О курсеПрограммаКак устроен курсКоманда курсаТарифы
КомпаниямПопробовать бесплатно
Чтобы запускать ИИ‑продукты, недостаточно классического продакт‑менеджмента
Специалисту нужно разбираться в данных, метриках для оценки качества моделей, расчётах экономики.

Спрос на эти навыки растёт: компании всё чаще внедряют AI/ML‑продукты, чтобы автоматизировать рутину, улучшать пользовательский опыт и решать другие задачи бизнеса.
Через 3 месяца вы сможете
  • Выявлять сценарии, в которых нейросети создают ценность для бизнеса и пользователей
  • Тестировать ИИ‑модели, улучшать их качество
  • Ставить задачи инженерным командам, управлять разработкой и оценивать результат
  • Запускать ИИ- и ML‑продукты — от проверки идеи до релиза
  • Разбираться в GenAI‑технологиях и выбирать инструменты для продуктовых задач
  • Понимать продуктовые и технические метрики, принимать решения на их основе
  • Рассчитывать ROI, управлять бюджетом на модели, данные, ресурсы
  • Управлять рисками ИИ‑проектов, избегать ошибок при запуске и развитии продукта
  • Защищать проекты перед стейкхолдерами
Освоите 10+ нейросетей для разных задач

LLM
RAG
Baseline
MCP
Double Diamond
AI Canvas
ML‑метрики
Прокси‑метрики
VLM
Агенты
GenAI
PoC
Fine‑Tuning
Токенная экономика
Walking Skeleton
Добавите в портфолио проекты и создадите артефакты для работы
Концепция AI/ML‑продукта
Для реального кейса определите данные, модель и метрики с помощью AI Canvas. Подготовите отчёт с обоснованием решения.
Оценка эффективности
Составите отчёт по итогам тестирования ИИ‑продукта: оцените метрики, посчитаете ROI и примете обоснованное решение о запуске, доработке или отказе от внедрения.
Запуск GenAI‑продукта
Проработаете концепцию с помощью AI Canvas, составите план разработки и экспериментальной проверки, рассчитаете токенную экономику.
Анализ ML‑продукта
На расширенном и максимальном тарифах проанализируете реальный продукт и определите, какие компоненты можно заменить с помощью GenAI, а где классическое ML будет более эффективным решением.
Регулярно обновляем программу, чтобы вы проходили только актуальное
Курс рассчитан на 3 месяца, нагрузка — 10 часов в неделю
Скачать подробную программу в PDF
Бесплатно
ИИ‑продукты на практике
Это бесплатный модуль, чтобы вы освоились на платформе и определились, подходит ли вам курс
  • ИИ‑продукт
  • Кнопочный бот
  • NLU
  • LLM
  • AI Canvas
Особенности ИИ‑продукта
Выясните, чем он отличается от классического продукта. Узнаете о 3 подходах к автоматизации.
Разбор продуктов
Рассмотрите решения для автоматизации поддержки — кнопочный бот через ML/NLU и LLM‑агент. Поймёте, когда какой подход применяется и почему.
AI Canvas
Познакомитесь с главным инструментом для системного дизайна ИИ‑продукта. Разберёте структуру и логику заполнения.
Данные
Узнаете, зачем нужна разметка, как качество данных влияет на работу модели и почему ML‑системы со временем деградируют.
Разберётесь в ключевых принципах создания ИИ‑продуктов и сможете оценить, подходит ли вам это направление
1
1 неделя
Введение в ИИ‑продукты
  • AI PM
  • NLP
  • CV
  • Рекомендательные системы
  • Поиск и ранжирование
  • Прогнозирование
Специфика задач продакта
Разберётесь, какие задачи решают нейросети. Научитесь определять, когда они создают ценность для пользователей и бизнеса, а где их внедрение не принесёт ожидаемого эффекта.
Применение ИИ в продуктах
Разберётесь, какие задачи решает AI. Научитесь определять, когда он создаёт ценность для пользователей и бизнеса, а где его внедрение не принесёт ожидаемого эффекта.
Типы ИИ‑продуктов
Познакомитесь с основными классами ИИ‑продуктов и поймёте, какие задачи решают NLP, Computer Vision, рекомендательные системы, поиск и прогнозирование.
Научитесь принимать обоснованные решения о внедрении ИИ и выбирать класс продуктов под задачу
2
1 проект・2 недели
Системный дизайн ML‑продукта
  • AI Canvas
  • Double Diamond
  • Walking Skeleton
  • ML‑метрики
Фреймворки
Освоите AI Canvas и Walking Skeleton. Сможете структурированно описать ИИ‑продукт — его ценность, данные, модель и критерии успеха.
