы уже проверяли так факты? От чего вас это уберегло?


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Если делать конфу по ИИ, то только с такими бейджами 🤩🍷


Кейсы зрителей и 2 часа вдохновения

Вчера прошел вебинар, как выбирать задачи под применение ИИ, не делать ИИ-агентов ради них самих же.

Кроме разбора 1 заготовленного кейса я решил взять в эфир еще и задачи от зрителей. Запросил заранее через бота, и ребята прислали 6 своих насущных проблем.

В эфире я не мог остановиться их разбирать: все кейсы интересные, а по ходу разбора раскрывались реальные точки проблем.

Например, вместо "разложить хотелки заказчика в Jira-таски" сместился фокус на задачу "общение с заказчиком".

Именно там у зрителя оказалась самая важная и самая затратная точка процесса.

Я по своему опыту знаю, как недопонимание с заказчиком может вредить продукту и быть болью как для заказчика, так и для продакта.

У другой зрительницы проявили задачу подбора цвета и рисунка вязки свитера по цветотипу клиента. Сейчас эта задача занимает 30-40 часов в месяц, а с проработанной системой будет занимать минуты.

Но вскрылось интересное: фокус сместился с задачи подбора цвета в обработку тонны примеров с Pinterest и спец-журналов.

Именно тут самое ценное можно получить от ИИ: посмотреть на картинки, схемы и превратить их в данные, которые можно повторно использовать.

И каждый такой кейс - это чистое удовольствие!

Меня вдохновляют истории, когда наши разборы, а потом и обучение, помогают людям увеличить показатели, высвободить время, снять головняк!

В данном случае пока только разборы, но я буду рад принять в поток как ребят с кейсами эфира, так и вас, дорогие читатели.

7-й поток интенсива "Мастер прототипов с ИИ" стартует 7 сентября в 7 часов вечера.

Удачное время, чтобы преодолеть барьер непонимания ИИ и применить новый навык в своих задачах! 😉

Записывайтесь на сайте, а дальше разбор задачи (бесплатно) -> интенсив -> ваша свобода от долгих задач.


Записывайтесь на вебинар тут, он уже совсем скоро!


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Доставайте свои старые научные работы

Лионелю Мора настолько нравилось, как растекается акварель по бумаге, что он за выходные (буквально) с Claude Code создал sudoaquarelle.com, где можно намочить лист, взять мокрую кисть и создать шедевр акварельного искусства... Ну или сделать реплику вашего пятна от кофе на скатерти. 😁

Но как собрать такой проект без знания физико-математических свойств «акварели на бумаге»?
ИИ-агенты по умолчанию такой глубины не имеют.

Лионель поступил грамотно — воспользовался реальной научной экспертизой с конференции SIGGRAPH 1997 года.
В ней описано, как вода, краска и бумага взаимодействуют при соприкосновении. 52 пигмента откалиброваны каждый по своим свойствам.

И руками мастера с ИИ-агентами в реальном времени стала доступна модель, на расчет которой в 1997 году уходили часы рабочих станций.
Причем потрогать ее может каждый прямо в браузере.

Я помню, как в студенчестве мы делали математическое моделирование движения воды. Расчёты вручную, выбор формул и рендер этих движений были мучительно долгими.
А сейчас самую рутинную часть можно отдать машине, а рендер делается за доли секунды.

Покопайтесь и вы в своей памяти, архивах. Может, где-то лежит старый учебник или научная работа, для реализации которой раньше нужны были месяцы, годы, а сейчас это можно воплотить в жизнь за выходные?


Как не делать агентов ради агентов
Разберем 2 сентября в 19:00, как применять вайбкодинг и ИИ-агентов к месту.

Кризис заставляет бизнес фокусироваться на главном — усилить получение прибыли из того, что имеешь.
ИИ-агенты для этого кажутся волшебной палочкой, взмахом которой все проблемы улетучатся, а результат вырастет в разы.

На практике же нет никакой магии, а есть технология, с которой надо разбираться и действовать конкретно.
Согласны?

Приходите на вебинар, где Михаил Никишин (основатель Startend) разберет:

✅ Как компании внедряют искусственный интеллект сейчас, и почему это выходит ошибками, раздутыми бюджетами и потерей спецов.
✅ Первые шаги. Как выбирать первые задачи под ИИ и по каким признакам видно, что задача окупится.
✅ Один рабочий процесс, собранный тремя способами:
🟠Как есть + сторонние сервисы
🟠ИИ-агенты
🟠Вайбкодинг
✅ Как научиться принципам применения искусственного интеллекта.

Бонусом только для онлайн-участников:
🔥 Разыграем менторскую сессию по внедрению ИИ в процессы

🔗 Регистрируйтесь в боте, он пришлёт напоминание и ссылку на встречу ;)

📅 2 сентября · 19:00 · Онлайн · Zoom


Эмпатия придает ИИ-агенту точности

Когда ИИ-помощник в продукте ошибается, то это повод менять его составляющие на что-то помощнее.
Но одни исследователи пошли другим путём:

Они собрали диалогового агента для студентов университета по предмету. Поверх языковой модели поставили два блока: первый разбирает смысл фразы через граф знаний предмета, второй читает интонацию голоса и то, как поведение человека меняется от занятия к занятию.

