Курс AI-Journalist ад Пражскай медыяшколы (старт — 12 траўня)

Пражская медыяшкола абвясціла набор на практычны курс AI-Jour­nal­ist для журналістаў і прафесіяналаў медыя, якія хочуць выкарыстоўваць моўныя мадэлі не як суразмоўцаў, а як рабочы інструмент.

Вядучы эксперт — Паўлюк Быкоўскі (Media IQ), адзін з найбольш вопытных медыяаналітыкаў у рэгіёне.

З першага занятку вы зможаце працаваць над уласным праектам — расследаваннем, аналітычным матэрыялам, даследаваннем, засвойваючы тэхнікі праз рэальныя рабочыя задачы.

• Першая палова курса — праектаванне даследавання: як фармуляваць гіпотэзы, будаваць працэдуры праверкі, выбіраць інструменты.
• Другая — вайбкодынг і стварэнне ўласных інструментаў, «напісаных» разам з AI.
• Фінал — міні-дыплом з вашым праектам: даследаваннем або інструментам.
  

  ЗАРЭГІСТРАВАЦЦА

Старт: 12 траўня 2026.

Фармат: 6 заняткаў па 2 гадзіны, 2 разы на тыдзень. У 17.00 па Празе.

Вядучыя: Паўлюк Быкоўскі, медыяаналітык (Media IQ), і Злата Паніроўская, праграмная дырэктарка Пражскай медыяшколы.

Для ўдзелу ў курсе рэкамендуецца мець падпіску на Claude або Chat­G­PT.

Праграма

1. Як мы думаем — і як думае AI. Кагнітыўныя пасткі журналіста. Што насамрэч робіць моўная мадэль. Фармулюем даследчую гіпотэзу.

2. Ад пытання — да працэдуры праверкі. Працэдурныя прампты, метад трох чатаў, фрэймворкі для працы з мадэллю. Будуем першы чарнавік дадзеных.

3. Інструменты пад задачу. Вялікія архівы, верыфікацыя медыя, парсінг як журналісцкі метад. Бяспека дадзеных. Персанальны work­flow.

4. Вайбкодынг: уласны інструмент. Апісваеш задачу словамі — атрымліваеш працоўны прататып. Персанальныя асістэнты, планавальнікі, інструменты аналізу.

5. Вайбкодынг: праца з дадзенымі. Парсеры, здабыванне і апрацоўка дадзеных, аўтаматызацыя руціны. Развіваем прататыпы да рабочага стану.

6. Фінал: прэзентацыя ўласных праектаў. Трэба будзе паказаць траекторыю працы — ад гіпотэзы да выніку / ад запыту на аўтаматызацыю — да працоўнага прататыпу.

Што вы атрымаеце

Метадалагічную рамку. Як ператварыць размытую даследчую гіпотэзу ў набор праверных прамптаў. Як тэставаць устойлівасць вынікаў і знаходзіць edge cas­es, дзе мадэль ламаецца — да таго, як гэта выявіць рэдактар.

Падыходы да працы з вялікімі масівамі тэкстаў, пазіцыямі актараў, аргументацыяй.

Уласныя інструменты. Вайбкодынг — стварэнне персаналізаваных інструментаў з дапамогай моўных мадэляў — без глыбокіх ведаў праграмавання. Colab, Codex, Claude Code: ад простых скрыптоў да працоўных прататыпаў. Зробіце свой апп — або навучыцеся запускаць чужыя з GitHub.