Тебя готовят к миру, которого уже нет
Школы и вузы учат годами — и часто уже неактуальному. Один человек с AI собирает продукт за выходные — без офиса, без корочки, в шестнадцать.
смотри, как это выглядит вживуюСобери стартап за один день
Вместе и с нуля запустим твой стартап с реальным решением для бизнеса. Максимум практики — от идеи до результата.
Один в поле — воин
Вчера для старта нужны были деньги, команда и годы опыта. Сегодня хватает тебя, ноутбука и идеи.
Вчера
Сегодня · ты + AI
Благодаря нейросетям больше не нужно годами втискивать себя в одну роль — время создавать что-то крутое и по-настоящему своё.
Этот проект — наш чит-код, помогающий прийти к результату быстрее. Бесплатно.
Как устроено обучение
Соберёшь свой продукт — вместе с нами. Разбираем теорию и тут же собираем его по рабочему примеру, шаг за шагом.
С любого уровня
Заранее знать ничего не нужно — всё разбираем с нуля, шаг за шагом.
Теория + практика
Объясняем, как всё устроено, — и тут же отрабатываешь руками.
На реальном продукте
Собираешь не учебную игрушку, а настоящий продукт — по нашему рабочему примеру.
Видишь, что возможно
К финалу понимаешь: с AI тебе по силам куда больше, чем казалось.
Дальше ты — уже не пользователь, а создатель.
$ 01. run module «Singularity»
Соберём всё в единую систему — от интерфейса до ИИ — и вместе создадим полноценный продукт, который решает реальную задачу.
// Ты изучишь:
- Микросервисную архитектуру: поймешь, почему реальные IT-компании (Яндекс, Spotify) не пишут «спагетти-код» в одном файле, и как разделять продукт на независимые слои (Сайт, Бэкенд-менеджер, ML-сервис).
- Интеграцию ML в продакшн: как Data Science работает в реальной жизни. От обучения алгоритма (Random Forest) на больших данных (114 000 треков) до его «заморозки» и превращения в работающий веб-сервис.
- Сетевое взаимодействие (API): как машины общаются друг с другом. Разберешь принципы работы REST API, протокол HTTP, методы POST, формат JSON и почему браузеры блокируют запросы без настройки CORS.
- Асинхронный JavaScript: как устроена связь между интерфейсом и сервером. Узнаешь, как работает fetch, зачем нужны async/await и как браузер дожидается ответа нейросети.
- Техническое продуктовое мышление: как перевести бизнес-проблему (финансовые риски лейблов при выпуске новых треков) в математическую задачу и решить её с помощью программного кода.
// Ты будешь уметь:
- Создавать Full-Stack приложения: писать код для всех уровней продукта — от красивого интерфейса (кнопки, ползунки) до серверной логики и моделей машинного обучения.
- Разворачивать ИИ-модели: обучать предиктивные алгоритмы на реальных датасетах (scikit-learn), сохранять их на диск и оборачивать в быстрые API-шлюзы с помощью FastAPI.
- Связывать Frontend и Backend: собирать данные с HTML-элементов, отправлять их на сервер через JavaScript, обрабатывать ответ и динамически менять интерфейс без перезагрузки страницы.
- Организовывать machine-to-machine общение: настраивать сервер-посредник (бэкенд-менеджер), который принимает запросы от пользователей, валидирует их и безопасно передает в закрытый ML-сервис.
- Решать бизнес-задачи алгоритмами: создавать продукты, которые не просто «красиво выглядят», а автоматизируют аналитику и экономят деньги бизнесу (например, высчитывая потенциальный процент «хитовости» продукта).
// Результат:
Пройдешь путь от ученика к создателю реального IT-продукта: объединяешь разные навыки в одну работающую систему. Создашь собственный сервис с ИИ, который оценивает треки и прогнозирует их успех. В итоге получишь сильный проект для портфолио и уверенный аргумент на собеседованиях.
