Скачать Поиск и анализ информации с помощью нейросетей [Безопасность 360] [Игорь Печёнкин, Андрей Масалович]

[Dozhd]

Складчина: Поиск и анализ информации с помощью нейросетей [Безопасность 360] [Игорь Печёнкин, Андрей Масалович]



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.




СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться