6 months

Vibe კოდირების კურსი

ამ კურსში თქვენ ნულიდან შეისწავლით, თუ როგორ შექმნათ სრულფასოვანი აპლიკაციები ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით და მზად იქნებით რეალური სამუშაოსთვის.

ხელოვნური ინტელექტის პროგრამა. ჩვენ გასწავლით, თუ როგორ გამოიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი პრაქტიკაში.

ტრენინგის 70% პრაქტიკულია რეალურ პროექტებზე

3 პროექტის პორტფოლიო რომელსაც დამსაქმებლები დააფასებენ

წარმატებული დასაქმებისთვის კარიერული მხარდაჭერა

ვინ არის Vibe Coder?

Vibe Coder არის სპეციალისტი, რომელიც ქმნის სრულ ციფრულ პროდუქტებს ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით. ეს არის მიდგომა, რომელიც აერთიანებს დიზაინზე ორიენტირებულ აზროვნებას და თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებს, რათა იდეები სწრაფად და ეფექტურად გარდაქმნას სამუშაო აპლიკაციებად.

კურსი შესაფერისია:

ახალწვეულები

სწრაფად შეხვიდეთ IT სფეროში კოდის ცოდნის გარეშე, შეიცვალოთ პროფესია და დაიწყოთ ფულის გამომუშავება რეალურ პროექტებზე.

პრაქტიკოსები

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით რუტინების ავტომატიზირება, პროდუქტების ათჯერ უფრო სწრაფად შექმნა და ექსპონენციურად ზრდა.

რატომ უნდა აირჩიოთ Vibe კოდირების კურსი?

დაბალი შესვლის ზღვარი

Vibe კოდირება არის მიდგომა, რომლითაც შეგიძლიათ დაიწყოთ პროგრამირების ყოველგვარი გამოცდილების გარეშე: თქვენ მხოლოდ ინტერესი, ყურადღება და სწავლის სურვილი გჭირდებათ.

მოთხოვნა და შემოსავალი

ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით აპლიკაციების შექმნის მსურველი სპეციალისტების მოთხოვნა სტაბილურად იზრდება და ხელფასები 800-დან 1000 დოლარამდე მერყეობს და გამოცდილების მიღებასთან ერთად იზრდება.

მოქნილობა და თავისუფლება

Vibe Coding გაძლევთ მოქნილობას: შეგიძლიათ დისტანციურად იმუშაოთ, აირჩიოთ პროექტები და დაგეგმოთ თქვენი დრო.

კონკურენტული უპირატესობა

ყველა პროდუქტს საკუთარი გამოყენება სჭირდება - ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით მისი სწრაფად შექმნის შესაძლებლობა კონკურენტულ უპირატესობას ქმნის და განსაზღვრავს პროდუქტის წარმატებას ბაზარზე.

გავლენა მომხმარებლებზე

თქვენი გადაწყვეტილებები გავლენას ახდენს ადამიანებზე - თქვენ განსაზღვრავთ, რამდენად მარტივი და მოსახერხებელია მომხმარებლისთვის პროდუქტთან ურთიერთქმედება.

შემოსავალი გაიზრდება
გამოცდილებასთან ერთად

+14% DOU-ს მონაცემებით, ამ სფეროში ხელფასები ყოველწლიურად იზრდება.

უმცროსი

თქვენ აღმოაჩენთ ახალ პროფესიას და დაიწყებთ მუშაობას უმცროსი სპეციალისტის რანგში.

საწყისი 800$+

შუა

თქვენ გაქვთ ერთ წელზე მეტი გამოცდილება და თქვენს პორტფოლიოში რამდენიმე პროექტი

საწყისი 1300$+

უფროსი

თქვენ გაქვთ 4 წელზე მეტი გამოცდილება, მოწინავე უნარები და თქვენს პორტფოლიოში დიდი საქმეები.

საწყისი 2500$+

ხელოვნური ინტელექტი პროფესიის ახალი სტანდარტია

ჩვენი პროგრამა -
ხელოვნური ინტელექტის მქონე

მიუხედავად იმისა, რომ სხვები მხოლოდ ხელოვნურ ინტელექტზე მოდულს ამატებენ, ჩვენ ტრენინგს ისე ვაშენებთ, რომ ხელოვნური ინტელექტი ყველა სფეროს ფუნდამენტურ ელემენტს წარმოადგენდეს.

ჩვენ მხოლოდ ტექნოლოგიებს არ ვასწავლით - ჩვენ სტუდენტებს ისეთ რეალობასთან ვათავსებთ, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ისედაც პროფესიის სტანდარტია.

