−15% при полной оплате в течение 10 дней

Автоматизация деловых процессов с применением искусственного интеллекта

Освойте анализ бизнес-процессов, проектирование ИИ-решений и контроль качества моделей. Ключевые темы: корпоративные данные, машинное обучение, генеративный ИИ, роботизация, информационная безопасность. Обучение проходит дистанционно. Итоговый документ — диплом или удостоверение установленного образца.

Объёмот 73 ч.
Старт28 августа
ФорматДистанционно
Квалификацияспециалист по внедрению искусственного интеллекта
Гос. лицензия№ Л035-01279-64/00197258
2 000+ программПо 350+ направлениям
100% дистанционноУчитесь в удобное время
РассрочкаБез процентов и переплат

О профессии в сфере искусственного интеллекта и автоматизации деловых процессов

После обучения вы получите квалификацию: специалист по внедрению искусственного интеллекта

О профессии: Специалист по внедрению искусственного интеллекта анализирует работу организации и создаёт решения, которые автоматизируют обработку документов, обращений, изображений, данных и повторяющихся операций. Профессия объединяет знания бизнес-анализа, архитектуры данных, машинного обучения и управления изменениями.

Чем занимается: Специалист обследует процессы, определяет требования и оценивает, где применение ИИ даст измеримый результат. Он подготавливает данные, выбирает модели и сервисы, проектирует интеграцию с корпоративными системами, организует испытания и контролирует показатели качества после запуска.

Где работает: Такие специалисты востребованы в ИТ-компаниях, банках, промышленности, торговле, логистике, телекоме, консалтинге и крупных организациях с программами цифровой трансформации. Они могут входить в команды аналитики, автоматизации, разработки продуктов, управления данными или корпоративной архитектуры.

Должностные обязанности:
  • Моделирование действующих процессов и поиск операций для автоматизации.
  • Сбор требований и подготовка технической и проектной документации.
  • Организация подготовки, проверки и защиты корпоративных данных.
  • Выбор моделей, проектирование интеграций и координация внедрения.
  • Проведение испытаний, оценка точности и анализ ошибок системы.
  • Мониторинг моделей, управление изменениями и контроль рисков.

Востребованность в настоящее время: Организации автоматизируют документооборот, клиентский сервис, аналитику и внутренние операции, поэтому им нужны специалисты, способные превратить возможности ИИ в управляемое решение. Особенно ценится сочетание технического понимания с умением описывать процессы, считать эффект и взаимодействовать с владельцами бизнеса.

История профессии: Направление развивалось на стыке автоматизации управления, анализа данных и корпоративных информационных систем. С распространением машинного обучения, обработки естественного языка и генеративных моделей задачи выделились в самостоятельную роль, отвечающую за полный цикл внедрения ИИ.

Будущее профессии: Роль будет смещаться от запуска отдельных моделей к построению портфелей интеллектуальных сервисов и автономных рабочих сценариев. Карьерное развитие возможно в сторону архитектора ИИ-решений, руководителя проектов автоматизации, владельца цифрового продукта или эксперта по управлению моделями и данными.

Обучение:
  • Обучение является самым доступным по цене в России.
  • Вы можете получить образование в полностью дистанционном формате, без необходимости выходить из дома.
  • По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке, соответствующий установленным образцам.
  • Наша организация имеет действующую лицензию на образовательную деятельность в области профессиональной переподготовки.

Присваиваемая квалификация

специалист по внедрению искусственного интеллекта

Требования к слушателям

Наличие высшего или среднего профессионального образования

Документ по окончании

Диплом о профессиональной переподготовке

Демодоступ

Пробный тест по открытой секции

Теория управления и моделирования бизнес-процессов

10 вопросовИтог сразу после ответа
Проверьте себя на фрагменте курсаВопросы взяты из тестирования LMS по третьей открытой секции.

Получите программу, цену или демо-доступ

Как с вами связаться?

О программе обучения


Научиться выявлять процессы, подходящие для интеллектуальной автоматизации, проектировать решения на основе данных и организовывать их внедрение. Слушатель сможет оценивать результативность моделей и поддерживать их безопасную эксплуатацию.

