ИИ на практике: примеры студенческих проектов с нейросетями

Если сомневаетесь в выбранном направлении, узнайте, какая профессия из сферы IT может вам подойти.

В колледже Maxitet искусственный интеллект — это привычный инструмент, который студенты осваивают и используют уже с первого курса. Он естественно встраивается в учебный процесс и помогает не просто «делать задания», а превращать в рабочие проекты самые смелые идеи, минимизировать рутину и раскрывать творческий потенциал.

Нейросети в образовании представлены в разных элементах учебного процесса. Среди таких:

• Проектные недели — одно из главных пространств для экспериментов с нейросетями. За несколько дней команда студентов должна придумать идею, разработать прототип, оформить презентацию и защитить проект. ИИ здесь — дополнительный участник команды: он генерирует визуалы, подбирает цвета, помогает продумывать логику интерфейсов, пишет тексты, анализирует данные. Например, дизайнеры создают черновики и наброски в Midjourney, маркетологи формируют рекламные слоганы с помощью ChatGPT, а аналитики быстро проверяют гипотезы через автоматизированный анализ.
• Внеучебные хакатоны добавляют драйва. Это интенсивы, где за пару суток часов нужно придумать рабочее решение и запустить его. Времени на долгую подготовку тут нет, а ИИ как раз помогает сократить маршрут — тестировать идеи на лету, быстро писать код, генерировать иллюстрации, готовить питчи. Благодаря этому студенты учатся работать в условиях дедлайнов и ограниченных ресурсов — все как с реальными проектами.
• Творческие задания по дизайну, маркетингу и аналитике. В маркетинге это может быть разработка креативной кампании с использованием генеративных изображений, в дизайне — быстрый поиск референсов и создание коллажей в Midjourney, в аналитике — автоматическая обработка и визуализация данных через Notion AI или другие BI-инструменты.
• Курсы по генеративному ИИ интегрированы прямо в основное обучение. Студенты разбирают, как использовать их в своей профессии. Программисты осваивают автоматизацию и генерацию кода, дизайнеры — создание уникальных графических элементов, маркетологи — генерацию контента и настройку коммуникационных стратегий.
• Отдельное внимание уделяется практике с самыми востребованными инструментами: ChatGPT, Midjourney, Runway, DALL·E, Pika, Notion AI и другим. На занятиях студенты учатся комбинировать их, выстраивать цепочки задач, автоматизировать повторяющиеся процессы и адаптировать результаты под конкретные проекты.

Так ИИ перестает быть «чем-то далеким и сложным». Он становится помощником — и в учебе, и в будущей профессии. А чем раньше студент осваивает эти инструменты, тем быстрее он внедряет инновации в реальные проекты.

В Maxitet ИИ – не замена человека, а помощник. Как студенты используют нейросети? Дозированно, в рамках единого плана, с умом. Рассказываем про несколько студенческих проектов с ИИ:

• Дизайн и визуал: создание маскотов и постеров с помощью Midjourney и ChatGPT

Обычно создание маскота — разработка концепции, создание первых набросков, улучшение образа, внесение правок, — занимает около месяца. В данном случае Midjorney помог в двух направлениях:

• Сформулировать и уточнить концепцию маскота — подобрать цвета, задать ассоциативный ряд (в данном примере связан с пантерой).
• Сгенерировать визуальное изображение по описанной идее.

В результате процесс создания маскота занял меньше недели.

В этом проекте нейросеть помогла студентам построить точный прогноз продаж онлайн-курса, объединив возможности Python и AI-инструментов. Сначала ИИ собрал и структурировал все пользовательские данные. Затем с его помощью были построены наглядные таблицы и графики, которые упростили анализ и позволили быстро выявить ключевые закономерности.

В результате команда получила прогноз с точностью 92%, что дало возможность заранее скорректировать маркетинговые акции и предложение курсов. AI-инструменты сократили время подготовки аналитического отчета с нескольких дней до пары часов, при этом повысив качество выводов.

