01
Собранный roadmap
Что изучать сначала, что отложить и какие материалы подходят под цели бизнеса, builder или engineer.
AI IMPLEMENTATION NAVIGATOR
От основ AI до RAG, агентов и production — в правильном порядке
Структурированная система обучения и внедрения для тех, кому не нужны 100 случайных закладок. Внутри: три траектории, roadmap из 9 модулей, авторские шаблоны внедрения, практические задания и проверенный каталог внешних ресурсов.
ЧТО ИМЕННО ВЫ ПОКУПАЕТЕ
Внешние курсы остаются бесплатными. Платной является система вокруг них
02
Implementation Workbook
Use-case scoring, prompt canvas, RAG canvas, agent design, evaluation scorecard, security checklist, pilot plan и ROI framework.
03
Двуязычный комплект
Русская и английская версии Navigator плюс редактируемый workbook для практической работы.
Этот продукт не продаёт доступ к курсам Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Anthropic, Google, LangChain или независимых авторов. Эти ресурсы остаются на сайтах владельцев. Цена $39 относится к авторской систематизации Дениса Миронова: порядок прохождения, пояснения, задания, шаблоны и система обновления.
ВЫБЕРИТЕ ГЛУБИНУ
Один Navigator — три траектории
01
Business / no-code
Рекомендуемый путь: 4 недели
AI-грамотность, prompting, проектирование workflows, выбор use cases, governance и план пилота. Код необязателен.
02
Builder
Рекомендуемый путь: 8 недель
API, RAG, tools, агентные паттерны, LangGraph, evaluation и два рабочих прототипа. Желательны базовые Python или TypeScript.
03
Engineer
Глубокий путь: 12+ недель
Transformers, datasets, fine-tuning, reasoning models, observability, deployment и production-архитектура AI-агентов.
ROADMAP
9 модулей: от понимания до внедрения
01
Основы AI
Разобраться в LLM, выборе моделей, responsible AI, токенах/контексте и в том, где генеративный AI реально создаёт ценность для бизнеса.
02
Prompt & context engineering
Перейти от случайных промтов к повторяемым структурам, управлению контекстом, structured outputs и критериям оценки.
03
API, tools и структурированные workflows
Научиться строить процессы, которые предсказуемо используют модели, инструменты и API, а не зависят от одного чат-окна.
04
RAG и знания бизнеса
Спроектировать retrieval: источники, chunking, embeddings, vector search, grounding, ссылки, доступы и контроль актуальности.
05
AI-агенты
Tool use, memory, planning, multi-agent, human approval и понимание, когда агент действительно нужен, а когда достаточно обычного workflow.
06
Реальные проекты
Использовать open-source примеры как референсы и собрать собственные системы для поддержки, исследований, операций или внутренней продуктивности.
07
Evaluation и observability
Проверять качество до запуска, трассировать ошибки, строить eval datasets, ловить регрессии и наблюдать production-поведение.
08
Production и deployment
Безопасность, права доступа, контроль стоимости, Docker/API deployment, мониторинг, fallback-логика и управление изменениями.
09
Внедрение в бизнес
Оценить use cases, ROI, владельцев процесса, правила согласования, запустить пилот и превратить его в повторяемый операционный процесс.
АВТОРСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ
Чтобы обучение превращалось в реальный план внедрения
A
AI Use-Case Scorecard
Оценка влияния, частоты задачи, готовности данных, риска, сложности интеграции и time-to-value.
B
Prompt & Context Canvas
Role, task, context, constraints, tools, output schema и критерии оценки результата.
C
RAG Design Canvas
Источники, ingestion, chunking, retrieval, grounding, права доступа и актуальность данных.
D
Agent Design Canvas
Цель, tools, memory, permissions, human approval, failure states, бюджет и stop conditions.
E
Evaluation Scorecard
Quality, groundedness, task completion, latency, cost, safety и regression checks.
F
Pilot → Production Checklist
Owner, scope, baseline, критерии запуска, доступы, monitoring, fallback и rollout.