- Разрабатывать документацию по требованиям, данным и архитектуре ИИ-решения
- Организовывать внедрение моделей и роботизированных компонентов в рабочие процессы
- Контролировать качество данных, прогнозов и генерируемых материалов
- Планировать испытания, ввод в эксплуатацию и мониторинг системы
- Обеспечивать сопровождение решения с учётом требований безопасности и этики

- Принципы моделирования и цифровой трансформации деловых процессов
- Конструкции корпоративных хранилищ, потоков данных и интеграционных систем
- Методы машинного обучения, обработки языка, документов и изображений
- Требования к документации, качеству, безопасности и этичному применению ИИ
- Подходы к эксплуатации, мониторингу и обновлению интеллектуальных систем

- Умение обследовать процесс и определять потенциал автоматизации
- Навык готовить данные и выбирать подходящий метод машинного обучения
- Способность проектировать архитектуру корпоративного ИИ-решения
- Умение проверять качество модели и документировать результаты испытаний
- Навык организовывать внедрение, мониторинг и сопровождение системы
Автоматизация деловых процессов с применением искусственного интеллекта - это курс для специалистов, которые хотят проектировать и внедрять интеллектуальные решения в организациях. Слушатели учатся анализировать процессы, готовить данные, выбирать модели и контролировать качество их работы. Освоенные компетенции помогают участвовать в проектах цифровой трансформации и развиваться в направлении внедрения ИИ.

Доступные программы обучения

Проф. переподготовка

Дисциплин для изучения12 шт
Старт обучения28 августа
Продолжительность3 месяца
Цена за месяц6 000 ₽/мес
Полная стоимость18 000 ₽
Образцы диплома (выпускная работа):
Чем отличаются ВР от ИТ?

ВР (выпускная работа) — слушатель выполняет итоговую аттестационную работу по теме курса. ИТ (итоговое тестирование) — слушатель проходит итоговый тест. Оба варианта дают диплом установленного образца, отличающийся внешним видом (см. образцы выше).

🔥 При полной оплате в течение 10 дней, после заключения договора — дополнительная скидка 3 000 ₽

Старт обучения 28 августа 2026

Получить программу, цену и образец документаОтправим в мессенджер: стоимость, старт обучения, демо-доступ и подсказку по ФИС ФРДО.
Записаться на курс

Повышение квалификации

Дисциплин для изучения5 шт
Старт обучения28 августа
Продолжительность1 неделя
Полная стоимость8 000 ₽

🔥 Оплата программы повышения квалификации «144ч» производится в полном объёме при зачислении

Старт обучения 28 августа 2026

Получить программу, цену и образец документаОтправим в мессенджер: стоимость, старт обучения, демо-доступ и подсказку по ФИС ФРДО.
Записаться на курс

Как проходит обучение

5 простых шагов от заявки до получения документа

01

Оставьте заявку

Заполните форму на сайте или позвоните нам по телефону. Менеджер свяжется в течение 15 минут.

02

Заключите договор

Подпишите договор онлайн. Оплатите сразу со скидкой 15% или оформите рассрочку без переплат.

03

Обучайтесь онлайн

Проходите курс в личном кабинете в удобное время. Лекции, видео и тесты доступны 24/7.

04

Пройдите аттестацию

Итоговый онлайн-тест или выпускная квалификационная работа — на выбор.

05

Получите документ

Диплом или удостоверение установленного образца с доставкой по всей России.

⚡ Не более 1 минуты

Подходят ли вам наши курсы?

Ответьте на 5 коротких вопросов и узнайте, насколько наш формат обучения соответствует вашим ожиданиям. Честно расскажем о наших сильных сторонах и ограничениях.

Полный список дисциплин по курсу:
Автоматизация деловых процессов с применением искусственного интеллекта

Нажмите на объём часов у дисциплины, чтобы перейти к соответствующей программе обучения

