AI-прототипирование
для продакта

→ Вокруг AI много хайпа. Мы сразу же разберемся, что на самом деле делают инструменты типа Replit, Bolt, v0.
→ Начнем с простого примера одностраничного приложения: построим его прототип за несколько минут.
→ Продолжим примером прототипа на основе готового дизайна
→ Попробуем сгенерировать приложение прямо из документа PRD

Симулятор - это возможность закрепить материал на новых примерах и кейсах.

→ Нам понадобится быстрый ликбез в "Технологии для продакта". Важно, чтобы ты понимал основы бэкенд-сервисов и API. Тебя ждут 2 вводных урока.
→ Еще 3 урока для практики тем первого воркшопа

→ Быстро повторим теорию современного теха (сервисы, API, баз данных)
→ Добавим нашему приложению внешние интеграции и базы данных
→ Разберем процесс "деплоя", чтобы приложение стало доступно по ссылке всем
→ Разберем еще несколько продвинутых тем

→ На основе всех пройденных тем у тебя будет возможность создать свой продукт и получить фидбек ментора
→ По итогам курса мы создадим закрытую библиотеку продуктов и промптов для участников

От лидеров ждут результатов, а не теоретических идей. Поэтому цель любого курса - превратить знания в навык, решая много задач и проблем.

А еще студенты отмечают:

• структурный подход обучения (от простого к сложному)
• конкретные инструменты
• полезные дополнительные материалы
• незаезженные статьи разного уровня сложности

Ключевая ценность - иммерсивные задания, которые неотличимы от работы с реальным продуктом. Решая их, ты попробуешь прожить 10+ лет опыта в концентрированной истории.

Что отметили ученики:

• сценарная игра и погружение в увлекательные кейсы
• персонажи из реальной компании: CEO, CTO, Enginering Manager, коллеги-продакты
• формат диалога с разбором ошибок, подробный фидбэк
• самостоятельное прохождение в любое время

Говорят, что это лучший формат, который есть на рынке :)

Продукты созданы для продактов, которые хотят расти: студенты решают такие же практические задачи, с которыми ежедневно сталкиваются опытные PM-ы в международных компаниях. Основная цель при выборе кейсов - показать, что продукты и проекты бывают очень разными. Это сложно понять, если работаешь 5 лет над одним продуктом и проходишь курсы, которые повторяют уже существующие знания.

Что крутого:

• курсы учат применять навыки на работе
• курсы расскажут, как четко структурировать знания в голове
• в любое время можно освежить знания по чек-листу
• если техника не подведет, то доступ к материалам будет неограничен

В курсы вложен опыт, применяемый каждый день: 7+ лет построения продуктов в боевых условиях в таких компаниях как Booking.com, Wolt, Flo.

Что это дает студенту:

• возможность практиковаться на реальных задачах и факапах международных компаний
• посмотреть опыт глобальных продуктов и позадавать вопросы типа «а как там у них это работает?»
• узнать о возможностях вырасти в карьере и попасть в большую компанию

Если коротко:
Все курсы отвечают на немного разные и непересекающиеся вопросы, поэтому некоторые студенты хотят пройти все: начинают с основ, расширяют их "Профессией PM ML", потом "LLM"-курсом и, наконец, приходят на "AI-прототипирование", чтобы посмотреть, на что способны современные LLM-ки с точки зрения автогенерации кода.

А теперь подробнее:

Начинать лучше с “Основ ML”. Там рассказывается база про то, что такое ML, какие задачи он решает хорошо, как их замечать, а где он бессилен. Ну и главное — какая в этом всём роль продакта. Будет полезно всем без исключения (и не только продактам).

Курс “Профессия PM ML” — для тех, кому достался ML-продукт и несколько суровых ML-инженеров. Где брать данные? Как их чистить? Что пойдет не так при запуске? Куда удрейфует модель через месяц? В общем, более продвинутые темы для тех, кому базы уже недостаточно.

Курс “LLM для продакта” — про революционное направление в мире AI, которое набирает обороты в бизнесе. LLM-модели позволяют решать те 5–10% классов задач, где классический ML бессилен или неэффективен (например, анализ текста, генерацию речи, пошаговое мышление). При этом классический ML никуда не исчезнет: задачи оптимизации (например, определение цены) решать LLM-ками довольно бессмысленно.

Курс “AI-прототипирование для продакта” учит делать первые шаги в создании реалистичных прототипов (или даже работающих простых продуктов) без кода: его за тебя пишет LLM-ка. Полезно всем, кто хочет пробовать свои идеи как можно быстрее, а может быть, и запустить простой пет-проект в одиночку.

Нет, по мере усложнения AI-код будет требовать все больше внимания и сил, и тебе придется решить, готов ли ты быть продактом и парт-тайм программистом (вряд ли). А потом ты просто упрешься в потолок сложности. Более того, работа по привлечению пользователей никуда не делась - откуда они узнают о твоем гениальном продукте?

Так что империя подождет, но уже сегодня AI позволяет (а) быстро презентовать идеи за счет имитации сложных процессов и (б) строить простые (todo-лист) и средние продукты (система личного бюджета, интегрированная с платежкой) самостоятельно.

Да, курс рассчитан на лидеров, которые вообще не понимают в технологиях. Мы расскажем об основных понятиях, которые нужны на практике именно лидеру (а не программисту!), чтобы создавать прототипы с нуля.

Да! Если ты дизайнер, то можешь научиться превращать свои наработки в работающие прототипы.
Если ты начинающий предприниматель, то сможешь сделать первые шаги вообще без команды.
А если ты из другой роли, то приходи посмотреть, на что способны современные технологии.

В данном курсе мы рассматриваем очень конкретную область знаний - AI-прототипирование. Сами по себе (без базы) они не сделают тебя суперспециалистом, но при этом никуда и не денутся - ты просто будешь знать один кусок знаний. Это как построить мощный двигатель машины, у которой еще нет колес: ехать не на чем, но в то же время движок ждет своего часа.

Поэтому совсем новичкам мы рекомендуем проходить основу параллельно со спецкурсами: базовых материалов много и они относительно несложные, а специалист, который сразу прокачивает нужные (сложные) дисциплины будет расти сильно быстрее остальных, потому что сразу погружен в реальные (а не упрощенные) задачи.