Досліджуйте 200 курсів ШІ з ChatGPT Claude Gemini та іншими

Start with a 7-day trial to sample two courses that focus on practical prompt engineering and API workflows. This hands-on approach lets you gauge content depth, module duration, and the real tasks you can complete in a week. While exploring options, you’ll be discovering how courses cover ChatGPT, claude, Gemini (from deepminds), and other tools, helping you compare outcomes and value easily.

Look for tracks that deliver some milestones and multiple ways to practice. The best picks include options for short projects, plus a duration-friendly pace that fits a busy schedule. some courses provide small projects you can finish in a few hours, others guide you through longer capstones; check how each plan handles feedback and revision.

When comparing modules, pay attention to their angle of approach and their image assets. Look for showing projects across multiple domains: text, code, and data. The більшість useful courses clearly spell out outcomes and provide options to feed projects you care about, whether you’re focused on building a chatbot or a data assistant.

Use short-form samples to gauge pace; some creators share quick clips on tiktok showing real-world tasks. These previews help you decide if the content matches your pace and learning style. For Claude and Gemini from deepminds, check if the course compares how each model handles prompts, safety checks, and deployment. Some paths include trial access to Claude or Gemini environments, which helps learners feel the differences in practice.

For a balanced path, pick a small set: 1-2 short courses plus 1 longer module that ends in a project. looking at projects that align with your goals helps you stay motivated. Expect a small duration per module; many programs offer 3–6 hours for quick sessions and 8–14 hours for deeper tracks, with trial access to compare hands-on results easily.

Ready to start? Map your week with a simple plan: two sessions on a chosen platform, swap to another platform next week, and document what worked. This approach reduces overwhelm and keeps your discovery process practical and focused.

Choose Your 2-Course Quick Start Path by Role

For developers, take Foundations of AI-Centric Coding and Prompt Engineering for Scaled Apps to ship a working prototype in 4–6 hours.

Role: Developer / AI Practitioner

Foundations of AI-Centric Coding – duration 4–6 hours. Learn to write clean code that calls AI APIs, build small apps, and run tests in your screen, with options for fullscreen mode. The course emphasizes modular patterns, error handling, and rapid iteration; it’s designed to feel like assembling IKEA components–swap parts, reuse modules, and scale with confidence. By the end you’ll master the core patterns for reliable integrations, with hands-on labs you can read, execute, and push to your open platform to validate in real-world flows.

Prompt Engineering for Scaled Apps – duration 3–5 hours. You’ll design robust prompts, map smooth conversation flows, and create templates that survive production. Work includes a real project that moves from concept into a tested feature, and you’ll see better collaboration getting you to a shipped feature, with review during weekly zooms to align direction and capture times for iterations. The path highlights the brand-new potential unlocks and leaves you ready to ship in a small team or solo project.

Role: Marketing / Brand Leader

AI Marketing Essentials – duration 3–4 hours. Focus on segmentation, experimentation, and performance analytics across channels. Build two end-to-end flows for email and social, then validate with quick A/B tests. You’ll read dashboards to observe lift, adjust creative, and open new audiences. A testimonial from peers confirms faster iteration cycles and smoother collaboration with product teams, while staying on brand across formats.

Creative Copy with AI – duration 2–3 hours. Write compelling product stories, microcopy, and ad variations using prompts and templates. Calibrate tone and voice, apply a consistent direction across landings and videos, and craft a two-week content calendar. The module includes a video_detailsprompt to generate metadata and fullscreen video captions, plus ready-to-use templates you can visit and customize on your platform. Still, this path helps you stay aligned with your brand and platform constraints.

Select a Platform: Key Differences Between ChatGPT, Claude, and Gemini

Start with mapping your goals: if your team relies on broad content generation, code help, and a flexible plugin ecosystem, pick ChatGPT. Visit the official pages to compare capabilities, limits, and API options. Link your github repositories to automate templates and production-ready docs, and integrate into your existing workflow. Begin with started steps in a small pilot and share results with everyone to get fast feedback. This approach can scale from mountain-scale strategy to daily tasks and keeps the team motivated.