Эта надстройка отвечает на один вопрос:

"В каком состоянии студент прямо сейчас: включён, застрял, на нервах?"


Состояние определялось верно:

🟠 Только по тексту — в 78,4% случаев;
🟠 Только по интонации речи — в 72,1%;
🟠 По обоим сразу — в 86,7%.

Языковая модель везде одна и та же. Разница только в числе сигналов, по которым система судит о человеке.

Пилот шёл восемь недель: 45 студентов, две сессии в неделю по полчаса, 720 диалогов, три из десяти — голосом. По стандартным шкалам PSS и AMS (воспринимаемый стресс и учебная мотивация) стресс к концу упал на 19%, мотивация поднялась на 26%, успеваемость подтянулась умеренно.

Выборка маленькая, но сигнал я считаю полезным: анализ реакции человека на ответы машины делает ее точнее.

Практический вывод переносится на любой продукт с диалогом: поддержку, онбординг, продажи.

Еще пара таких внедрений, и может нам начнут нравиться ответы ботов в поддержке 🤖


Обязательна ли ИИ-грамотность сотрудников?

В России это никак не регулируется (вышел недавно 243-ФЗ, но он о другом), а в Европе с 2024 года уже есть закон, который заложил фундамент контроля ИИ во многих сценариях. Причем бизнеса из РФ это тоже касается, если у вас там клиенты.

О необходимости обучения закон говорил:

Со 2 февраля 2025 года необходимо "обеспечить достаточный уровень ИИ-грамотности" персонала, использующего его в своей работе


В июле 2026 вышел пакет правок к нему — регламент 2026/1744. Он вносит изменения во многих статьях и смягчает требования к ИИ-грамотности персонала: теперь для этого необходимо только "принимать меры по содействию развитию".

Инструктаж, внутренние правила, обучение под конкретные цели — этого достаточно.

Мотив изменения озвучили в преамбуле закона: жёсткая обязанность годится не для всех и создаёт избыточную нагрузку на малый бизнес, при этом ИИ-грамотность «должна быть стратегическим приоритетом независимо от регуляторных обязательств и потенциальных санкций».

Штрафа именно за эту статью в законе нет, но учить сотрудников необходимо по другой, внутренней причине: человек, который понимает, где модель ошибается и какие данные в неё нельзя класть, обходится дешевле любого регламента.

Утечка персональных данных, непомеченный контент, враньё от ИИ-агента несут риски и опасность как для самой компании, так и для окружающих.

Взамен смягчения обязанность появилась у другой стороны: Еврокомиссия и государства-члены должны публиковать практические примеры и предлагать обучение.

Так что ждём официальных библиотек скиллов и кейсов от стран ЕС 🤩

Закон большой, в один пост не влезет, поэтому я подробно разобрал его содержимое в Статье в блоге Startend. Заходите почитать ✨


Неожиданные профессии 2026

Недавно я вызвал грузчика, чтобы сделать поставку на WB (да, у меня всё ещё есть бренд канцелярии).

В коридоре на стене он увидел мой мерч-стикер про вайбкодинг, и мы разговорились на эту тему.

Оказалось, что он научился пользоваться Codex, в котором сделал лендинг для компании грузчиков.
Парень показал мне этот сайт, и к моему удивлению он оказался очень даже ничего:

🟢 Лаконичный согласованный дизайн, картинки в тему и стиль
🟢 Тексты продуманные. С описанием услуг, ценами, подробностями — где надо, без воды
🟢 Форма записи с политикой конфиденциальности
🟢 Меню понятное

Собрал, говорит, за неделю, чтобы залить туда трафик и проверить спрос.
Прям такой полноценный бизнес-подход.

Трафик пока не запускал, есть ещё несколько недочётов (вёрстка, иконки, пара пунктов)

То есть парень без профильного образования (грузчик) в одиночку действует последовательнее, чем некоторые разработчики.

Это действительно круто: он не завис в состоянии «я не программист, я не умею», а научился и сделал.
Вышел на уровень вайбкодинга L2. Уже сам собирает лендинги, но, как он сам сказал, ещё без осознания «как это работает, как лучше делать».

Создать сайт сегодня — это настолько доступно, что люди пробуют себя в новых ролях предпринимателя, программиста, дизайнера.
И всё это за минимальный бюджет подписки на Claude Code или Codex плюс стоимость трафика.

А грузчик-программист уходит в мой топ самых неожиданных профессий 2026. 😁


Всегда умиляюсь, как ИИ изобретает новые слова 😄

Вроде обученная модель, знает все слова...
Может там действительно прячется где-то интеллект, который может придумать симфонию? 🤖


Репост из: Well community
Well Лекторий: Сколько стоит не уметь? Один лендинг - пять способов создания с разницей в бюджете на порядок

31 июля в 19:00 поговорим о том, как ИИ уже меняет подход к разработке цифровых продуктов.

