Поиск и анализ информации с помощью нейросетей

Формат
Очно и онлайн
Продолжительность
8 ак.ч.
Ближайший старт
19 марта
17 000 ₽
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 обучения
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
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
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
Стоимость
Преподаватели
  • Игорь Печёнкин
    Специалист в области OSINT, председатель «Клуба Кибердеда»
Остались вопросы?
Мы свяжемся с вами в течение рабочего дня