• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2026/2027

LowCode и NoCode платформы

Статус: Маго-лего
Когда читается: 1 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 28

Программа дисциплины

Аннотация

Курс знакомит слушателей с современными подходами к автоматизации бизнес-процессов без традиционного программирования и с применением инструментов искусственного интеллекта. В ходе обучения участники освоят работу с n8n и Make, научатся проектировать сценарии, управлять потоками данных и интегрировать внешние сервисы и API. Особое внимание уделяется созданию ИИ-агентов, RAG-систем и автономных решений на базе No-Code платформ. Практические занятия ориентированы на применение технологий в HR, а также на разработку собственных автоматизированных решений.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Сформировать навык конструирования многоступенчатых автоматизированных цепей и создания автономных ИИ-ассистентов с использованием визуальных платформ, включая вопросы информационной безопасности и этики.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Навык разбора интерфейса n8n.
  • Сборка пилотного микро-сценария.
  • Реализует алгоритм с нелинейной логикой на базе ответа нейросети.
  • Настраивает бесшовную интеграцию.
  • Собирает RAG-бота в n8n/Make.
  • Создает замкнутый цикл, работающий без вмешательства человека.
  • Разрабатывает решение под конкретную бизнес-задачу.
  • Составляет протокол безопасности для работы с корпоративными данными.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Погружение в экосистему Low-Code/No-Code
  • Управление потоками данных и сложная логика
  • Оркестрация сторонних сервисов
  • Архитектура ИИ-агентов в среде No-Code
  • Проектирование автономных сущностей
  • Прикладная автоматизация: HR, Маркетинг, Operations
  • Формирование техстека и проработка Capstone Project
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Проект
  • неблокирующий Домашние задания
  • неблокирующий Квизы
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 1st module
    0.2 * Квизы + 0.35 * Домашние задания + 0.45 * Проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Kleppmann, M. (2017). Designing Data-Intensive Applications : The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1487643

Рекомендуемая дополнительная литература

  • 9781000790597 - Stefan Popenici - Artificial Intelligence and Learning Futures - 2023 - Routledge - https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=nlebk&AN=3408947 - nlebk - 3408947

Авторы

  • Яковлева Илона Александровна
  • Меликян Алиса Валерьевна