ИИ-помощник на C# — интенсив

Собери работающего ИИ-помощника на C# за 4 вечера: подключи GigaChat, разберись с промптами, эмбеддингами, RAG и Function Calling, а в конце получи готовый проект для резюме и GitHub. Все занятия доступны в записи — проходи интенсив в удобном темпе.

Кому подойдёт интенсив

Интенсив будет полезен тем, кто изучает C#, хочет выделиться среди других начинающих разработчиков и добавить в портфолио современный проект с искусственным интеллектом.

• Ученикам курсов по C# — усилишь базовые навыки актуальными ИИ-технологиями и соберёшь практический проект.
• Junior-разработчикам — получишь сильный кейс для резюме, GitHub и собеседований.
• Тем, кто готовится к интервью — разберёшься в темах, которые всё чаще обсуждают работодатели: LLM, RAG, эмбеддинги, промптинг и интеграции ИИ.
• Разработчикам, которые переживают из-за ИИ — научишься не конкурировать с нейросетями, а создавать ИИ-функциональность самостоятельно.

Если ты узнаёшь себя

• На рынке слишком много junior-разработчиков, и сложно выделиться.
• Кажется, что нейросети скоро заменят начинающих программистов.
• Непонятно, что говорить про навыки в ИИ, если пока нет практического опыта.
• В резюме не хватает проекта, который может заинтересовать работодателя.
• Ты изучаешь C#, но не понимаешь, какой pet-проект действительно стоит показать.

Что ты получишь за 4 вечера

За время интенсива ты разберёшься с ключевыми инструментами разработки ИИ-приложений на C# и соберёшь работающего помощника, которого можно выложить на GitHub.

• Понимание промптинга, системных промптов и структурированных ответов.
• Практику подключения GigaChat к C#-проекту.
• Опыт работы с эмбеддингами, векторным поиском и RAG-подходом.
• Навык использования Function Calling в приложении.
• Готовый кейс для резюме, портфолио и собеседования.
• Шаблон-репозиторий, который можно переиспользовать в будущих pet-проектах.

Что можно показать работодателю после интенсива

• ИИ-проект на C# в GitHub-репозитории.
• Опыт интеграции нейросетей в приложение.
• Понимание RAG, эмбеддингов, промптинга и Function Calling.
• Готовый пример для рассказа на собеседовании.
• Конкурентное преимущество среди кандидатов без практики в ИИ.

Программа интенсива

День 1. Подключаем нейросети к C#-проекту

Ты узнаешь, как работают LLM-модели и как подключить GigaChat к приложению на C#.

• Что такое LLM и как они используются в разработке.
• Как отправлять запросы к GigaChat из C#.
• Как получить первый ответ от ИИ внутри своей программы.

Результат: твоя программа отвечает пользователю через ИИ.

День 2. Управляем моделью и получаем предсказуемые ответы

Разберёшься, как управлять поведением модели и получать данные в формате, который удобно использовать в приложении.

• Системные промпты.
• Структурированный вывод.
• JSON-ответы.
• Function Calling.

Результат: нейросеть начинает выдавать предсказуемые ответы для твоего C#-приложения.

День 3. Создаём поиск по смыслу

Ты поймёшь, как приложение может находить релевантную информацию не только по точным словам, но и по смыслу.

• Эмбеддинги и зачем они нужны.
• Векторный поиск.
• Хранение данных для поиска.
• Поиск релевантной информации внутри документов.

Результат: твой сервис находит нужную информацию в документах и готовит её для ответа ИИ.

День 4. Собираем полноценного ИИ-помощника

На финальном занятии ты объединяешь все компоненты в один проект и готовишь его к публикации.

• Объединение GigaChat, промптов, эмбеддингов и RAG.
• Оформление проекта.
• Подготовка репозитория для GitHub.
• Как презентовать проект работодателю или на собеседовании.

Результат: готовый ИИ-помощник для работы с документами.

Формат обучения

• Длительность: 4 вечера.
• Формат: занятия в записи.
• Темп: проходишь материалы тогда, когда удобно.
• Практика: собираешь проект на C# по шагам.
• Финальный результат: репозиторий на GitHub с ИИ-помощником.

Итог интенсива

После прохождения интенсива у тебя будет не просто теория про нейросети, а практический проект: ИИ-помощник на C# с GigaChat, промптами, эмбеддингами, RAG и Function Calling. Его можно использовать как основу для портфолио, резюме и будущих проектов.