Поиск и анализ информации с помощью нейросетей

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. Цена 17000 руб. Скрытая ссылка