Скачать [stepik] Телеграмм-бот с локальной ИИ [Иван Коробко]

Освойте практический курс по созданию Telegram-бота, который использует локальный искусственный интеллект. Вы научитесь настраивать сервер JAN, подключать модели Qwen и TinyLlama, писать код на Python и управлять генерацией ответов. Без сложной теории — только пошаговая практика. Идеально для тех, кто хочет применить ИИ в реальных задачах и создать собственного ассистента.

Курс предназначен для всех, кто хочет познакомиться с искусственным интеллектом. Он не требует технического образования и подойдёт тем, кто хочет использовать нейросети в повседневной жизни и работе — для генерации текста, изображений, озвучки и решения практических задач.

Чему вы научитесь:

• Создавать Telegram-ботов с нуля
• Настраивать локальный сервер JAN для ИИ
• Подключать и применять модели Qwen и TinyLlama
• Разрабатывать Python-скрипты для обработки сообщений
• Формировать и настраивать системные промпты
• Управлять параметрами генерации (temperature, max_tokens и др.)
• Тестировать и отлаживать бота в реальной среде

Программа курса:

Как построен курс?

1. О чём этот курс?
2. Твоя траектория обучения
3. Что такое vibe-coding?

Телеграмм

1. История Telegram и появление ботов
2. Что умеют Telegram-боты?
3. Основы Telegram Bot API
4. Сценарии применения Telegram-ботов
5. BotFather — основной интерфейс создания и управления ботами
6. Интерфейс общения с пользователем: чат, команды и кнопки
7. Практикум 1. Создание Telegram-бота через BotFather

Установка и настройка Python-среды

1. Зачем нужна локальная среда разработки?
2. Немного о Python
3. Графический интерфейс для Python: PyCharm
4. Использование pip и установка библиотек
5. Практикум 2. Установка Python в Windows
6. Практикум 3. Установка PyCharm в Windows
7. Практикум 4. Установка библиотеки pyTelegramBotAPI
8. Практикум 5. Создание проекта в PyCharm

Создание и запуск простого телеграмм-бота

1. Генерация листинга телеграмм-бота в DeepSeek
2. Генерация листинга телеграмм-бота в ChatGPT
3. Корректировка промпта. Телеграмм-бот с расширенным функционалом
4. Практикум 6. Генерируем телеграмм-бот в ИИ
5. Практикум 7. Запуск и тестирование телеграмм-бота

Локальные ИИ-модели: зачем и как

1. Разница между облачными и локальными ИИ
2. Разнообразие интерфейсов для работы с локальными ИИ-моделями
3. Обзор локальных моделей. Что для чего?
4. Практикум 8. Установка JAN
5. Практикум 9. Установка локальных моделей
6. Практикум 10. Запуск локального сервера

Как telegram-бот общается с ИИ?

1. Схема работы Telegram-бот с локальным ИИ
2. Настройка модели. Как это делается?
3. Задание настроек модели в оболочке JAN
4. Задание настроек модели программным способом

Создаем продвинутого бота, работающего с ИИ

1. Суммируем информацию. Что нужно не забыть?
2. Тайна системного промпта
3. Практикум 11. Запускаем финальную версию бота с ИИ

Итоги курса

1. Проверка знаний
2. Куда идти дальше?
3. Заключение

Автор
Иван Коробко. Закончил МГТУ им Н.Э. Баумана в 2002 году, MBA Стратегический менеджмент и управление организацией в 2019 г., более 20 лет в EdTech. Автор 3-х книг и более 100 статей в ИТ сфере.