ჩვენი სტუდენტები ყოველდღიურად მუშაობენ ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებთან, ინტეგრირებენ ხელოვნურ ინტელექტს სამუშაოს ყველა ეტაპზე.

ჩვენ მათ ვასწავლით, იფიქრონ როგორც სპეციალისტები, რომლებსაც შეუძლიათ სამუშაოს ავტომატიზაცია, ოპტიმიზაცია და დაჩქარება თანამედროვე ტექნოლოგიების გამოყენებით.

ნამდვილი გამოცდილება და უამრავი პრაქტიკა

ივარჯიშეთ რეალურ დავალებებსა და პროექტებზე

შექმენით სრულფასოვანი პროდუქტები „ნულიდან“, ჩაეფლეთ დიდ, რთულ პროექტებში, იმუშავეთ რეალურ სცენარებთან, რომლებიც მაქსიმალურად ახლოსაა კომერციულ განვითარებასთან.

ამგვარად, თქვენ ბაზარზე შედიხართ არა როგორც დამწყები, არამედ როგორც ადრეული-საშუალო დონის სპეციალისტი.

მასწავლებლის დახმარება

ჩვენი მასწავლებლები გამოცდილი დეველოპერები არიან, რომლებიც დაგეხმარებიან მაღალი ხარისხის და პროფესიონალური აპლიკაციების შექმნაში.

საკუთარი სასწავლო პლატფორმა

გაკვეთილების ჩანაწერები, შესრულების სტატისტიკა, დავალებები და სასწავლო მასალები, მხარდაჭერა — ყველაფერი, რაც გჭირდებათ მოსახერხებელი და ეფექტური სწავლისთვის.

კურსის პროგრამა

ხელოვნური ინტელექტისა და ციფრული პროდუქტების შესავალი 3 თემები

რა არის ხელოვნური ინტელექტი?
სფეროები (მანქანური სწავლება, CV, NLP, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი)
საკვანძო ტერმინები: მოდელი, მინიშნება, კონტექსტი, ტოკენი, შედეგი

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, LLM და თანამედროვე მოდელების მუშაობის პრინციპები 4 თემები

როგორ მუშაობს LLM?
ჰალუცინაციები
ტემპერატურა და კონტექსტი
LLM-ის ძლიერი და სუსტი მხარეები

სწრაფი ინჟინერია: ხელოვნური ინტელექტის ამოცანების დასახვის საფუძვლები 3 თემები

კარგი მოთხოვნის სტრუქტურა: მიზანი, კონტექსტი
შეზღუდვა
შედეგის ფორმატი. ნულოვანი გასროლა, ერთი გასროლა, რამდენიმე გასროლა

ვერიფიკაცია, ეთიკა, უსაფრთხოება და ხელოვნურ ინტელექტთან პასუხისმგებლიანი მუშაობა 3 თემები

რატომ უნდა შეამოწმოთ ხელოვნური ინტელექტის პასუხები?
შედეგების შემოწმების მეთოდები
ეთიკა და მონაცემთა კონფიდენციალურობა

რა არის Vibe კოდირება და რით განსხვავდება ის კლასიკური დეველოპმენტისგან? 2 თემები

მიდგომების ევოლუცია: ხელით პროგრამირება → დაბალი კოდის გამოყენება → ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით → ვიბრაციული კოდირება.
უპირატესობები და შეზღუდვები.

Vibe კოდირების ინსტრუმენტები და თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო პროცესის რუკა 10 თემები

ChatGPT
Gemini
კლოდი
კურსორი
GitHub
Copilot
ჭანჭიკი
საყვარელი
კლოდ კოდი
კოდექსი

რა ტიპის აპლიკაციები შედგება? 7 თემები

სტატიკური გვერდი
ინტერაქტიული წინა პანელი
სრული დასტა
მონაცემთა ბაზაზე დაფუძნებული
ადმინისტრაციული პანელი
ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი აპლიკაცია
ტიპიური მომხმარებლის სცენარები

ვებ აპლიკაციის არქიტექტურა: ბრაუზერი, წინა პანელი, უკანა პანელი, მონაცემთა ბაზა, განლაგება 4 თემები

როგორ მუშაობს ვებ აპლიკაცია
თითოეული დონის როლი
მონაცემთა ნაკადი
სად ხდება შეცდომები

HTML-ის საფუძვლები ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის სტრუქტურის გასაგებად 4 თემები

