Все что вы хотели знать о современных нейросетях, но не знали, у кого спросить. Представляем базовую программу-интенсив от эксперта в области бизнес-разведки и OSINT, которая введет вас в данную тематику и задаст правильный вектор дальнейшего освоения искусственного интеллекта.
В результате обучения слушатели получат:
- Понимание возможностей и ограничений современных нейросетей
- Навыки корректного применения LLM для аналитических задач
- Практические методики анализа юридических и физических лиц
- Готовые шаблоны и структуры аналитических справок
Кому адресован:
- Бизнес-аналитикам
- Специалистам по безопасности
- Юристам и комплаенс-офицерам
- OSINT-исследователям в области бизнес-анализа, журналистики, маркетинга
- Частным лицам, интересующимся передовыми методами поиска информации
Программа:
1. Основы применения нейросетей в аналитике и работе с данными:
1.1. Типология моделей машинного обучения:
- Обзор основных классов моделей машинного обучения: supervised, unsupervised, semi-supervised, reinforcement learning
- Роль больших языковых моделей (LLM) в аналитических и исследовательских задачах
- Ограничения и зоны ответственности LLM при работе с данными
1.2. Сравнительный анализ ведущих LLM-моделей:
- Обзор и сравнение ведущих LLM-моделей 2025 года (GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek и др.)
- Критерии выбора модели в зависимости от задачи: аналитика, работа с текстами, структурирование данных, выводы и рекомендации
- Особенности reasoning, точности и устойчивости результатов
1.3. Обзор российских LLM-моделей:
- Обзор российских языковых моделей и платформ (GigaChat, YandexGPT и др.)
- Возможности и ограничения российских моделей при решении аналитических и исследовательских задач
- Сценарии целесообразного использования российских LLM в корпоративной среде
1.4. Методы создания эффективных промптов:
- Принципы формулирования запросов для аналитических задач
- Структурирование промптов: роль, контекст, ограничения, формат результата
- Использование примеров (few-shot) и пошагового анализа
- Типовые ошибки при работе с нейросетями и способы их устранения
1.5. Безопасность при использовании нейросетей:
- Риски утечки данных при работе с облачными AI-сервисами
- Ограничения на загрузку конфиденциальной информации
- Практики безопасного взаимодействия с нейросетями в корпоративной среде
2. Обзор AI-решений для различных задач и сфер применения:
2.1. Использование нейросетей в аналитических задачах:
- Обзор существующих AI-инструментов для анализа данных без программирования
- Применение нейросетей для предварительного анализа, классификации и обобщения информации
2.2. Анализ социальных сетей и веб-ресурсов:
- Поиск и анализ открытой информации в социальных сетях
- Анализ сайтов, публикаций, цифрового следа и публичной активности
- Выявление связей, повторяющихся паттернов и аномалий
2.3. Маркетинг и бизнес-анализ:
- Использование нейросетей для анализа рынков и конкурентной среды
- Подготовка аналитических обзоров и сравнительных отчётов
- Поддержка принятия управленческих решений на основе данных
2.4. Работа с юридическими и судебными документами:
- Анализ судебной практики и правовых документов
- Выявление ключевых рисков, повторяющихся сценариев и значимых факторов
- Автоматизация первичной обработки юридической информации
2.5. Экономическая безопасность и противодействие мошенничеству:
- Использование AI для выявления потенциальных финансовых и репутационных рисков
- Анализ аффилированности, связей и подозрительных признаков
- Поддержка задач Due Diligence и комплаенс-проверок
2.6. Расширенная функциональность ChatGPT:
- Использование ChatGPT для поиска и анализа информации без навыков программирования
- Структурирование больших массивов текстовых данных
- Подготовка аналитических справок и отчётов
3. Анализ юридических и физических лиц с использованием нейросетей:
3.1. Анализ юридических лиц:
- Использование нейросетей для поиска и систематизации информации о юридических лицах
- Анализ регистрационных данных, деловой активности, судебных споров и публичного фона
- Формирование краткой аналитической справки по компании на основе открытых источников
3.2. Анализ физических лиц:
- Использование нейросетей для поиска информации о физических лицах
- Анализ публичных данных, деловой активности, связей и упоминаний
- Формирование аналитической справки о физическом лице и выявление потенциальных рисков
4. Лекция Андрея Масаловича «Проблемы, ограничения и перспективы работы с нейросетями». Вопросы и ответы.
Авторы:
Игорь Печёнкин
- Специалист в области OSINT, председатель «Клуба Кибердеда»
Андрей Масалович
- Куратор и ведущий преподаватель по Интернет-разведке, поиску и анализу информации
- Основатель современной школы Интернет-разведки в России
- Создатель поисковой системы Avalanche
- Президент Консорциума «Инфорус»
Старт 17 сентября 2026 года.
