БЛОК 1 · HERO

Освой искусственный интеллект. Сделай AI-проект, который реально впечатляет

2 этап программы AI-SANA разработан при академическом руководстве Paul Kim, PhD — советника Lumos Capital Group, члена Национального совета по ИИ при Президенте РК, ex-Associate Dean и CTO Stanford University Graduate School of Education.

Мир меняется быстрее, чем успевают обновляться учебники. ИИ уже трансформирует горнодобычу, агропром, здравоохранение и финансы — прямо здесь, в Казахстане. Program 1 даёт тебе фундамент: понимание технологий, предпринимательское мышление и живой контакт с теми, кто строит будущее прямо сейчас.

8 недель. 15 часов в неделю. Практика — с первого дня.

Программа открыта для студентов казахстанских университетов · Бесплатно

---

БЛОК 2 · ДЛЯ КОГО

Программа создана для тех, кто хочет действовать

Не нужен технический бэкграунд. Нужно желание разобраться и готовность работать.

Program 1 подходит тебе, если:

• Ты студент казахстанского университета и хочешь понять, как ИИ изменит твою профессию и отрасль.
• Тебя интересует предпринимательство, но ты не знаешь, с чего начать.
• Ты хочешь работать с реальными инструментами — кодом, платформами, кейсами — а не только с теорией.
• Тебе важен контекст Казахстана и Центральной Азии: местные рынки, локальные задачи, региональные возможности.
• Ты готов к командной работе и критическому мышлению.

Программа потребует усилий:
Это не курс для пассивного просмотра видео. Каждый модуль включает практические задания, командные проекты и оценку на платформе SMILE. Финальный капстоун — полноценный венчур-план, разработанный командой.

---

БЛОК 3 · РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОГРАММЫ

Что ты получишь по итогам Program 1

Понимание ИИ на уровне практика

От базовых концепций до написания реального кода на Python в Google Colab. Ты поймёшь, как работают алгоритмы машинного обучения, нейросети и языковые модели, и сможешь применять это к реальным задачам.

Предпринимательский взгляд на возможности

Через прямые разговоры с венчурными инвесторами и основателями ты поймёшь, как устроен рынок венчурного капитала, как оценить идею до её реализации и как принимаются решения по ту сторону питча.

Знание отраслей, где рождаются возможности

Программа охватывает 8 ключевых индустрий Казахстана и Центральной Азии. Ты услышишь от практиков, где ИИ уже создаёт ценность и где ещё никто не добрался.

Готовый венчур-план как финальный результат

Капстоун-проект — полноценная концепция стартапа: 240 критических вопросов по 12 фазам и структурированный план, оцениваемый ИИ-системой. Лучшие проекты публикуются в Peer Gallery.

Резидентство в Alem.ai

---

БЛОК 4 · АКАДЕМИЧЕСКИЙ ДИРЕКТОР

Под руководством Paul Kim, PhD

Advisor at Lumos Capital Group · Член Национального совета по ИИ при Президенте РК · Ex-Associate Dean & CTO, Stanford University Graduate School of Education · Ex-Chair, International Expert Committee of the World Bank.

Архитектура 2 этапа программы AI-SANA основана на принципе Never Assume — ключевой идее из стэнфордской методологии дизайн-мышления. Суть проста: прежде чем что-то строить, нужно честно понять реальность. Поговорить с людьми. Убедиться, что решаешь правильную проблему. Именно этот принцип отличает стартапы, которые выживают, от тех, которые нет.

В программе Пол Ким лично ведёт модуль по индустриям: вводит каждую тему, объясняет стратегическую логику выбора секторов и помогает студентам найти конкурентные преимущества в контексте Казахстана и Центральной Азии.

---

БЛОК 5 · МЕТОДОЛОГИЯ

Как устроена программа

A practitioner-level understanding of AI

Каждое решение в дизайне AI-SANA основано на результатах исследований в области образовательных технологий, накопленных в Стэнфорде за более чем два десятилетия.

Понимание предшествует созданию

Прежде чем приступать к коду или стартап-идее, студент строит понимание контекста. Модули выстроены от общего к частному: сначала — картина мира, потом — инструменты.

ИИ усиливает человека, а не заменяет его

Программа учит использовать ИИ как инструмент для усиления собственного мышления. Студенты с первых занятий работают с ChatGPT и Claude как с рабочими партнёрами — для отладки кода, проверки гипотез, получения обратной связи.

Совместное обучение эффективнее индивидуального

Исследования показывают: три человека, работающие над одной задачей, значительно превосходят по результатам тех, кто работает в одиночку. Вся структура оценивания и проектной работы в программе построена на этом принципе.

Паттерн L-E-L-E

Каждая тема следует циклу Lecture → Experiment → Lecture → Experiment. Теория закрепляется через немедленную практику. Студент не просто слушает — он меняет параметры, наблюдает результат, задаёт вопросы.

