Утверждено членом правления О. Тетерез 15.10.2025, Таллинн
1. Название учебной программы
Генерация контента и СММ с помощью искусственного интеллекта (ИИ)
2. Направление и группа учебной программы
НАПРАВЛЕНИЕ ОБУЧЕНИЯ: Междисциплинарное направление в области маркетинга, коммуникаций и информационных технологий.
ГРУППА УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: Digital-маркетинг, SMM и AI-интеграция.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ: ИИ-инструменты для генерации контента, стратегии социальных сетей, автоматизация маркетинговых кампаний, аналитика и оптимизация.
3. Цель и результаты обучения
ЦЕЛЬ: Сформировать у участников навыки профессионального управления социальными сетями и создания контента с помощью ИИ, превратив их в эффективных digital-маркетологов, способных генерировать качественный контент и автоматизировать маркетинговые процессы.
РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ: по окончании курса студент:
Разрабатывает стратегию SMM с использованием ИИ — анализирует аудиторию, конкурентов тренды с помощью AI-инструментов для создания эффективного плана присутствия в соцсетях.
Генерирует текстовый контент — создает статьи, посты, описания и тексты для маркетинговых кампаний с помощью больших языковых моделей.
Создает визуальный контент — использует генераторы изображений и видео на базе ИИ для производства привлекательных визуалов.
Автоматизирует публикацию и взаимодействие — настраивает системы автоматического постинга, рекпостинга и анализа вовлеченности.
Интегрирует AI-сервисы — строит автоматизированные цепочки для генерации и публикации контента, соединяя планировщики, большие языковые модели и генераторы изображений.
4. Целевая группа и условия для начала обучения
ЦЕЛЕВАЯ ГРУППА: Бизнесмены, маркетологи, SMM-специалисты, предприниматели и все, кто хочет освоить современные технологии генерации контента и автоматизации маркетинга с помощью ИИ.
УСЛОВИЯ ДЛЯ НАЧАЛА ОБУЧЕНИЯ: Среднее образование, уверенное владение компьютером и социальными сетями. Опыт в маркетинге приветствуется, но не обязателен.
5. Объем, структура, среда и средства обучения
ОБЪЕМ И СТРУКТУРА ОБУЧЕНИЯ: Общий объем курса — 120 академических часов. 40 ак. часов — Контактное обучение (лекции и практики). 40 ак. часов — Самостоятельная работа над еженедельными микро-проектами. 40 ак. часов — Онлайн-разбор проектов и углубленное изучение.
СРЕДА И СРЕДСТВА ОБУЧЕНИЯ: Обучение проходит в современных аудиториях и/или онлайн. Каждому студенту предоставляется доступ к API больших языковых моделей (LLM) и собственному виртуальному серверу (VPS) на время обучения. Студентам необходимо иметь собственный ноутбук для работы в классе и дома.