Этот предмет имеет цель раскрыть принципы построения архитектуры корпоративных данных. Теоретический материал охватывает источники, модели, хранилища и потоки данных, интеграционные механизмы, метаданные, управление качеством, разграничение доступа и подготовку информационной основы для аналитических систем.
Данный предмет предназначен для освоения теоретических основ искусственного интеллекта. Слушатели рассмотрят основные направления ИИ, типы обучающих задач, принципы работы алгоритмов и нейронных сетей, роль данных и метрик, ограничения моделей, вопросы интерпретируемости, безопасности и этичного применения.
Этот предмет предназначен для изучения математических понятий, лежащих в основе машинного обучения. Слушатели рассмотрят векторы, матрицы, производные, вероятности, статистические оценки и методы оптимизации, необходимые для понимания принципов построения и оценки моделей.
Этот предмет имеет цель сформировать представление о принципах сбора, очистки, преобразования и исследования данных. Слушатели изучат типы данных, способы обработки пропусков и выбросов, методы описательной статистики, визуального анализа и оценки качества наборов данных.
Этот предмет имеет цель раскрыть принципы применения машинного обучения для автоматизации деловых процессов. Слушатели изучат основные типы моделей, задачи классификации, регрессии и кластеризации, критерии выбора алгоритмов и подходы к оценке результатов.
Назначение данного предмета заключается в том, чтобы раскрыть теоретические основы цифровой трансформации: её цели, этапы, модели зрелости и влияние технологий на структуру деловых процессов. Слушатели рассмотрят принципы анализа текущего состояния, определения целевого процесса и оценки организационных изменений.
Данный предмет предназначен для теоретического освоения принципов управления и моделирования бизнес-процессов. Рассматриваются процессный подход, нотации описания, декомпозиция операций, распределение ролей, показатели результативности, методы выявления ограничений и обоснования изменений.
Данный предмет предназначается для изучения принципов глубокого обучения и устройства нейронных сетей. Слушатели рассмотрят основные архитектуры, функции активации, обучение с обратным распространением ошибки, методы регуляризации и области применения нейросетевых технологий.
Этот предмет имеет цель раскрыть методы автоматической обработки корпоративных текстов. Слушатели изучат представление языка, классификацию и извлечение информации, анализ тональности, семантический поиск, обобщение текстов и особенности интеграции языковых моделей в информационные системы.
Данный предмет предназначается для изучения принципов генеративного искусственного интеллекта. Слушатели рассмотрят устройство и возможности генеративных моделей, создание текстов и других материалов, методы составления запросов, ограничения технологий и подходы к контролю результатов.
Данный предмет предназначается для изучения технологий извлечения и анализа информации из документов. Слушатели рассмотрят распознавание текста, определение структуры, классификацию, поиск сущностей, проверку данных и применение интеллектуальной обработки в корпоративном документообороте.
Данный предмет предназначен для изучения методов анализа изображений и видеоданных в деловых процессах. Слушатели рассмотрят классификацию, обнаружение и распознавание объектов, контроль качества, анализ визуальных документов, а также критерии выбора и оценки моделей компьютерного зрения.
Этот предмет предназначен для изучения принципов построения разговорных интеллектуальных систем. Слушатели рассмотрят распознавание намерений, управление диалогом, генерацию ответов, использование баз знаний, оценку качества общения и особенности внедрения чат-ботов и голосовых помощников.
Этот предмет имеет цель раскрыть принципы роботизации повторяющихся деловых операций. Слушатели изучат архитектуру программных роботов, выбор процессов для автоматизации, сценарии взаимодействия с информационными системами, обработку исключений и сочетание роботизации с интеллектуальными технологиями.
Этот предмет имеет цель сформировать представление об интеллектуальной поддержке управленческих решений. Слушатели изучат методы анализа данных, прогнозирования и оптимизации, правила и модели выбора, способы учета неопределенности, объяснимость рекомендаций и критерии качества решений.
Этот предмет предназначен для изучения принципов проектирования решений на основе искусственного интеллекта. Слушатели рассмотрят компоненты и уровни архитектуры, потоки данных, интеграцию моделей с корпоративными системами, требования к масштабируемости, надежности и сопровождению.
Этот предмет предназначен для изучения управления моделями искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла. Слушатели рассмотрят контроль данных и версий, оценку качества, развертывание, мониторинг, выявление деградации, обновление моделей и организацию процессов сопровождения.
Этот предмет предназначен для изучения угроз, норм и этических принципов применения искусственного интеллекта. Слушатели рассмотрят защиту данных и моделей, управление доступом, устойчивость к атакам, конфиденциальность, справедливость, прозрачность, ответственность и контроль рисков.

Не нашли то, что искали?

Наш AI-помощник проанализирует ваши потребности и мгновенно подберёт оптимальный курс из всего каталога — с объяснением, почему именно он вам подойдёт. Это бесплатно и занимает всего несколько секунд!

Лицензия на образовательную деятельность

Лицензия

Лицензия № Л035-01279-64/00197258

Выдана Министерством образования Саратовской области. Все выдаваемые документы проходят регистрацию в ФИС ФРДО.

Остались вопросы по программе или документам?

Как с вами связаться?