Платформа SMILE

Stanford Mobile Inquiry-based Learning Environment — платформа, разработанная в Стэнфорде для масштабного образования без потери качества. Все задания, экзамены и капстоун выполняются на SMILE. ИИ-система оценивает работы по таксономии Блума и предоставляет персональную обратную связь.

---

БЛОК 6 · ПРОГРАММА — МОДУЛИ И СПИКЕРЫ

Семь модулей. Десять недель.

От фундамента к применению: технологии и предпринимательство → отраслевые кейсы → собственный стартап-проект.

Модуль 1.1 Неделя 1 · ~6 часов

Введение и диагностика

Программа начинается с диагностики: ИИ-система оценивает текущий уровень знаний и помогает сформировать персональный учебный маршрут. Модуль закладывает культуру совместной работы, которая будет сопровождать студентов до финального капстоуна.

Основные темы

• AI-based диагностика стартового уровня и формирование персонального маршрута
• Ориентация в платформе SMILE: структура, навигация, правила работы
• Академическая честность: принципы и практика
• Формирование команд (3 человека) и правила командной работы
• Обзор всей программы: что будет в каждом модуле и зачем

Формат: видео-введение · диагностический тест на SMILE · знакомство с командой

---

Модуль 1.2 Недели 1–2 · ~30 часов

Введение в искусственный интеллект

Технический и концептуальный фундамент всей программы. Модуль открывается с контекста, а не с абстракций: ИИ уже работает в сельском хозяйстве, здравоохранении, финансах и образовании Казахстана. Студент понимает, почему это важно лично для него — и только потом начинает работать с инструментами.

Все упражнения привязаны к конкретным казахстанским секторам: обнаружение болезней растений на фермах, мошенничество в платёжных приложениях, прогнозирование лесных пожаров, сегментация клиентов, аналитика успеваемости.

Основные темы

• Экосистема ИИ: Hugging Face, Kaggle, GitHub — где живут реальные модели и данные
• Первый код в Google Colab: рой частиц, управляемый тремя правилами — сложное поведение из простых принципов
• Машинное обучение с учителем: классификация, k-NN, деревья решений, случайные леса, регрессия
• Применение: обнаружение болезней растений на казахстанских фермах
• Обучение без учителя: k-Means кластеризация, сегментация данных
• Работа с предобученными моделями Hugging Face: NLP-задачи без обучения с нуля
• ChatGPT API: интеграция языковой модели в собственный код
• RLHF: как ChatGPT и Claude обучались на обратной связи от людей
• Алгоритмическая предвзятость: почему технически правильная модель бывает этически проблемной
• Фреймворк выбора алгоритма: от типа задачи к правильному методу

Формат: видео + эксперименты в Google Colab (L-E-L-E) + командные обсуждения + экзамены на SMILE

---

Модуль 1.3 Недели 2–4 · ~30 часов

Введение в предпринимательство

Модуль построен на прямых разговорах с венчурными инвесторами и основателями — именно так преподают предпринимательство в Стэнфорде, MIT и Wharton. Не лекции о теории стартапов, а живые истории людей, которые сами через это прошли.

Студенты слышат обе стороны венчурного уравнения: инвесторы рассказывают, как они принимают решения; основатели — как это ощущается изнутри. Одни и те же принципы — амбиции, скорость, устойчивость к неудачам — звучат с двух углов зрения.

Основные темы

• Механика венчурного капитала: как устроен VC-рынок, откуда берутся деньги, кто принимает решения
• Инвестиционные критерии: по каким параметрам оценивается стартап на ранней стадии
• Рыночная оценка и валидация: TAM/SAM/SOM, unit economics, speed
• Стартап vs обычный бизнес: в чём принципиальная разница с точки зрения инвестора
• Путь основателя: пивот, провал, перезапуск — реальные истории
• Венчур-бэкированное предпринимательство в эпоху ИИ: как ИИ меняет скорость и стоимость создания компании
• 5 критериев нахождения AI-возможности в любой отрасли
• Как войти в венчурную экосистему без связей и стартового капитала

Формат: видео-интервью с инвесторами и основателями + анализ кейсов на SMILE + командные обсуждения + экзамены

Модуль 1.4 Недели 4–6 · ~25 часов

Тренды ИИ и дизайн-мышление

Модуль строится вокруг трёх экспертов-практиков, каждый из которых привносит принципиально разную перспективу на ИИ-инновации: техническая глубина, понимание капитала и рынка, предпринимательская исполнительность. Вместе они дают полную картину того, что нужно для создания успешного AI-венчура.

Модуль включает сравнительный анализ двух доминирующих глобальных моделей ИИ — американской и китайской — как стратегическое упражнение: найти уникальное место Казахстана в этом пространстве.