HTML დოკუმენტის სტრუქტურა
ძირითადი თეგები
ფორმები
ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული HTML-ის კითხვა და რედაქტირება

CSS-ის საფუძვლები ინტერფეისის დიზაინის გასაგებად 6 თემები

სელექტორები
Ფერები
შრიფტები
ყუთის მოდელი
ფლექსბოქსი
ბადე საბაზისო დონეზე

JavaScript ბაზა აპლიკაციის ლოგიკის გასაგებად 8 თემები

ცვლადები
მონაცემთა ტიპები
პირობები
ციკლები
ფუნქციები
მასივები
ობიექტები
ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული JavaScript-ის კითხვა

JavaScript ფრონტ-ენდში: DOM, მოვლენები, ფორმები და მონაცემთა შენახვა 4 თემები

DOM-თან მუშაობა
მოვლენები (დაწკაპუნება, შეყვანა, გაგზავნა)
ფორმები და ვალიდაცია
ადგილობრივი საცავი

ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კოდის კითხვა, ახსნა და დახვეწა 3 თემები

უცნობი კოდის კითხვა
შეიტანეთ მცირე ცვლილებები სისტემის დარღვევის გარეშე
კოდის ვერსიების შედარება

Git უსაფრთხო Vibe კოდირებისთვის 5 თემები

ვერსიის კონტროლი
საცავი
დადასტურება
ისტორია
შეინახეთ სამუშაო მდგომარეობა და დაუბრუნდით წინა ვერსიას.

GitHub და სტუდენტური სამუშაო პროცესის ძირითადი მეთოდი 6 თემები

კლონირება
დააჭირეთ
გაწიეთ
ფილიალი
წაიკითხე
GitHub-ის გამოყენება კურსორისა და GitHub-ის თანაპილოტის გამოყენებით

დიზაინ-აზროვნება Vibe კოდირებისთვის: პრობლემა, აუდიტორია, MVP 5 თემები

პრობლემის განცხადება
სამიზნე აუდიტორია
მომხმარებლის საჭიროებები
რა არის MVP და როგორ დავიყვანოთ იდეა შესაძლებელ პირველ გამოშვებამდე
ფუნქციების პრიორიტეტიზაცია

აპლიკაციის დიზაინი: მომხმარებლის ნაკადი, ეკრანები, მიღების კრიტერიუმები 6 თემები

მომხმარებლის ნაკადი
ეკრანის რუკა
ფუნქციების სია
მონაცემთა ობიექტები
მიღების კრიტერიუმები. დავალებების დაშლა ხელოვნური ინტელექტისთვის.
როდის გამოვიყენოთ Bolt/Lovable Cursor-ისა და GitHub Copilot-ის წინააღმდეგ

აპლიკაციის წინა ნაწილის შექმნა კურსორისა და GitHub-ის თანაპილოტის გამოყენებით 7 თემები

პროექტის ფრონტ-ენდ სტრუქტურა
ძირითადი ეკრანები
ინტერფეისის კომპონენტები
ნავიგაცია
ფორმები
ცარიელი/იტვირთება/შეცდომის მდგომარეობა.
ინტერფეისის გაუმჯობესება ხელოვნური ინტელექტის მინიშნებების მეშვეობით

სრული სტეკის აპლიკაციის ბექ-ენდ საფუძვლები 5 თემები

სერვერის მხარის ლოგიკის როლი
მარტივი API-ის სტრუქტურა
მარშრუტები და საბოლოო წერტილები
CRUD ოპერაციები
მონაცემთა ვალიდაცია

მონაცემთა ბაზის ფენა და მონაცემთა მართვა 8 თემები

რელაციური და NoSQL მიდგომა
მაგიდები
ჩანაწერები
მინდვრები
კავშირები
მონაცემთა სქემა
ბექ-ენდის მონაცემთა ბაზასთან დაკავშირება
თესლის მონაცემები

ფრონტ-ენდის, ბექ-ენდის და მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია სრულფასოვან სტეკის აპლიკაციაში 4 თემები

ინტერფეისი API-სთან კომუნიკაცია
მონაცემების მიღება და გაგზავნა
ინტერფეისის და მდგომარეობის სინქრონიზაცია
ქსელის შეცდომების დამუშავება

ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული აპლიკაციის ტესტირება, გამართვა და რეფაქტორინგი 4 თემები

შეცდომების პოვნა კონსოლსა და ტერმინალში
გამართვის სამუშაო პროცესი
ხარისხის საკონტროლო სიები
front/backend და მონაცემთა ბაზის ინტეგრაციის გავრცელებული შეცდომები

