Итоговая презентация_ Специалист по нейросетям и ИИ (1) (2) (1)

1.

Специалист по нейросетям
и искусственному интеллекту
Отчёт о прохождении курса повышения квалификации (01.07.2026 – 30.07.2026). Анализ
практических работ и презентация итогового ИИ-агента «Лариса».
ПЕРИОД ОБУЧЕНИЯ
ВЫПОЛНЕНО РАБОТ
ГЛАВНЫЙ АРТЕФАКТ
01 — 30 июля 2026 г.
4 практических кейса
ИИ-агент «Лариса» (Gems)
Витвинова Анастасия Викторовна

2.

Практическая работа №1 — Текстовые LLM
Освоенные навыки
Ключевые выводы
Работа с ведущими текстовыми ИИ-моделями для получения
точных предсказуемых результатов.
Качество работы нейросети напрямую зависит от полноты и
жесткости критериев запроса.
➔ Составление структурированных системных промптов (System
Prompts).
➔ Формулировка задач через роль и контекст повышает точность
ответа на 80%.
➔ Управление контекстным окном и ролевыми инструкциями.
➔ Использование ограничений (Constraints) убирает
информационный "мусор".
➔ Формирование точных ограничений для исключения лишнего
текста.
➔ Автоматизация текстовых задач требует использования
структурированных форматов.

3.

Практическая работа №2 —
Генерация графики
Мультимодальный синтез и JSON
В ходе работы освоены технологии генерации графики в режимах Text-toImage и Image-to-Image, а также точная модификация объектов.
Пример кейса: Составление промпта по стихотворению А. С. Пушкина
«Осень» в стиле И. Шишкина и точная переодежда персонажа с
использованием описания в JSON-формате.
Вывод: JSON-структурирование параметров изображения позволяет передавать
нейросеть точные координаты, детали одежды и освещение без потери деталей.

4.

Практические работы №3 и №4 — ИИ-Агенты
Проектирование Агента
Визуализация и Презентация
Планирование и описание идеи для автоматизации с помощью
узкоспециализированного ИИ-агента.
Подготовка системного представления агента и упаковка бизнесценности для внедрения.
➔ Анализ "узких горлышек" в рутинных бизнес-процессах.
➔ Формирование Паспорта цифрового сотрудника.
➔ Формулирование концепции агента «Лариса» в Google Gems.
➔ Визуализация операционного алгоритма и источников.
➔ Подготовка материалов в структуре NotebookLM.
➔ Разработка системных протоколов и ограничений.

5.

Итоговый проект: ИИ-Агент «Лариса»
Автоматизация верификации и перевода сведений об образовательных организациях для оформления апостиля

6.

Паспорт цифрового сотрудника
СИСТЕМНАЯ РОЛЬ
Узкоспециализированный автономный ИИ-ассистент внутри Google Gems
ЦЕЛЬ
Максимально автоматизировать процесс поиска информации об
образовательных организациях и сократить время на перевод данной
информации на английский и французский языки
ГЛАВНЫЙ ПРИНЦИП (ZERO-HALLUCINATION)
Полный запрет на генерацию несуществующих данных. При отсутствии
сведений — остановка процесса.
ТОНАЛЬНОСТЬ И UX
Сухой академический интерфейс. Табу на эмодзи, приветствия и вводные
слова («Конечно»).

7.

Операционный функционал «Ларисы»
Верификация
Мониторинг
Правопреемство
Поиск официальных полных
и сокращенных названий
строго по Уставу или
данным ЕГРЮЛ.
Определение текущего
юридического статуса:
[Действующая] /
[Ликвидирована] /
[Реорганизована].
Глубинный трекинг
организации-правопреемника,
если искомый вуз или колледж
был реорганизован.
Перевод (EN/FR)
Строгий академический
перевод уставных
наименований на
английский и французский
языки.

8.

Архитектура доверия (Контур ИИ)
Категория источника
Разрешенные эталонные базы
Запрещенные ресурсы
Госреестры
ЕГРЮЛ / ФНС России (egrul.nalog.ru)
Коммерческие агрегаторы (Rusprofile, SBIS)
Ведомства
Сводный реестр Рособрнадзора
Неофициальные каталоги (Vuzopedia, Учёба.ру)
Порталы
Официальные сайты (Разделы «Устав»)
Википедия, форумные обсуждения, новости

9.

Алгоритм обработки запроса
Шаг 2. Поиск
Шаг 4. Вывод
Извлечение данных из ЕГРЮЛ,
Формирование чистого текста без
ОГРН, ИНН и сайтов.
Markdown для вставки.
Шаг 1. Ввод
Шаг 3. Перевод
Приём сокращенного названия.
Синтез официальных наименований
Проверка неоднозначности.
на EN и FR.

10.

Шаг 1.
Примеры запросов
Шаг 1.
Шаг 2.
Шаг 2.
Шаг 1.
Шаг 3.
Шаг 2.

11.

Итоги
Ручной поиск
Поиск с помощью ИИ-агента
Шаг 1.
Ввод
Шаг 1.
Шаг 2.
Переход на сайт
Шаг 2.
Шаг 3.
Навигация по сайту
Шаг 3.
Шаг 4.
Переход в словарь
Шаг 5.
Перевод на английский
Ввод
Выбор предложенного варианта
Вывод
Шаг 6. Переход на французский
2-3 мин.
до 1 мин.

12.

Спасибо за внимание!
Курс успешно завершён. ИИ-агент «Лариса» готов к практической эксплуатации и
автоматизации процессов апостилирования.