Основные темы

• Принцип Never Assume: почему самое важное — не предполагать, а проверять
• Глобальный ИИ-ландшафт: Silicon Valley vs Китай — разные модели, разные стратегии
• Позиционирование Казахстана в глобальном ИИ: конкурентные преимущества и окно возможностей
• Как VC оценивает AI-стартап: ключевые вопросы инвестора — о точности, защищённости, стоимости инференса
• Дизайн-мышление как предпринимательский инструмент: Stanford d.school методология
• Empathize → Define → Ideate → Prototype → Test: цикл на реальных стартап-примерах
• Предпринимательские фреймворки в эпоху ИИ: пивоты, провалы, unicorn-выходы

Формат: видео-лекции + анализ China vs Silicon Valley + командные проекты + экзамены на SMILE

Модуль 1.5 Недели 5–7 · ~35 часов

Кейсы и реальные примеры по индустриям

Модуль полностью построен на прямых разговорах с инвесторами и основателями, работающими в конкретных индустриях. Отраслевое знание — где болевые точки, кто принимает решения, какие данные доступны, какие регуляторные барьеры существуют — это tacit knowledge, которое невозможно передать через учебник.

Структуру и синтез модуля обеспечивает Пол Ким: его вводные и заключительные сессии учат смотреть на разные индустрии единым аналитическим взглядом и извлекать переносимые принципы.

Основные темы — общие для всех индустрий

• Венчурная логика в конкретной вертикали: почему инвестор входит или не входит
• Карта стейкхолдеров: кто использует продукт, кто принимает решение о покупке, кто платит
• Специфика данных в отрасли: доступность, качество, регуляторные ограничения
• Барьеры входа и защитные рвы (moat): что делает AI-компанию устойчивой к копированию
• Bridge founders: почему знание отрасли изнутри — структурное конкурентное преимущество
• Selling outcomes, not technology: как продавать результат, а не технологию

Формат: видео-сессии + аналитические задания + командные обсуждения + экзамены на SMILE

Модуль 1.6 Неделя 7 · ~20 часов

Дизайн-мышление для AI-инноваций

Самый практически насыщенный модуль программы. Студенты проходят полный цикл Stanford d.school — Empathize → Define → Ideate → Prototype → Test — применительно к своей стартап-идее. Принцип Never Assume здесь не читается, а проживается на практике.

Модуль учит работать с неопределённостью: прототип должен соответствовать уровню понимания задачи, а не дизайнерским амбициям. На этапе высокой неопределённости — бумажные скетчи и словесные описания ценнее, чем красивые презентации.

Основные темы:

• Empathize: наблюдение и интервью с реальными пользователями, документирование инсайтов
• Define: формулировка проблемы от имени пользователя, Point of View Statement
• Ideate: методы генерации идей — brainstorming, SCAMPER, worst possible idea
• Prototype: принцип соответствия прототипа уровню понимания — paper prototype vs digital
• Test: как проверять гипотезы быстро и дёшево, failure budget
• AI как партнёр в дизайн-процессе: генерация идей, анализ обратной связи, итерации
• Что инвестор видит в прототипе: сигналы зрелости команды vs красные флаги

Формат: воркшоп (полный цикл дизайн-мышления) + прототипирование + командные сессии + экзамен на SMILE

Модуль 1.7 Неделя 8 · ~20 часов

Капстоун — Твой стартап

Финальный проект — синтез всего, что изучалось в программе. Команды разрабатывают полноценную концепцию стартапа через два последовательных этапа на платформе SMILE.

• Модель «Швейцарского сыра»: как уязвимости в разных измерениях венчура приводят к провалу
• 12 ключевых фаз развития стартапа: видение, рынок, пользователь, бизнес-модель, команда, финансы и другие
• Принципы формулировки сильных вопросов: анализ vs воспроизведение
• Venture Plan в Project Mode: структурированный план по 12 фазам

---

БЛОК 7 · ИНДУСТРИИ

Восемь отраслей. Реальный контекст Казахстана с потенциалом глобального масштабирования

Программа намеренно выбрала отрасли, в которых Казахстан и Центральная Азия имеют естественные преимущества — и где ИИ пока не реализовал свой потенциал.

Горнодобыча и природные ресурсы · Агропром и продовольствие · Здравоохранение · Дата-центры и AI-инфраструктура · Строительство · Энергетика · Финтех · Образование

Плюс четыре кросс-индустриальных домена: Роботизация и автоматизация · HR и управление талантами · Медиа, маркетинг и продажи · Безопасность

Казахстан — один из мировых лидеров в горнодобыче, крупный производитель энергии, быстро растущий рынок с молодым, технически грамотным населением. Программа помогает увидеть эти факторы не как ограничения, а как конкурентные преимущества для построения глобально значимых компаний.

---

БЛОК 8 · ПРИЗЫВ К ДЕЙСТВИЮ

Начни Program 1

Регистрация открыта для студентов казахстанских университетов.

ИИ не ждёт, пока ты будешь готов. Program 1 — это возможность освоить технологию, познакомиться с людьми, которые её строят, и выйти с реальным проектом в руках.

По результатам обучения лучшие студенты будут зачислены на следующую более углубленную программу