$ 02. run module «Business»
Научимся думать как предприниматель — находить реальные проблемы пользователей и проверять идеи до того, как писать код.
// Ты изучишь:
- Продуктовое мышление: поймешь критическую разницу между «фичей» (что делает продукт) и «ценностью» (какую боль он закрывает).
- Формулировку гипотез: как правильно структурировать предположения о клиентах по шаблону, чтобы не тратить месяцы на разработку никому не нужного кода.
- Основы Customer Development: разберешь технику «5 почему» и правила проведения интервью, чтобы докапываться до истинной боли пользователей, а не лечить симптомы.
- Источники инсайтов: где искать реальные проблемы пользователей (форумы, отзывы конкурентов) и как задавать открытые вопросы.
- Фреймворк УТП (UVP): как устроено сильное Уникальное Ценностное Предложение, которое за 5 секунд объясняет, почему твой продукт — это спасение.
// Ты будешь уметь:
- Переводить технологии в бизнес: превращать красивые технологические идеи в проверяемые бизнес-гипотезы.
- Составлять план валидации: описывать конкретную ЦА, ее проблему, ситуацию и метод проверки до написания первой строчки кода.
- Проверять идеи на жизнеспособность: общаться с пользователями так, чтобы получать правдивые ответы о их рутине, избегая ложных подтверждений.
- Анализировать рынок: находить системные сбои в процессах клиентов и выявлять слабые места у конкурентов.
- Упаковывать продукт: формулировать четкое UVP по фреймворку, отстраиваясь от конкурентов и делая акцент на выгоде для клиента.
// Результат:
Пройдешь путь от разработчика к IT-предпринимателю: научишься решать реальные задачи, а не просто делать «прикольные штуки». Сможешь быстро проверять идеи без кода и в итоге сформируешь понятное и сильное предложение для своего продукта.
$ 03. run module «ИИ»
Научимся создавать модели машинного обучения, то есть сделаем техническое ядро нашего будущего продукта.
// Ты изучишь:
- Как работает ML: поймешь разницу между обычным кодом и алгоритмом, который обучается на опыте.
- Инструменты профи: язык Python, библиотеки для работы с данными (Pandas) и построения графиков.
- Главные задачи: как научить компьютер предсказывать точные числа (цены, зарплаты) или категории (спам / не спам).
- Популярные модели: разберешь, как устроены «Деревья решений», «Линейная регрессия» и мощный алгоритм CatBoost.
- Анализ без учителя: как компьютер сам находит скрытые группы и закономерности в данных (кластеризация).
// Ты будешь уметь:
- Превращать «сырые» данные с ошибками и пропусками в качественную базу для обучения.
- Строить наглядные графики, чтобы видеть тренды и аномалии в цифрах.
- Создавать и обучать свои модели, а также проверять их точность специальными метриками.
- Автоматизировать работу: строить конвейеры (Pipelines), которые сами обрабатывают данные.
- Решать задачи бизнеса: например, делить клиентов на сегменты для маркетинга.
// Результат:
Пройдешь полный путь Data Scientist’а: научишься загружать данные, находить в них смыслы, обучать модели и применять их для решения реальных практических задач.
$ 04. run module «Backend»
Научимся создавать серверную часть продукта — ту, которая принимает запросы, обрабатывает данные и связывает всё в единую систему.
// Ты изучишь:
- Архитектуру клиент-сервер и API: узнаешь, что такое API, как программы общаются между собой без участия человека, и как устроены протоколы HTTP (GET, POST-запросы, заголовки, тело ответа).
- Фреймворк FastAPI: разберешь устройство одного из самых мощных и современных фреймворков для Python, поймешь, как работают эндпоинты (маршруты) и зачем нужен сервер uvicorn.
- Строгую валидацию данных (Pydantic): узнаешь, как создавать схемы данных (модели), чтобы твой сервер не падал от некорректного ввода, а сам проверял типы (строки, числа) и обрабатывал обязательные/необязательные поля.