🎤 Миша Никишин - основатель школы прототипирования с ИИ Startend, ex-Product Lead Sportmaster и Газпромнефть-ЦР.

На лекции разберем реальный кейс:
👉 Один лендинг.
Пять способов создания.
Разница в бюджете - на порядок.

Еще недавно на разработку уходили недели работы команды. Сегодня ИИ-агенты позволяют собрать тот же лендинг за один день.

И это только начало: после запуска агент может самостоятельно следить за состоянием сайта, уведомлять о сбоях и отправлять лиды в Telegram.

📅 31 июля, 19:00, формат - бесплатно

Регистрация: https://danceline.timepad.ru/event/4116896/

⏱ Формат: лекция + ответы на вопросы (около 1 часа)
Если хотите понять, где ИИ действительно экономит время и деньги, а где остаются мифы - присоединяйтесь.


Я давно так не общался, что даже не устал

10 часов туда и 10 обратно, 3 дня и 2 ночи — ровно столько общения было у меня на Product Camp 2026.
Не успеваешь поесть, не успеваешь поспать. О докладах я вообще молчу.
Хорошо хоть на свой не забыл сходить выступить.

Событий и инсайтов произошло столько, что я с вами буду делиться в несколько заходов.

Сейчас просто скажу, что для меня это было время активностей, выступлений и контакта с множеством интереных, умных, красивых и просто волшебных людей. От которых я зарядился по полной!

Спасибо этому маленькому путешествию, спасибо Кэмп 2026!

👨‍🦱 Миша Никишин


Сколько стоит не уметь?
Один лендинг — пять способов создания с разницей в бюджете на порядок

Затраты на разработку растут, содержать целые команды дорого.

🤖 С ИИ-агентами картина изменилась: тот же лендинг можно собрать за день агентом вместо полутора недель вручную. А дальше он сам будет следить за здоровьем сайта и присылать сообщение в Telegram по лидам и сбоям.

У вас так уже есть?

Во вторник 28 июля в 19:00 на вебинаре: разберём пример «Создание посадочной» с пятью разными подходами к реализации в зависимости от уровня владения ИИ.

🔗 Регистрируйтесь в боте и подключайтесь онлайн

На вебинаре:

✅ Расскажу про уровни владения ИИ, как они влияют на бюджеты и меняют роли в команде
✅ Покажу разницу в бюджете и результате: от сборки Tilda-сайта дизайнером за 150 000 ₽/мес. до конвейера на своём сервере с ИИ-агентом за 13 000 ₽/мес.
✅ Дам тест — узнаете свой уровень владения ИИ и поймёте, где усилиться
✅ Разберу, как за 4 недели собрать продукт на своём сервере и выйти на уровень продакт-инженера (L4)

Спец-условие для тех, кто подключится:

🔥 Скидка на 6-й поток школы (старт 3 августа) — войдите в осенний бизнес-сезон во всеоружии
🎁 Розыгрыш менторской сессии с экспертом по ИИ-продуктам среди всех зрителей

Кому точно стоит прийти

✅ Продактам и PM, которые хотят выпускать жизнеспособные продукты
✅ Маркетологам, которым нужно быстро проверять гипотезы и доказывать свою ценность бизнесу
✅ Предпринимателям, которые устали платить за разработку и ожидание
✅ Всем, кто хочет понять, как ИИ меняет правила игры в создании продуктов

📅 28 июля · Онлайн · 60 минут в Zoom

🔗 Регистрируйтесь — ссылка в боте, там же пришлю напоминание перед началом


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Домашка на лето — собрать платформу обучения

Июль — самое время для отдыха но не для нас.
Как раз есть время немного выдохнуть от внешних коммуникаций и выступлений, и углубиться во внутренние проекты. 🤖

Один из них — платформа обучения, которая станет основой для всех наших будущих курсов. На нее же переедет и наш интенсив «Мастер прототипов с ИИ».

Продукт непростой: полноценная платформа с личными кабинетами, уроками, проверкой домашек, прогрессом и сертификатами.
Обычно такое строят командой месяцами.

В Startend - руками одного человека. Без разработчика, без заглядывания в код, но с фундаментом знаний и системой построения веб-проектов, которую даю на интенсиве «Мастер прототипов с ИИ».

Все карты сегодня не раскрою, но поделюсь, что платформа:

🟢 Даст реально сильный опыт изучения ИИ.
🟢 Погрузит вас в процесс обучения, как заботливый ментор.
🟢 Подружит уроки с вашими проектами.
🟢 Предоставит быстрый доступ ко всем нашим полезняшкам и сервисам.

А всё для того, чтобы дать вам удобную и понятную площадку для изучения навыков владения искусственным интеллектом. 🤗

Если хотите и сами научиться собирать свои продукты силами ИИ - ближайший поток интенсива стартует 3 августа, до 19 июля (включительно) действует ранняя цена: startend.ru 💪

Показано 20 последних публикаций.