ChatGPT excels at general-purpose tasks, including content creation, coding help, and quick drafting across teams. It delivers strong language quality, fast iterations, and plugin-enabled access to data sources. For GitHub-based workflows, you can sync repos to generate docs and templates from prompts. Use it anytime to iterate on prompts and read outputs; measure results with style checks, reviewer feedback, and user satisfaction. A good reference guide helps your workspace stay aligned and makes it easy for everyone to contribute, keeping the team excited about new capabilities.

Claude prioritizes safety and structured reasoning. It shines on long-form content with clear organization and controlled outputs. Use Claude for creative writing when you want a strong guardrail and consistent tone, or for collaboration tasks that require careful review. In a shared workspace, Claude helps maintain voice coherence and reduces risky responses, making it a good fit for teams that value governance and reliability in production content.

Gemini from Google emphasizes data integration, enterprise governance, and seamless Google Workspace synergy. It handles data-heavy prompts, code tasks, and multi-step reasoning well, making it a strong choice for teams embedded in Google Cloud. If your workflow relies on Google tools, Gemini can accelerate production quality while keeping security and compliance in check. For the next phase, combine Gemini with a structured prompt library to unlock fast, powerful outputs in your workspace.

Decision framework: define objectives, run a four-week pilot in a single team, test within the current workflow, track results, and choose a platform for broader rollout. Create a simple evaluation checklist: quality, safety, integration, and speed. Maintain a shared reference document and a living README so everyone can access prompts and guidelines. Use the plan to stay aligned and avoid scope creep in production.

Next steps: visit the platform pages to compare pricing and features, start a trial, and set up a small content workspace. Build a starter prompt library, invite the team, and track progress in a common readme. Collect feedback and capture a short set of examples to serve as a reference for future work and onboarding.

Regardless of your pick, the strength lies in a clear workflow, a collaborative team, and a plan to produce useful content consistently. The plus is a toolset that accelerates output without sacrificing quality, helping everyone move from concept to production smoothly–and keeping you excited about what comes next.

Access Hands-on Labs: How to Enable Practice Environments

Set up a dedicated lab folder with a Python virtual environment (venv) and a github repository to ensure reproducible results and minimize hassle. This approach turns ideas into testable trials and makes the work easier to reproduce. Include a concise README with objective, data sources, and credits, and ensure you can download datasets when needed. This is not the only path, but it delivers consistent results.

Варіанти підходу: вирішіть між локальною робочою станцією або хмарною віртуальною машиною; для довших запусків віддавайте перевагу хмарі, щоб уникнути обмежень; цільова тривалість на блок лабораторної роботи близько 60 хвилин.
Environment setup: python3 -m venv venv; source venv/bin/activate; pip install -r requirements.txt; keep a small mock data set in data/ to speed trials; document data credits.
Структура репозиторію: labs/01-setup, labs/common, notebooks/; додати головний блокнот із шаблоном, що показує цілі, кроки, спостереження та висновки; використовувати Jupyter notebook або .py скрипти; забезпечити повторювані запуски.
Версіонування та паритет: часто робіть коміти; використовуйте головну гілку як базову лінію та гілки функцій для експериментів; позначайте випуски простим рядком версії.
Варіант контейнеризації: додайте Dockerfile, щоб інші могли точно відтворити; це зменшує відмінності ОС і заощаджує час для нових членів команди.
Підказки та моделі: тестуйте gpts у різних завданнях; зберігайте підказки та результати; включіть об’єктив для забезпечення узгодженості відповідей і простий посібник зі стилів.
Випробування та ведення журналів: встановіть 2–4 випробування на лабораторію; записуйте показники в results.json; включіть меланхолійну примітку про режими відмови, щоб допомогти ітерації; відстежуйте ходи та ітерації, щоб показати прогрес.
Повторне використання коду: винесіть утиліти в labs/common та імпортовані скрипти; задокументуйте, як повторно використовувати компоненти для нових запусків; уникайте винаходження колеса кожного разу.
Докази та навчання: підтримуйте вебсторінку зі швидкими посиланнями для початку роботи; посилання на кредити та ліцензії; додайте відео або GIF, що демонструє налаштування; опублікуйте оновлення на YouTube для кращої видимості.
Співпраця та управління: регулярно публікуйте оновлення на github, додайте легкий файл CONTRIBUTING і призначте чітке право власності для кожної лабораторії, щоб спростити відгуки рецензентів.