- Микросервисы vs Монолит: поймешь разницу в архитектурных подходах, их плюсы и минусы, и почему современные IT-компании дробят свои продукты на независимые, общающиеся между собой приложения.
- Инструменты тестирования API: научишься читать автогенерируемую документацию (Swagger/OpenAPI) и профессионально тестировать запросы через Postman, не дожидаясь, пока будет готов визуальный интерфейс (фронтенд).
// Ты будешь уметь:
- Разворачивать собственные веб-серверы: превращать обычный Python-скрипт в работающий сервер, слушающий порты и готовый принимать запросы из внешнего мира.
- Управлять потоками данных: извлекать информацию от пользователя (из адресной строки или тела POST-запроса в формате JSON), обрабатывать её и возвращать корректные ответы.
- Настраивать межсерверное общение (Server-to-Server): использовать библиотеку requests, чтобы твой Python-бэкенд мог сам выступать «клиентом», делать запросы к другим API (например, к ML-модели) и забирать оттуда результат.
- Защищать и отлаживать API: обрабатывать ошибки 404 и 422, а также настраивать политику CORS с помощью Middleware, чтобы браузеры не блокировали обращения к твоему серверу.
- Проектировать масштабируемую архитектуру: выстраивать цепочки сервисов, где есть публичный «сервер-менеджер» (для общения с сайтом) и закрытые «внутренние лаборатории» (для тяжелых вычислений).
// Результат:
Пройдешь путь от простых скриптов к созданию полноценных веб-приложений. Научишься делать стабильный сервер, который проверяет данные, общается с другими сервисами и безопасно обрабатывает информацию. В итоге у тебя будет готовый «мозг» продукта — надежный API, который легко подключается к сайту или приложению.
$ 05. run module «Frontend»
Научимся создавать интерфейсы продукта — делать сайты, которые выглядят аккуратно, работают быстро и удобно для пользователя.
// Ты изучишь:
- Основы веб-технологий: как работают браузеры, что такое HTML, CSS и DOM-дерево.
- Верстку сайтов: семантические теги, блочную модель, Flexbox и позиционирование элементов.
- Стилизацию: работа со шрифтами, цветами, отступами (margin/padding) и декоративными элементами.
- Адаптивность: создание отзывчивых интерфейсов для мобильных устройств с помощью Media Queries.
- Программирование: основы JavaScript (переменные, циклы, функции) и манипуляция DOM-элементами.
- Инструменты разработчика: VS Code, Figma, DevTools, Git и GitHub.
// Ты будешь уметь:
- Верстать веб-страницы по макетам из Figma, соблюдая точность (Pixel Perfect).
- Писать чистый и валидный код с использованием Prettier и валидаторов.
- Стилизовать элементы, создавать анимации и интерактивные компоненты (кнопки, меню).
- Делать сайты удобными для всех устройств: от больших мониторов до смартфонов.
- Оживлять интерфейс с помощью JavaScript: слайдеры, табы, бургер-меню.
- Работать с системой контроля версий Git и публиковать проекты на GitHub Pages.
// Результат:
Сверстаешь многостраничный лендинг интернет-магазина, адаптируешь его под мобильные устройства, добавишь интерактивность и опубликуешь в интернете для своего портфолио.
Учись у практиков
Дмитрий Maлинин
Выпускник ВШЭ, 5+ лет в IT бизнесе: управление командами 100+ человек.
Реализация проектов с нуля и доведение до 100 000+ активных пользователей
Юрий Севастьянов
Закончил ММА, 4+ года занимается ML-разработкой. Руководит направлением в Банк СПБ
Евгений Павлов
Выпускник МГТУим. Н. Э. Баумана.
Более 3 лет в сфере разработки, 2+ из них — в вебе
Даниил Данилов
5+ лет в разработке: запуск IT-продуктов для бизнеса и медиа-проектов. Среди клиентов —Даниил «Zeus» Тесленко и Игорь Войтенко.
