Нейросети и no-code разработка цифровых продуктов

Магистратура 2026/2027

ID 1141868

Статус: Курс обязательный (Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом)

Кто читает: Базовая кафедра Яндекс

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 28

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс «Нейросети и no-code разработка цифровых продуктов» ориентирован на продакт-менеджеров, аналитиков и маркетологов, стремящихся интегрировать возможности генеративного искусственного интеллекта и no-code инструментов в собственные продуктовые процессы. В рамках курса студенты осваивают практические подходы к автоматизации исследовательских, аналитических, коммуникационных и проектных задач с использованием современных AI-сервисов (Perplexity, Cursor, n8n, Retool, Lovable и др.). Программа формирует у студентов системное понимание экосистемы AI-инструментов, развивает навыки построения end-to-end digital-процессов — от customer research и приоритизации фичей до прототипирования интерфейсов и визуализации метрик. Завершающим результатом обучения становится персональный AI-toolbox — индивидуальный набор автоматизированных сценариев и решений, применимых в реальной продуктовой работе.

Цель освоения дисциплины

Дать продакт-менеджеру и маркетологу практический набор генеративных ИИ и no-code инструментов, с помощью которых он сможет автоматизировать ресёрч, аналитику, коммуникацию и прототипирование, повышая личную продуктивность и качество принимаемых продуктовых решений.

Планируемые результаты обучения

Понимает, какие задачи продакт-менеджера эффективнее всего решаются генеративным ИИ и no-code оркестрацией, осознанно выбирает подходящий инструмент.
Владение кабинетным ресёрчем: генерация опросов и скриптов интервью, использование Synthetic Users, сбор данных и отчётов в n8n, кластеризация отзывов.
Умеет анализировать рынок: строить конкурентные карты, оценивать TAM, приоритизировать фичи по RICE/ICE с автоматизацией расчётов в Cursor.
Создаёт продуктовую документацию и коммуникационные материалы (AI-PRD, one-pager, письма стейкхолдерам) через промпты и Cursor; собирает кликабельные прототипы в Lovable с авто-генерацией UI-копирайта.
Оценивает эффект изменений: формулирует гипотезы, пишет GPT-SQL-запросы, визуализирует A/B-тесты в Retool/Looker и готовит executive-summary.
Организует рабочие процессы с Fireflies/Zoom AI, формирует AI-политики и риск-лог, управляет агент-флоу в n8n.
Спроектировать и запустить MVP цифрового продукта с AI‑поддержкой
Автоматизировать ключевые этапы discovery с помощью AI‑инструментов
Построить продуктовую аналитику и визуализацию под принятие решений
Интегрировать внешние сервисы и автоматизировать обработку пользовательских обращений
Спроектировать устойчивый агентный флоу и организовать эксперименты для валидации гипотез

Содержание учебной дисциплины

AI‑инструменты в продуктовой работе: стек, сценарии, риски
Синтетический ресёрч и приоритизация фичей: автоматизация discovery
Прототипирование и AI-assisted разработка цифровых продуктов
Визуализация данных и построение дашбордов для продуктовых решений
Создание микропродуктов и AI-интеграции: API, Plugins, MCP
Продуктовые эксперименты: дизайн, автоматизация, оценка эффекта
AI‑оркестрация и управление агент‑флоу: от сценария к устойчивому процессу

Элементы контроля

Домашнее задание 2
Групповое задание. Точние критерии определяются преподавателем.
Домашнее задание 1
Групповое задание. Точние критерии определяются преподавателем.
Экзамен
Тест в SmartLMS, длительность 1 час. С камерами и демонстрациями экранов.
Домашнее задание 3
Групповое задание. Точние критерии определяются преподавателем.
Проект
Работа выполняется индивидуально и представляет собой проектное задание.
Домашнее задание 4
Групповое задание. Точние критерии определяются преподавателем.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.15 * Домашнее задание 2 + 0.15 * Домашнее задание 3 + 0.2 * Проект + 0.15 * Домашнее задание 1 + 0.15 * Домашнее задание 4 + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Ахмедова Гюнай Интигам кызы
Паршина Анастасия Алексеевна

Программа дисциплины