Поиск задач для ИИ
Научитесь отделять problem space от solution space, чтобы находить задачи, где нейросети помогают достичь бизнес‑целей, и избегать неоправданного внедрения технологии.
Работа с данными
Разберётесь, какие данные нужны для обучения моделей и как продакт участвует в их сборе, обогащении, разметке и балансировке.
Выбор модели
Освоите основные типы ML‑задач: классификацию, регрессию и ранжирование. Познакомитесь с подходами к обучению моделей для решения разных продуктовых задач.
Метрики
Научитесь интерпретировать метрики качества моделей — precision, recall, F1, ROC‑AUC. Поймёте, как принимать продуктовые решения на их основе.
Воркшоп по AI Canvas
Заполните AI Canvas на примере реальных продуктов.
Опишете концепцию AI/ML‑продукта в AI Canvas: данные, модель, метрики, обоснование
3
1 проект・2 недели
Управление разработкой ML‑продукта
  • Kanban
  • Agile
  • Kanplan
  • PoC
  • Baseline
  • Latency
  • Batch
  • Streaming
  • Scrum
Цикл разработки продукта
Разберётесь в этапах разработки: Proof of Concept, baseline‑модель, продакшн. Узнаете, какие задачи решает продакт на каждом этапе.
Команда
Поймёте, за что отвечают Data Engineer, специалист по Data Science и ML‑инженер. Научитесь распределять между ними задачи.
Agile в ИИ‑разработке
Научитесь адаптировать Scrum и Kanban под разработку ML‑продукта. Узнаете, как применять Kanplan в проектах.
Выбор технического решения
Научитесь принимать продуктовые решения с учётом технических ограничений (latency). Разберётесь, когда использовать batch и streaming и как выбирать между эвристиками и моделями.
Воркшоп по запуску МVP
Распишете этапы и задачи для разработки минимальной жизнеспособной версии ИИ‑продукта.
Сможете планировать разработку продукта: составлять план действий, распределять задачи и понимать технические решения
4
1 проект・2 недели
Запуск и оценка эффекта ИИ‑продукта
  • A/B‑тест
  • ROI
  • Прокси‑метрики
Прокси‑метрики
Поймёте, как работают косвенные метрики, когда они не отражают реальное качество ИИ‑продукта и как это учитывать при оценке.
Тестирование
Разберётесь в подходах к тестированию продукта: офлайн‑оценка, A/B‑тесты и гибридные схемы. Сможете выбирать метод под задачу.
Интерпретация экспериментов
Научитесь анализировать результаты тестирования с учётом краткосрочных и долгосрочных эффектов.
Экономика
Научитесь расчитывать затраты на данные, разметку и вычислительные ресурсы. Поймёте, как оценивать ROI ML‑продуктов.
Сессия ответов на вопросы
Закроете пробелы в понимании материала на онлайн‑встрече с экспертом курса.
Составите отчёт по итогам тестирования ИИ‑продукта: оцените метрики, посчитаете ROI и примете решение о запуске, доработке или отказе от внедрения
5
1 проект・4 недели
Системный дизайн GenAI‑продукта
  • RAG
  • Fine‑Tuning
  • Агенты
  • MCP
  • LLM
  • VLM
  • Токенная экономика
Возможности GenAI
Поймёте, в каких задачах GenAI работает лучше классического ML, а где ML остаётся более надёжным и эффективным решением.
Инструменты
Разберётесь, как работают ключевые подходы и технологии GenAI: prompting, context engineering, RAG, fine‑tuning, tool calling, агенты и MCP. Поймёте, когда их применять.
UX
Научитесь проектировать интерфейсы GenAI‑продуктов с учётом особенностей технологии: неопределённые ответы, доверие пользователей и управление ожиданиями.
Техническая реализация
Узнаете, как выбирать между Сloud API и on‑premise-решениями с учётом latency и инфраструктурных требований.
Экономика
Научитесь рассчитывать токенную экономику, оптимизировать промпты и управлять бюджетом продукта.
Воркшоп по запуску GenAI‑продукта
Заполните AI Canvas для GenAI‑продукта, спланируете релиз MVP.
Спланируете запуск GenAI‑продукта: концепция, план разработки и проверки, расчёт токенной экономики
6
1 неделя
Безопасность и юридические вопросы
  • Risk Review
  • Privacy
  • Интерпретируемость
Этические и репутационные риски
Научитесь выявлять предвзятость моделей, дискриминационные сценарии и репутационные риски.