Шаблони ресурсів: містять посилання на відео, youtube та github репозиторії; простий пакет завантаження допомагає в адаптації та прискорює налаштування; уникайте перевантаження тих, хто навчається, великими обсягами ресурсів на початку.

Контрольний список реалізації, який можна скопіювати:

Створіть структуру каталогу labs/ та скрипт налаштування venv.
Клонуйте або ініціалізуйте репозиторій github з базовою версією master.
Надайте requirements.txt та Dockerfile для паритету.
Підготуйте 2–4 випробування на лабораторію з критеріями успіху та форматом ведення журналу.
Опублікуйте сторінку швидкого старту на своєму вебсайті з посиланнями на титри та навчальні посібники на YouTube.

Дотримуючись цього шляху, ви перетворюєте теорію на практику з меншим тертям, повторно використовуєте перевірені шаблони та зберігаєте імпульс навчання для gpts та інших інструментів. Простіша установка визначає пріоритет якості роботи та з часом масштабується до більшої кількості лабораторій, а меланхолійний, чесний погляд допомагає вам зафіксувати, що працює, а що ні.

Створіть 30-денний графік навчання з чіткими етапами

Виділіть 60 хвилин першого дня на конкретне налаштування: створіть віртуальне середовище (venv), встановіть Python 3.11, pip install openai та отримайте початковий курс. Визначте один вимірний результат на місяць і зафіксуйте його в простому аркуші. Використовуйте inspiration_prompt, щоб викликати першу ідею проєкту та створити зразок вихідних даних для перевірки налаштування. Існує проста структура, щоб зберегти рутину передбачуваною, а навчання — більш чітким із самого початку.

Основні етапи за тиждень

Тиждень 1 зосереджується на основах. Кожен день використовує фіксований 60-хвилинний цикл: 30 хвилин читання, 20 хвилин практичних підказок, 10 хвилин нотаток. Створіть генератор швидких завдань і бібліотеку підказок із 3 прикладами для кожної теми. Використовуйте перспективу, лінзу та кут, щоб порівнювати результати; фіксуйте деталі та відстежуйте зміни в поведінці моделі. Збирайте згенеровані зразки та позначайте їх такими показниками, як точність, корисність і ясність. Якщо настрій падає до меланхолійного, запустіть короткий 8-секундний підсумок, щоб відновити імпульс.

Тиждень 2 масштабування для практики: реалізуйте два міні-проєкти з використанням згенерованого контенту. Оберіть теми, що стосуються вашої галузі, створіть 4-6 підказок та запустіть їх у моделі для отримання результатів. Збережіть результати в блокноті, порівняйте показники та налаштуйте підказки. Цей тиждень підсилює чіткіший робочий процес та послідовне налаштування на основі venv. Якщо ви маркетолог, адаптуйте підказки для залучення та розробіть ідеї для кампаній. Згенеровані результати проєктів формують основу для порівняння на 3-му тижні. Акцент робиться на співвідношеннях, таких як 50/30/20 (читання/практика/роздуми), щоб залишатися збалансованим.