აპლიკაციის განლაგება, გამოქვეყნება და მოვლა 2 თემები

განლაგება
აპლიკაციის გამოქვეყნება და შენარჩუნება

კლოდ კოდი და კოდექსი: ხელოვნური ინტელექტით და აგენტური განვითარების შემდეგი დონე 4 თემები

რა არის კლოდ კოდი და კოდექსი?
არსებული ხელოვნური ინტელექტის აგენტის პროექტის ანალიზი
გამართვის ხელახალი ინსტრუქციები
Claude Code-ის, Codex-ის, Cursor-ისა და GitHub Copilot-ის შედარება

საბოლოო პროექტი: სრული Full-Stack აპლიკაციის შექმნა 5 თემები

თემის შერჩევა
MVP-ის ფორმირება
მომხმარებლის ნაკადი და ფუნქციების ნაკრები
იმპლემენტაცია ფრონტ-ენდი + ბექ-ენდი + მონაცემთა ბაზა
განლაგებისთვის მზადება, README ფაილის შექმნა

122 თემები

6 months

კურსის დასრულების შემდეგ, თქვენი რეზიუმე ასე გამოიყურება:

თანამდებობა

Vibe-code-ის დეველოპერი

უნარები

იმუშავეთ ChatGPT-თან და Gemini-სთან
იმუშავეთ Cursor-თან, GitHub-თან, Copilot-თან, Claude-თან, Codex-თან
სწრაფი ინჟინერია
განაცხადის სტრუქტურის შექმნა
ფრონტ-ენდის განვითარება
ბექ-ენდ დეველოპმენტი
იმუშავეთ მონაცემთა ბაზასთან
ფრონტ-ენდის, ბექ-ენდის და მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია
განაცხადის გამოქვეყნება
ტესტირება და გამართვა
Git-ისა და GitHub-ის გამოყენება

ხელსაწყოები

ChatGPT
Gemini
კურსორი
GitHub
Copilot
კლოდი
ჭანჭიკი
საყვარელი
კოდექსი

ხშირად დასმული კითხვები

ვისთვის არის Vibe კოდირების კურსი შესაფერისი?

Vibe კოდირების კურსი შესაფერისია მეწარმეებისთვის, ფრილანსერებისთვის, მარკეტოლოგებისთვის, დიზაინერებისთვის და ყველასთვის, ვისაც სურს თავისი იდეების უფრო სწრაფად განხორციელება ღრმა ტექნიკური ცოდნის გარეშე. ის ასევე სასარგებლო იქნება IT დამწყებთათვის, რომელთაც სურთ გაიგონ ციფრული პროდუქტების შექმნის თანამედროვე მიდგომა ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებით. პროგრამირების გამოცდილების გარეშეც კი, შეგიძლიათ ისწავლოთ მარტივი აპლიკაციების, ავტომატიზაციისა და MVP პროექტების შექმნა.

ვის შეუძლია სწავლა, არსებობს თუ არა რაიმე ასაკობრივი ან ცოდნის შეზღუდვა?

აკადემიაში სწავლა შეუძლია 8 წელზე უფროსი ასაკის ნებისმიერ მსურველს, საბაზო განათლების მიუხედავად. მიღებისას არ არის საჭირო რაიმე გამოცდის ან გამოცდის ჩაბარება.

თუ სახლში კომპიუტერი არ არის, შემიძლია ვისწავლო აკადემიაში?

Ისე. Ნებისმიერ დროს. აკადემიის ფილიალები ღიაა 9:00 საათიდან 20:00 საათამდე და კვირაში 7 დღე.

რა საბუთები უნდა გქონდეს მისაღები?

ხელშეკრულების გასაფორმებლად დაგჭირდებათ მომხმარებლის პასპორტი 18 წელზე მეტი ასაკის, გადახდა დამოკიდებულია სწავლის ფორმაზე და შერჩეულ გადახდის გრაფიკზე.

შესაძლებელია თუ არა ონლაინ სწავლა?

თუ თქვენ გაინტერესებთ დისტანციური სწავლება, ITSTEP Academy-მ გამოუშვა ონლაინ ფორმა, სადაც შეგიძლიათ სრულად დაასრულოთ ტრენინგი ონლაინ რეჟიმში.

როგორ გადაიხადოთ კურსი?

შეგიძლიათ გადაიხადოთ საიტის საშუალებით საბანკო ბარათის გამოყენებით ან დატოვოთ განაცხადი ტრენინგზე და მენეჯერი გამოგიგზავნით ინვოისს.