ОСНОВНЫЕ ПРОВЕРЕННЫЕ РЕСУРСЫ
Стартуйте отсюда — официальные и полезные источники
Navigator задаёт порядок и практические задания. Сами материалы остаются внешними и периодически перепроверяются.
01
Microsoft — Generative AI for Beginners
21 урок: база Generative AI с примерами на Python и TypeScript.
Открыть оригинал ↗02
Microsoft — AI Agents for Beginners
18 уроков по созданию AI-агентов.
Открыть оригинал ↗03
Hugging Face — Agents Course
Бесплатный курс из четырёх основных юнитов с практическими заданиями.
Открыть оригинал ↗04
Hugging Face — LLM Course
Бесплатный курс по LLM/NLP: Transformers, datasets, fine-tuning и reasoning models.
Открыть оригинал ↗05
Anthropic — Courses
Пять образовательных треков: API, prompting, real-world prompting, evaluations и tool use.
Открыть оригинал ↗06
DAIR.AI — Prompt Engineering Guide
Справочник по prompting, RAG, агентам, исследованиям и практикам.
Открыть оригинал ↗07
OpenAI Academy — Courses
Практические траектории: применение AI, создание решений и управление AI-внедрением.
Открыть оригинал ↗08
Google Skills — Introduction to Generative AI
Короткий вводный курс по Generative AI и инструментам Google.
Открыть оригинал ↗09
LangChain Academy — Introduction to LangGraph
Бесплатный foundation-курс по agent workflows, state, memory и human-in-the-loop.
Открыть оригинал ↗10
LangChain Academy — LangSmith Essentials
Бесплатный курс по tracing, evaluation, deployment и production monitoring.
Открыть оригинал ↗11
Maxime Labonne — LLM Course
Бесплатная дорожная карта: LLM Fundamentals, LLM Scientist и LLM Engineer.
Открыть оригинал ↗12
Awesome LLM Apps
100+ open-source AI agents, agent skills и RAG-приложений для практических референсов.
Открыть оригинал ↗13
500+ AI Agents Projects
Большой каталог use cases и рабочих реализаций AI-агентов.
Открыть оригинал ↗ТОЛЬКО ВНЕШНИЕ РЕФЕРЕНСЫ
Полезны, но не входят в платный пакет как контент
R1
E2B — Awesome AI Agents
Полезная карта экосистемы. Репозиторий использует Creative Commons NonCommercial лицензию, поэтому Navigator только ссылается на источник и не включает его материалы в платный пакет.
Открыть внешний источник ↗R2
Nir Diamant — GenAI Agents
Полезная внешняя библиотека туториалов. В репозитории указана custom non-commercial license; контент не копируется в этот платный продукт.
Открыть внешний источник ↗R3
Nir Diamant — Agents Towards Production
Production-oriented референс. В репозитории указана custom non-commercial license; материалы здесь не перепродаются и не распространяются.
Открыть внешний источник ↗КОМПЛЕКТ
Что вы получаете после оплаты
$39
- AI Implementation Navigator — русская версия
- AI Implementation Navigator — английская версия
- Редактируемый AI Implementation Workbook — RU/EN
- Три траектории: Business / Builder / Engineer
- Авторские задания и шаблоны внедрения
- Список источников и лицензионные примечания с прямыми ссылками
- Дата версии, чтобы было видно, когда каталог перепроверялся
ВАЖНО
Прозрачные границы продукта
Это авторский видеокурс?
Нет. Это платный Navigator по обучению и внедрению: авторская систематизация, порядок, пояснения, задания и шаблоны плюс ссылки на внешние курсы и репозитории.
Нужно уметь программировать?
Для Business-трека — нет. В Builder и Engineer постепенно добавляются Python, TypeScript, API и developer tooling.
Все внешние курсы навсегда останутся бесплатными?
Гарантировать это нельзя. Владельцы могут менять цену, доступ, контент, лицензии или URL. Поэтому в пакете указывается дата проверки и прямая ссылка на оригинал.
Можно ли коммерчески использовать код из всех репозиториев?
Зависит от актуальной лицензии конкретного репозитория и сценария использования. Navigator не передаёт права на сторонний контент. Перед копированием, модификацией или распространением всегда проверяйте исходную лицензию.