Тиждень 3 розширюється до міжмодельного дослідження. Відійдіть назад, щоб переглянути результати з новою перспективою, використовуючи іншу модельну лінзу. Запустіть ті самі підказки на Claude та Gemini, а також на локальній моделі, щоб виділити зміни в стилі та точності. Зробіть 2-3 приклади порівняння для кожного завдання та анотуйте відмінності в куті та деталях. Сформуйте чіткіше уявлення про те, які підказки працюють у різних двигунах, і зверніть увагу на те, як змінюється поведінка генерації з підказками. Підтримуйте бібліотеку inspiration_prompt і налаштуйте установку для запуску всіх тестів в одному venv.

Тиждень 4 завершує розробку комплексного плану: консолідувати результати в односторінковий план (плани) для застосування в реальній роботі. Створіть особистий блокнот, яким ви зможете поділитися з маркетологом або командою. Оновіть бібліотеку inspiration_prompt 6 новими підказками. Зберігайте нотатки про попередні результати, щоб продемонструвати прогрес і підтримувати динаміку. Переконайтеся, що згенеровані результати організовані та готові до повторного використання в майбутніх проектах.

Підказки, налаштування та виконання

Основою фреймворку є три стовпи: ясність, повторення та вимірювання. Налаштуйте відтворюваний робочий процес і шаблон нотаток: дата, модель, використані підказки, згенеровані результати, оцінка та коригування. Використовуйте спеціальну лінзу для порівняння відповідей між моделями: зверніть увагу на перспективу, кут і деталі кожної відповіді. Має бути запобіжник: зберігайте всі залежності в одному venv і закріплюйте версії для підтримки узгодженості. Використовуйте inspiration_prompt, щоб щодня генерувати ідеї, і вибирайте підказки, які спонукають до досягнення практичних результатів. Якщо ви маркетолог, зіставте результати з планами контенту та опублікуйте зразок розкладу на 30 днів для вашої команди. Згенеровані результати слід позначати тегами та зберігати для подальшого повторного використання, а 8-секундний чек-ін використовувати для швидкого отримання інформації з кожної сесії.

Відстеження прогресу: як відстежувати завершення та сертифікації

Використовуйте щотижневу панель прогресу, яка отримує дані з кожного модуля, вікторини та сертифіката, щоб тримати учнів та зацікавлені сторони в курсі справи. Зробіть центром перегляду єдиний центральний хаб на вебсайті вашої академії, де ви можете бачити загальну кількість завершених модулів, прохідні бали, отримані сертифікати та тривалість, витрачену на кожен курс. Там ви відчуєте дивовижну ясність, яка приходить від практичного знімка, а не від розрізнених нотаток.

Там ви можете встановити ціль для щотижневого прогресу, занотувати тривожні сигнали, якщо хтось зупиниться, а потім записати відгук від успішного учня, щоб продемонструвати результати, надаючи членам команди безпосередній контроль над оновленням інформаційних панелей і тримаючи інформаційну панель відкритою для перегляду наставниками та товаришами по команді.

Ключові показники для фіксації

Збережіть кількість пройдених модулів, складених оцінювань, отриманих сертифікатів, час виконання завдань і досягнутий рівень. Охоплює розподіл активності по курсах. Панель інструментів пропонує звіт про версії для порівняння результатів між групами, а потім експортує готову до тизеру підсумкову інформацію для вашого веб-сайту або соціальних мереж. Позначайте елементи ключовими словами, щоб покращити фільтрацію та можливість пошуку.

Публічна видимість та вплив

Опублікуйте легкий, відкритий тізер прогресу на вебсайті, щоб показати динаміку; ютубери в аудиторії добре реагують на прозорі оновлення. Включіть відгук від успішного учня, підкресліть магію стабільної практики та запропонуйте простий тізер наступного кроку, щоб сигналізувати про те, що чекає попереду. Для візуальних матеріалів експортуйте скріншоти зі співвідношенням сторін 16:9, щоб вони відповідали слайдам, публікаціям або тизерному відео.

Відкрито 200 курсів зі штучного інтелекту – ChatGPT, Claude, Gemini та інше