• Автоматизация: чат-боты, которые обрабатывают заявки или выдают советы по расписанию

Чтобы не тратить недели на ручную отладку и бесконечное тестирование сложных чат-ботов, можно подключить нейросеть. Так поступили студент Maxitet, который создал бота, распознающего эмоции по фото и выводящего напоминания при необходимости.
ИИ, работающий на основе Telegram, взял на себя самые сложные и монотонные задачи, а результат оказался гораздо быстрее и точнее, чем при классической разработке.
Нейросеть помогла на нескольких этапах:

• подсказала, как реализовать отдельные функции и интегрировать их в код бота;
• автоматизировала поиск и исправление багов, что ускорило отладку;
• упростила обработку данных: бот автоматически реагирует на команды, обрабатывает изображения и выдает нужный результат — от подбора похожих людей до выдачи календаря с отмеченными событиями.

В итоге готовый бот начал работать через две недели, вместо привычных трех-четырех.

Работа с искусственным интеллектом — это тренировка навыков, которые пригодятся в любой цифровой профессии: от дизайна до аналитики. Вот что прокачивают студенты Maxitet:

• Критическое мышление. Нейросеть может выдать десятки вариантов решения, но не все они одинаково точны или полезны. Работа с ИИ учит анализировать результат, видеть слабые места, дорабатывать идеи и выбирать оптимальное решение для задачи.
• Навыки запроса (prompt-инжиниринг). Чем точнее и структурированнее запрос, тем качественнее ответ. Студенты учатся формулировать задачи так, чтобы получить результат с первого раза — это экономит время и делает работу эффективнее.
• Комбинировании инструментов. Один ИИ редко решает все. Умение связать несколько сервисов — например, сгенерировать текст в ChatGPT, доработать визуал в Midjourney и собрать презентацию в Notion AI — становится конкурентным преимуществом.
• Гибкость и скорость. Нейросети позволяют получать результат буквально за минуты. Студенты учатся быстро адаптироваться, тестировать идеи на лету и внедрять их в проект без долгих согласований.
• Умение презентовать проекты с нейросетями. Подготовка защиты с интерактивными прототипами, визуалами от ИИ или автоматическими анимациями повышает впечатление от проекта и демонстрирует владение современными инструментами.

Обучение ИИ в колледже дает студентам ощутимый буст на старте карьеры. Речь идет о навыках, которые работодатели уже сегодня считают необходимыми.

• Навыки работы с ИИ — уже в запросах работодателей. Компании ищут специалистов, которые умеют использовать нейросети для ускорения работы, генерации идей, автоматизации рутинных задач. Знание ChatGPT, Midjourney или других ИИ-платформ может стать решающим аргументом при отборе кандидатов.
• Реальные проекты = кейсы в портфолио. Участие в проектных неделях, хакатонах или творческих заданиях дает готовые работы, которые можно показать работодателю. Это не абстрактные «знания», а конкретные результаты: дизайн-концепции, маркетинговые кампании, аналитические отчеты.
• Повышается конкурентоспособность выпускников. Когда у двух кандидатов одинаковое образование, но один из них умеет интегрировать ИИ в рабочие процессы, выбор очевиден.
• Осваивается язык будущего. Работа с ИИ — это универсальный навык, который одинаково ценен для дизайнеров, аналитиков, маркетологов, разработчиков и менеджеров. Это как английский: чем раньше начнешь, тем свободнее будешь в будущем.

🔍 В Maxitet мы учим не просто пользоваться ИИ, а применять его в задачах, которые решают реальные компании.

ИИ уже стал частью повседневной жизни. Как используют ИИ на практике? Студенты создают с его помощью проекты, которые можно смело включать в портфолио и демонстрировать работодателям. Важно пробовать новые инструменты, экспериментировать и находить собственные подходы к их применению. Чем раньше начинается этот путь, тем быстрее формируется востребованная экспертиза.

💬Если хочешь узнать как мы работаем с ИИ, как с помощником, а не заменой, то заглядывай в работы наших студентов