COOK EE
RU ET EN

Tehisintellekt ja digivahendid sisu loomiseks ning veebipõhiste tööprotsesside haldamiseks

Praktiline koolitus tehisintellekti, arvutiprogrammide, pilveteenuste ja veebiplatvormide kasutamiseks igapäevases tööelus. Õppijad omandavad oskused digisisu loomiseks ja töötlemiseks, failide ja andmetega koostöö tegemiseks, veebilehtede ja vormide koostamiseks, näitajate analüüsimiseks ning korduvate toimingute automatiseerimiseks.

14.09.2026 - 30.10.2026 (vene keeles)

1800€ + KM

Õppes kasutatakse generatiivse AI tööriistu, Google Workspace'i, Canvat ning pildi- ja videotöötlusvahendeid, veebisisu haldussüsteeme, Google Analytics 4, Google Search Console'i, Looker Studiot, arvutustabeleid, Make'i, n8n-i ja teisi samalaadseid veebiteenuseid. Sotsiaalmeediat, veebilehti ja digikommunikatsiooni käsitletakse praktiliste keskkondadena, milles õpitakse kasutama programme ja kujundama tööprotsesse, mitte eraldiseisva turundusõppena.

Koolituse lõpuks valmib rakenduslik digiprojekt: korrastatud töökeskkond, AI toel loodud materjalide komplekt, veebileht või vorm, andmete kogumise ja visualiseerimise lahendus ning automatiseeritud töövoog.

Õppemaht: 120 akadeemilist tundi: 60 kontaktõpet + 60 iseseisvat tööd Õppevorm: auditoorne ja/või reaalajas sünkroonne veebiõpe Zoomi, Google Meeti või Microsoft Teamsi kaudu Õppekeel: vene keel Koolitaja: Ksenia Ignatieva

Koolituse läbinu oskab:

  • korraldada faile, andmeid ja koostööd pilvepõhises digikeskkonnas;
  • kasutada generatiivset AI-d turvaliselt ja vastutustundlikult, koostada päringuid ning kontrollida tulemusi;
  • luua ja töödelda teksti-, graafika- ja videomaterjale digiprogrammidega;
  • kasutada veebiplatvorme, sisuhaldussüsteeme, vorme ja no-code-konstruktoreid;
  • koguda veebikeskkonnast andmeid ning kasutada UTM-parameetreid, GA4, Search Console'i, arvutustabeleid ja juhtpaneele;
  • luua lihtsaid automatiseeritud töövooge Make'is, n8n-is või samalaadses teenuses;
  • ühendada mitu digivahendit arusaadavaks ja dokumenteeritud tööprotsessiks.

Sihtrühm: spetsialistid ja algajad kasutajad, kes vajavad töös AI, pilverakenduste, veebiteenuste, sisuloome-, andmeanalüüsi- ja automatiseerimisvahendite kasutamise oskusi. Turunduskogemus ei ole vajalik.

Õppe alustamise tingimused: arvuti ja interneti kasutamise baasoskused. Osalemiseks on vaja arvutit, stabiilset internetiühendust, ajakohast veebilehitsejat, kaamerat ja mikrofoni. Soovitatav on võimalus luua õppeotstarbelisi kasutajakontosid kasutatavates veebiteenustes.

Koolitusprogramm

Kinnitatud juhatuse liige Olga Teterez poolt 14.08.2026, Tallinn

1. Õppekava nimetus

Tehisintellekt ja digivahendid sisu loomiseks ning veebipõhiste tööprotsesside haldamiseks

2. Õppekavarühm

Õppevaldkond: informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad Õppesuund: informatsiooni- ja kommunikatsioonitehnoloogiad Õppekavarühm: arvutikasutus

3. Õppe eesmärk

Koolituse eesmärk on kujundada praktilised oskused AI-tööriistade, arvutiprogrammide, pilverakenduste, veebiplatvormide, andmeanalüüsi vahendite ja no-code-automatiseerimise kindlaks, turvaliseks ja eesmärgipäraseks kasutamiseks digimaterjalide loomisel ning tööprotsesside korraldamisel.

Õppe keskmes on programmide ja digitehnoloogiate kasutamine. Veebilehti, sotsiaalplatvorme ja kommunikatsiooniülesandeid kasutatakse vahendite õppimise rakenduslike juhtumitena.