Безопасность персональных данных
Разберётесь в требованиях к защите данных: анонимизация, шифрование и контроль доступа в ИИ‑продуктах.
Юридические ограничения
Поймёте, какие правовые ограничения действуют в разных сферах (медицина, финансы, госуправление) и как распределяется ответственность при использовании ИИ.
Интерпретируемость ИИ‑решений
Узнаете, как объяснимость модели влияет на безопасность продукта и доверие к нему.
Сможете оценивать риски и учитывать этические, правовые и технические ограничения при запуске ИИ‑продуктов
7
Расширенный и максимальный тариф・1 проект・1 неделя
Границы GenAI и классического ML
  • LLM
  • VLM
  • NER
  • RecSys
  • OCR
  • CV
  • Computer Vision
LLM как NER
Разберёте, как LLM решают задачи извлечения сущностей из текста и в каких случаях они дают лучший результат по сравнению с классическими подходами.
LLM как RecSys
Узнаете, как LLM используются для генерации рекомендаций и персонализации контента, в каких сценариях такой подход оправдан.
VLM как OCR
Поймёте, как использовать VLM для извлечения текста из документов и изображений, разберётесь с возможностями и ограничениями.
VLM как CV
Рассмотрите, как применять VLM для базового анализа изображений и чем такой подход отличается от классического Computer Vision.
Проанализируете реальный продукт и выберете между классическим ML и GenAI для разных компонентов системы
Расширенный и максимальный тариф
Кейс-клуб
На примере реальных продуктов разберёте, когда применять классическое ML и GenAI. Получите от экспертов советы, которые пригодятся в работе.
Расширенный и максимальный тариф
Разбор резюме
С помощью дополнительных уроков доработаете резюме. Эксперты Яндекс Практикума его проверят и дадут рекомендации, чтобы вы усилили самопрезентацию.
8
Максимальный тариф・3 проекта・8 недель
Модуль по вайбкодингу
  • MVP
  • Git
  • SourceCraft
  • Лендинг
  • CRM
  • Cервис бронирования
Цикл и инструменты вайбкодинга
Разберётесь в подходе к вайбкодингу, настроите рабочее окружение и освоите Git и SourceCraft для работы над проектами.
Сборка и развёртывание лендинга
Научитесь собирать MVP лендинга с помощью ИИ — от подготовки контекста и документации до запуска сайта и сохранения данных из формы.
Создание CRM‑системы
Создадите CRM Lite: спланируете разработку, настроите операции с данными и освоите поиск и исправление ошибок в приложении.
Разработка сервиса бронирования
Реализуете сценарий бронирования, настроите работу с данными и создадите пользовательский интерфейс.
4 воркшопа
На 4 встречах с наставниками разберёте кейсы: как работать с проектом, создавать лендинги, СRM‑систему, cервис бронирования с помощью вайбкодинга.
2 сессии ответов на вопросы
Закроете пробелы в понимании материала на онлайн‑встречах с экспертом курса.
Выполните 3 проекта: создадите лендинг, СRM‑систему и сервис бронирования с помощью нейросетей
Получите сертификат о завершении курса
Попробовать бесплатно
Как устроен курс
Никаких давно снятых видео и длинных лекций
Вы осваиваете теорию и закрепляете её на практикена платформе. Можно проходить курс во сколько и где удобно, главное — сдавать работы вовремя.
По расписанию только воркшопы с наставниками, остальное — в своём темпе
Опытные наставники разбирают сложные кейсы и отвечают на ваши вопросы на живых воркшопах. Если не успеваете, можно смотреть в записи.
Курсы в Практикуме похожи на реальную работу
Программа поделена на спринты — отрезки по 2–4 недели, за которые вы изучаете тему и делаете проект. Потом отправляете его на ревью, а эксперты проверяют и комментируют. И тот же цикл дальше, пока не дойдёте до конца.
Практикум ИИ помогает проходить курс
Когда в теории что‑то непонятно, нейросеть ответит на вопросы или объяснит материал другими словами. А в конце каждого урока подготовит краткий пересказ о самом главном.
Этот курс может оплатить
ваш работодатель
Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25
  • Расскажем всё про курс
  • Сообщим стоимость
  • Ответим на ваши вопросы
  • Подготовим договор и счёт
 
