Поиск и анализ информации с помощью нейросетей
О чём курс
О интенсиве
Искусственный интеллект открывает возможности и ставит ограничения в прикладных задачах бизнес-аналитики, интернет-разведки и информационной безопасности. Вы познакомитесь с современными инструментами в области OSINT и получите вектор для систематического освоения технологий машинного обучения.
Для кого
Интенсив разработан для специалистов, работающих со сбором и анализом информации:
- бизнес-аналитиков;
- специалистов по безопасности;
- юристов и комплаенс-офицеров;
- OSINT-исследователей в сферах бизнес-анализа, маркетинга и медиа;
- частных специалистов, желающих освоить передовые методы поиска информации.
Что внутри
В программе рассматриваются основные типы моделей машинного обучения и специфика использования больших языковых моделей (LLM), включая зарубежные и российские сервисы. Подробно разбираются принципы составления промптов и правила безопасной работы с нейросетями в корпоративной среде без риска утечки конфиденциальных сведений.
Значительная часть интенсива отведена прикладным задачам: анализу цифрового следа и социальных сетей, мониторингу конкурентной среды, обработке правовых документов, а также выявлению финансовых и репутационных рисков в рамках процедур Due Diligence. Отдельные блоки посвящены алгоритмам исследования физических и юридических лиц с последующим формированием структурированных аналитических справок.
Что даёт обучение
По итогам прохождения интенсива слушатели получают:
- понимание возможностей и ограничений современных нейросетей;
- навыки корректного применения языковых моделей для аналитических задач;
- практические методики анализа юридических и физических лиц;
- готовые шаблоны и структуры аналитических справок.
Об авторах
- Игорь Печёнкин — специалист в области OSINT, председатель «Клуба Кибердеда».
- Андрей Масалович — специалист и преподаватель по интернет-разведке, поиску и анализу информации, создатель поисковой системы Avalanche и президент Консорциума «Инфорус».
Программа обучения
- 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
- Лекция «Проблемы, ограничения и перспективы работы с нейросетями». Вопросы и ответы.
Теги курса
Отзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.