4. Õpiväljundid

Koolituse lõpetaja:

1. korraldab pilvekeskkonnas faile, juurdepääsuõigusi, koostööd ja andmevahetust; 2. valib ülesandele sobiva AI-tööriista, koostab struktureeritud päringuid ning kontrollib ja täiendab tulemust; 3. rakendab infoturbe, isikuandmete kaitse, autoriõiguse ja AI läbipaistva kasutamise põhimõtteid; 4. loob, töötleb ja kohandab digiprogrammidega teksti-, graafika-, esitlus- ja lühivideomaterjale; 5. lisab ja uuendab materjale veebisisu haldussüsteemis või no-code-konstruktoris ning loob vorme ja lihtsaid maandumislehti; 6. seadistab veebilehe või sotsiaalplatvormi näitel digimaterjalide avaldamise ja haldamise tööprotsessi; 7. kogub ja struktureerib andmeid vormide, UTM-parameetrite, veebianalüütika ja arvutustabelite abil; 8. loob arvutustabelis või Looker Studios arusaadava aruande ja visualiseeringu ning tõlgendab põhinäitajaid; 9. loob ja testib lihtsa automatiseeritud töövoo, mis kasutab päästikuid, tegevusi, tingimusi ja andmevahetust veebiteenuste vahel; 10. dokumenteerib digiprotsessi, tuvastab vigu ning esitleb mitut õpitud vahendit ühendavat lõpp-projekti.

5. Sihtrühm ja õppe alustamise tingimused

Sihtrühm on spetsialistid, ettevõtjad, administraatorid, projektitöötajad, virtuaalassistendid, sisuloojad ja algajad kasutajad, kes vajavad AI ja tänapäevaste digiteenuste rakenduslikke kasutusoskusi.

Varasem turundus- või SMM-kogemus ei ole vajalik. Vajalikud on arvuti, failide, veebilehitseja ja e-posti kasutamise baasoskused.

6. Õppemaht, õppevorm ja õppekeskkond

Õppe kogumaht on 120 akadeemilist tundi, millest:

  • 60 akadeemilist tundi kontaktõpet;
  • 60 akadeemilist tundi iseseisvat tööd.

Kontaktõpe toimub auditoorselt ja/või koolitaja juhendamisel reaalajas sünkroonse veebiõppena Zoomi, Google Meeti või Microsoft Teamsi kaudu.

Praktiline töö toimub arvutis, veebilehitsejas, pilverakendustes, AI-teenustes, sisuredaktorites, veebianalüütika süsteemides, arvutustabelites ja no-code-platvormidel. Konkreetse teenuse võib asendada funktsionaalselt samalaadsega, kui teenuse kättesaadavus või kasutustingimused muutuvad.

7. Õppe sisu

MoodulSisu ja praktiline tööKontaktõpeIseseisev töö
1. Digitaalne töökeskkond ja turvalisusVeebilehitseja, kontod, pilvesalvestus, kaustastruktuur, failivormingud, jagamine ja õigused, varundamine, paroolihaldurid, andmepüük, isikuandmed ja digijälg. Praktika: korrastatud töökeskkonna seadistamine.66
2. Generatiivne AI ja päringute juhtimineAI-teenuste liigid, mudelite võimalused ja piirangud, päringu struktuur, kontekst, iteratsioon, faktikontroll, konfidentsiaalsus, autoriõigus ja AI-materjalide märgistamine. Praktika: päringute kogu ja tulemuse kontrollnimekiri.66
3. AI teksti ja infoga töötamiselInfo otsimine ja süstematiseerimine, kokkuvõtted, struktureerimine, tõlkimine, stiili kohandamine, tabelid ja dokumendid. Kommunikatsiooni- ja SMM-tekstid on rakenduslikud näited. Praktika: allikate ja paranduste fikseerimisega materjalikomplekt.66
4. Graafika, esitlused ja lühivideoCanva või analoogid, mallid, mõõdud ja vormingud, kompositsioon, ligipääsetavus, pilditöötlus, AI-genereerimine, subtiitrid, lihtne montaaž ja eksport. Praktika: digimaterjalide komplekt veebilehele või sotsiaalplatvormile.66
5. Veebiplatvormid ja sisuhaldusCMS ja no-code-konstruktorid, lehe struktuur, plokid, lingid, vormid, kohanduvus, ligipääsetavus, põhilised metaandmed ja avaldamine. Praktika: toimiv leht või vormiga prototüüp. SEO-d käsitletakse veebisisu ja metaandmete seadistusena.66
6. Digiplatvormid töökeskkonnanaVeebilehe ja sotsiaalplatvormide kasutajaliidesed, rollid ja õigused, meediateek, ajastamine ja avaldamine, mallid, modereerimine, statistika ja andmete eksport. Praktika: materjalide ettevalmistamise ja avaldamise protsess. SMM on üksnes platvormihalduse juhtum.66
7. Andmete kogumine ja struktureerimineVeebivormid, arvutustabelid, andmete valideerimine ja puhastamine, UTM-parameetrid, sündmused, andmeallikad ning CSV import ja eksport. Praktika: vormi, tabeli ja ühtse andmekogumisskeemi loomine.66
8. Veebianalüütika ja visualiseerimineGA4, Google Search Console ja/või õppeandmestikud; kasutajad, seansid, sündmused, allikad, filtrid; liigendtabelid, diagrammid ja Looker Studio. Praktika: juhtpaneel ja andmepõhine lühijäreldus. Reklaaminäitajaid võib kasutada ühe õppeandmestikuna ilma reklaamiseadistuse õpetamiseta.66
9. No-code-automatiseerimine ja integratsioonidMake, n8n või analoogid; päästikud, tegevused, tingimused, webhook'id, API kui andmevahetuse põhimõte, vormid, tabelid, teavitused, veahaldus, logid ja human-in-the-loop-kontroll. Praktika: automatiseeritud stsenaariumi loomine ja testimine.66
10. Lõimitud digiprojektAI-d, digisisu, veebilehte või vormi, andmeid/analüütikat ja vähemalt üht automatiseerimist ühendava lahenduse kavandamine, koostamine ja dokumenteerimine. Testimine, vigade parandamine, kaitsmine ja refleksioon.66
Kokku6060