На счету 50+ реализованных проектов
Артемий Черных
Выпускник СПБГЭУ и ИТМО по менеджменту и инноватике.
Занимается внедрением IT-системи запуском продуктов для бизнеса: на счету 15 реализованных решений.
Кому подходит этот курс?
Он подойдёт тем, кто хочет разобраться в себе, попробовать себя в деле и дойти до реального результата:
Ещё не понял, чем хочешь заниматься
Хочешь попробовать себя на практике и разобраться, что тебе действительно интересно — без скучной теории ради теории.
Хочешь сделать свой первый проект
Есть идея — или пока только интерес. Здесь ты сможешь собрать продукт с нуля, проверить его и довести до результата.
Уже пробовал, но пока не получилось
Не хватило структуры, навыков или уверенности. Здесь разберём всё по шагам и поможем дойти до работающего результата.
Хочешь большего, чем просто уроки
Хочешь не просто слушать, а делать: прокачать мышление, навыки и уверенность через реальную практику.
Здесь всё только начинается
Для самых заряженных — возможность проверить себя в деле, собрать сильный кейс, показать результат и забрать награды.
Сообщество ребят, которым интересно расти, разбираться в технологиях и делать сильные проекты — рядом с менторами Singularity.
Вебинары, разборы и открытые созвоны, где можно узнавать новое, задавать вопросы и быть в контакте с сообществом.
Для самых сильных и активных — награды, мерч, личное менторство и внимание от тимлидов и практикующих специалистов.
Как прошёл наш хакатон
Прошлым летом мы уже собрали лучших ребят офлайн: с командами, дедлайнами, защитами и реальной работой над идеями. Ниже — атмосфера и отзывы участников.
Я пришла на хакатон без ощущения, что “готова”. Но уже в процессе поняла, что это вообще не главное. Главное — включаться, не бояться ошибаться и делать.Для меня это был момент, когда стало понятно: даже без большого опыта можно собрать что-то реально крутое.
Для меня это был первый опыт, где теория сразу превратилась в практику. Не было ощущения “очередного мероприятия ради галочки” — была команда, дедлайны, ответственность и кайф от того, что у нас реально что-то получается.
Мне понравилось, что хакатон был не про красивые слова, а про реальную работу: быстро договориться в команде, проверить идею и довести её до результата.Редко бывает среда, где столько заряженных ребят в одном месте. Отсюда реально выходишь с энергией и желанием делать больше.
Обучение действительно полностью бесплатное?
Да. Сингулярность — некоммерческий проект. Мы не продаём красивую мечту про “успешный успех” — мы даём практику, мышление и путь, который сами прошли. Наша цель — помочь тебе быстрее дойти до реального результата и понять, что больших результатов можно добиваться и без 10+ лет стажа в чём либо.
Что нужно для обучения?
Для старта тебе не нужен опыт в программировании или готовый проект. Нужны интернет, компьютер и готовность учиться в деле: пробовать, ошибаться, разбираться и идти вперёд. Здесь важно понимать, что сильный результат строится постепенно — это не спринт, а марафон.
Что я получу в итоге?
Создашь собственный продукт на основе AI.
На выходе у тебя будет понимание полного цикла: от идеи и первых гипотез до работающего результата, который можно показать в портфолио и использовать как сильный кейс.
Подойдёт, если я ещё не выбрал направление?
Да, как раз в этом случае он особенно полезен.
Курс помогает не гадать “моё или не моё”, а проверить себя на практике: попробовать разные роли, собрать проект и понять, что тебе действительно интересно.
Нужна ли база в нейросетях и коде?
Нет.
Мы не ждём, что ты придёшь уже подготовленным. Курс выстроен так, чтобы ты мог начать с любого уровня, разобраться в основах и сразу применять знания в деле, а не копить сухую теорию.