6. Описание учебного процесса
| Структура и объем | Содержание обучения и учебные материалы | Методы обучения |
|---|
| Модуль 1 | Основы ИИ для цифрового маркетинга. Теория: Введение в ИИ, ML и LLM для маркетинга. Как нейросети могут помогать в анализе аудитории и генерации идей. Установка и настройка AI-инструментов (ChatGPT, DALL-E и др.). Самостоятельная работа (микро-проект): “AI-Анализ бренда”. Используя LLM, проанализировать профиль конкурента в соцсетях и сформулировать 5 стратегических преимуществ вашего бренда. Разбор проектов (онлайн): Промпт-инжиниринг для маркетингового анализа. | Интерактивная лекция, демонстрация инструментов, анализ примеров, практикум по промпт-инжинирингу. |
| Модуль 2 | Контент-план и генерация идей. Теория: Основы SMM-стратегии. УТП, анализ конкурентов, сегментация, типизация болей клиентов. Использование ИИ для системного анализа, генерации идей и контент-планов. Самостоятельная работа: “Мозговой штурм с ИИ”. Создать календарь контента на месяц с помощью LLM для выбранной ниши. Разбор (онлайн): Оптимизация промптов для креативных задач. | Групповые упражнения, практическая работа с AI, анализ сгенерированного контента. |
| Модуль 3 | Генерация текстового контента. Теория: Стилистика контента для социальных сетей. Использование LLM для создания постов, описаний и статей. Самостоятельная работа: “Контент-фабрика”. Сгенерировать серию постов для Instagram (5 постов) по заданной теме и адаптировать под платформу. Разбор: Параметры стиля и тона. | Практическая генерация контента, peer-review, рерайтинг AI-текстов. |
| Модуль 4 | Визуальный контент с помощью ИИ. Теория: Midjourney, Gemini, Sora, Veo3. Самостоятельная работа: “Visual Story”. Создать серию изображений и Reels для Instagram по единой концепции. Разбор: Промпт-инжиниринг для визуального контента. | Демонстрация инструментов, практическая генерация, анализ визуального стиля. |
| Модуль 5 | Оптимизация контента для конкретных платформ. Теория: Особенности Instagram, LinkedIn, Facebook. Алгоритмы, аудитория, форматы. Самостоятельная работа: “Кроссплатформенный контент”. Адаптировать один пост для 4 платформ. Разбор: Анализ вовлеченности. | Сравнительный анализ платформ, кросс-адаптация контента. |
| Модуль 6 | Автоматизация SMM-процессов с n8n. Теория: n8n, API, workflows, автоматические цепочки постинга. Самостоятельная работа: “Контент-конвейер”. Настроить workflow в n8n для автопубликации из Google Sheets в 2-3 соцсети. Разбор: Оптимизация timing и частоты публикаций. | Настройка automation-инструментов, тестирование workflows, работа с таблицами как с базой данных. |
| Модуль 7 | Генерации контента через API (голос, музыка, картинки, видео). Теория: Обзор API для генерации контента. Самостоятельная работа: “Мультимедиа-пост”. С помощью API создать пост: текст + озвучка + картинка. Разбор: Работа с несколькими API одновременно. | Демонстрация API, практическая работа с API, анализ результатов, peer-review. |
| Модуль 8 | Вайб-кодинг: автоматизация процесса генерации и монтажа контента. Теория: LLM для генерации команд ffmpeg, интеграция API + ffmpeg + n8n. Самостоятельная работа: “Автоматизированная контент-машина”. Построить полную систему генерации и публикации. Разбор: Тонкая настройка и “вечнозеленый” контент. | Разбор кейсов, практика интеграции сервисов, проектная работа. |
| Модуль 9 | Итоговый проект: Сборка MVP “AI-контент студии”. Воркшоп: проектирование MVP и архитектуры workflow в n8n. Самостоятельная работа: сборка проекта на базе модулей 1-7. | Проектный воркшоп, индивидуальные консультации с преподавателем. |
| Модуль 10 | Финал: Защита MVP и демонстрация проекта. Завершение разработки и live-демо работающей системы MVP. Условия зачета: успешная демонстрация. Продвинутый уровень: по желанию элементы из модуля 8. | Публичная защита в формате питча, экспертная оценка. |
7. Оценивание, или условия завершения обучения
Обучение считается завершенным, если студент:
Присутствовал минимум на 80% занятий.
Успешно выполнил все еженедельные микро-проекты.
Разработал и успешно защитил итоговый проект.
Оценка проводится по принципу «зачет/незачет».
8. Выдаваемые документы
Студенту, освоившему учебную программу и прошедшему оценивание, выдается сертификат об окончании.
Студенту, не прошедшему оценивание, выдается справка об участии в курсе.
9. Квалификация преподавателя
Преподаватель обладает практическим опытом в ведении социальных сетей для бизнеса, глубокими знаниями современных AI-инструментов для генерации контента и аналитики, опытом автоматизации маркетинговых процессов и преподавания цифрового маркетинга.