8. Õppemeetodid

Lühiloengud ja demonstratsioonid, samm-sammuline arvutipraktika, juhtumipõhised ülesanded, individuaal- ja paaristöö, AI-tulemuste analüüs, tehniliste probleemide lahendamine, iseseisvad ülesanded, tagasiside ning projektõpe.

9. Iseseisev töö

Iseseisev töö hõlmab õppeotstarbelise digikeskkonna seadistamist, ülesannete täitmist AI- ja veebiteenustes, materjalide loomist ja kohandamist, andmete kogumist ja puhastamist, visualiseeringu koostamist, automatiseerimise ehitamist ja testimist, tegevuslogi pidamist ning lõpp-projekti ettevalmistamist.

10. Hindamine ja lõpetamise tingimused

Hindamine on mitteeristav: arvestatud / mittearvestatud.

Õpiväljundite saavutamiseks õppija:

  • täidab põhiteemade praktilised hindamisülesanded;
  • esitab lõpp-projekti, mis ühendab AI-tööriista, digisisu, veebiplatvormi või vormi, andmetöötluse ja automatiseerimise;
  • demonstreerib lahenduse tööd ning põhjendab vahendite valikut;
  • näitab infoturbe, konfidentsiaalsuse ja autoriõiguse nõuete järgimist;
  • kõrvaldab kontrollimisel avastatud kriitilised vead;
  • osaleb vähemalt 70% kontaktõppest.

Lõpp-projekt on arvestatud, kui lahendus töötab kirjeldatud stsenaariumi järgi, sisaldab kõiki kohustuslikke osi, andmed liiguvad ja kuvatakse korrektselt ning õppija suudab põhitegevusi korrata ja tulemuse piiranguid selgitada.

TUNNISTUS väljastatakse õppijale, kes on osalenud vähemalt 70% kontaktõppest, täitnud hindamisülesanded ja lõpp-projekti ning saavutanud kõik õppekavas kirjeldatud õpiväljundid.

TÕEND väljastatakse õppijale, kes osales koolitusel, kuid ei osalenud hindamisel või ei saavutanud kõiki õppekavas kirjeldatud õpiväljundeid. Tõendile märgitakse teemad, mille õppes õppija tegelikult osales, ja osaletud õppe maht.

11. Koolitaja kvalifikatsioon

Ksenia Ignatieva on turundaja, ettevõtja ja investor, rahvusvahelise reklaamiagentuuri Do.Marketing omanik ning praktiseeriv turunduse ja ettevõtluse arendamise spetsialist. Tal on üle 13 aasta praktilist kogemust eri valdkondades ja tegevusaladel. Kõrgharidus, spetsialiseerumine ettevõtlusele.

Selle õppekava läbiviimisel rakendab koolitaja praktilist kogemust digiplatvormide, digisisu loomise, analüütika, AI-tööriistade ja tööprotsesside automatiseerimisega.