  •                                        

Если у вас есть вопросы, оставьте заявку — мы позвоним

Менеджер расскажет о курсе и предложит персональную скидку

Или позвоните нам сами, по Беларуси — бесплатно:
+375 (17) 336-45-75
Политика конфиденциальности
Отвечаем на вопросы
Каким требованиям нужно соответствовать? Надо ли уметь программировать?
Для старта достаточно базового понимания продуктовых концепций — жизненного цикла продукта, продуктовых метрик. Знания в бласти AI/ML, GenAI не нужны — вы разберётесь с особенностями таких продуктов на курсе.

Навыки программирования не требуются — вы не будете писать код руками, как в классической разработке. Если вы уже знакомы с нейросетями, это будет плюсом, но также необязательно.
Чем этот курс отличается от обычного курса по продакт‑менеджменту?
Курс сфокусирован на особенностях AI/ML- и GenИИ‑продуктов. Вы разберётесь в работе с данными и моделями, тестировании и оценке качества AI‑решений, экономике ИИ‑продуктов, взаимодействии с технической командой. Эти темы не рассматриваются в классических курсах по продакт‑менеджменту.
Будут ли на курсе разбираться классическое ML и GenAI?
Да. Программа охватывает оба направления: вы изучите принципы работы классических ML‑продуктов и особенности GenAI‑решений, включая LLM, RAG, агентов и современные ИИ‑инструменты. Это поможет понимать, какой подход оптимальнее для конкретной задачи и как управлять продуктами на базе разных технологий.
Понадобятся ли для прохождения курса какие‑либо платные сервисы?
Нет, задания можно выполнить с помощью бесплатных инструментов. Мы подскажем, какие сервисы понадобятся на каждом этапе обучения, и поможем выбрать подходящую модель.

Платная подписка не является обязательной, но может сделать обучение комфортнее за счёт большего количества запросов и доступа к более мощным моделям.
Кто будет помогать мне проходить курс?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний, которые запускали и масштабировали AI/ML‑проекты.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
Если вам нужно больше времени на выполнение проекта, напишите куратору. Он подскажет, как согласовать новый дедлайн.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Если курс ещё не начался, вернём всю сумму. Если ваша когорта уже стартовала, можно сделать частичный возврат — подробности в 7 пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, для этого нужно закончить курс и успешно выполнить итоговый проект. Тогда вы получите сертификат о завершении курса в электронном виде.
Вы поможете сменить или найти работу?
На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Курс будет стоить меньше, если оплатить его сразу целиком.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить курс в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.
На каком языке проходит курс?
Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими участниками курса.
В какой валюте можно оплатить курс?
Оплатить курс можно в любой валюте, кроме российских рублей.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы указываем примерную стоимость в долларах США, но списание будет в казахстанских тенге, а конвертация — по курсу вашего банка.

Давайте поможем

Мы работаем с 09:00 до 18:00 по минскому времени и связываемся в течение одного дня. Если оставите заявку сейчас, то перезвоним уже в рабочее время.

Политика конфиденциальности