Low-code разработка

Магистратура 2025/2026

Статус: Курс по выбору (Управление цифровым продуктом)

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 1-й курс, 4 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Лукин Виталий Васильевич

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс знакомит студентов с Low-code разработкой на примере платформы n8n: от автоматизации бизнес-процессов и создания приложений до разработки AI-агентов с использованием LLM, RAG и мультиагентных систем. Практический фокус — студенты самостоятельно собирают работающие прототипы без написания кода и защищают групповой проект. Целью дисциплины является формирование у студентов практических навыков работы с No-code / Low-code платформами и AI-агентами для разработки автоматизаций, создания приложений и внутренних инструментов, а также применения искусственного интеллекта при решении прикладных задач.

Цель освоения дисциплины

Дать представление о ландшафте No-code / Low-code платформ и критериях выбораинструмента под задачу
Научить проектировать и создавать автоматизации бизнес-процессов в n8n
Познакомить с принципами создания приложений без кода (Bubble, Glide, AppSheet)и внутренних инструментов (Retool, Appsmith, Notion)
Сформировать навыки работы с большими языковыми моделями (LLM): promptengineering, анализ данных, генерация текстов
Научить настраивать AI-агентов с использованием инструментов (tool use), RAG-пайплайнов и мультиагентных систем
Развить навыки формулирования технических заданий на автоматизацию икоммуникации с разработчиками
Дать понимание ограничений, рисков и этических аспектов применения No-code иAI-решений

Планируемые результаты обучения

Знать классификацию No-code / Low-code платформ по типам задач (сайты, приложения, автоматизация, внутренние инструменты, AI);
Знать основные концепции автоматизации: триггеры, действия, условная логика,обработка ошибок;
Знать принципы работы LLM, prompt engineering (роль, контекст, задача, формат,ограничения);
Знать архитектуру RAG-систем: эмбеддинги, векторные базы данных, пайплайн поиска игенерации;
Знать основы REST API: методы, аутентификация, JSON.
Уметь оценивать бизнес-процесс и определять, где No-code решение даёт максимальный эффект;
Уметь строить автоматизации в n8n для маркетинга, HR, продаж и операционного управления;
Уметь создавать прототипы внутренних приложений без программирования (Bubble, Glide,Retool);
Уметь настраивать AI-агентов для типовых прикладных задач (анализ данных, генерация отчётов, обработка запросов);
Уметь формулировать техническое задание на автоматизацию и коммуницировать с разработчиками.
Иметь навыки практической работы в n8n: создание, отладка и развёртывание workflow;
Иметь навыки применения prompt engineering для задач анализа, классификации и генерации текстов;
Иметь навыки построения RAG-пайплайнов (загрузка документов, chunking, embeddings, vector search);
Иметь навыки оценки рисков и ограничений No-code / AI-решений.

Содержание учебной дисциплины

Введение в No-code / Low-code
Автоматизация бизнес-процессов
No-code приложения
Внутренние инструменты компании
Основы AI и LLM
AI-агенты
RAG и работа с документами
Мультиагенты и будущее профессии

Элементы контроля

Посещаемость
Учёт через МТСЛинк
Промежуточныйтест (темы 1–4)
Онлайн-тест: 20закрытых + 2открытыхвопроса, 40 мин
Домашнее задание 1«Автоматизация процесса»
Индивидуальная работа. Workflow в n8n (JSON) +описание (1 стр.)
Домашнее задание 2 «AI-агент»
Индивидуальная работа. AI Agent в n8n(JSON) +описание (1 стр.)
Групповой проект
Презентация +лайв-демо +отчёт (PDF). Команды из 2–4 человек.
Экзамен
Онлайн-тест с прокторингом: 20 закрытых + 3 открытых вопроса, 90 мин.

Промежуточная аттестация

2025/2026 4th module
0.2 * Групповой проект + 0.4 * Экзамен + 0.1 * Промежуточныйтест (темы 1–4) + 0.1 * Посещаемость + 0.1 * Домашнее задание 1«Автоматизация процесса» + 0.1 * Домашнее задание 2 «AI-агент»

Список литературы

Авторы

Короткин Борис Александрович

Программа дисциплины