Перша ШІ онлайн IT школа для нового покоління
Не просто курси, а керована навчальна система: персоналізовані завдання, миттєва перевірка, структурований фідбек та прозорий прогрес по кожному учню. Ти вчишся, система бере на себе рутину.
Оцінювання
AI Rubric 100/100
Режим
24/7 Progress Sync
ЗНАННЯ
UI/UX/PD · Web · Mobile · AI
Для мешканців KadorrGroup діє спеціальна знижка 30% — напишіть нам в Instagram.
AITLab — Hero Video #1
1 / 10
Core Experience
Навчання побудоване як керований цикл, а не хаотичні уроки
Кожен етап пов’язаний із попереднім: тема уроку → практика → домашка → AI-перевірка → рекомендації для наступного кроку.
01. Урок + практика
Учень отримує структурований матеріал і відразу закріплює тему через реальні задачі.
- • Єдиний стандарт для всіх груп
- • Приклади з реальних продуктів
- • Задачі близькі до робочих сценаріїв
02. Домашка + автоперевірка
Після здачі система одразу повертає оцінку, помилки і конкретні точки покращення.
- • Прозора рубрика на 100 балів
- • Зрозумілі причини оцінки
- • Рекомендації без “води”
03. Персональні задачі “на ходу”
Коли потрібно більше практики — учень просить тему і отримує нове завдання під свій рівень.
- • Під поточний рівень складності
- • Під вибраний карʼєрний трек
- • Із фіксацією прогресу в системі
Career Tracks
Три траєкторії, одна система росту
Учні вчаться мислити продуктово, системно працювати з інструментами і будувати портфоліо рішень, а не лише “проходити уроки”.
UI/UX / Product Designer
Від research до продуманих інтерфейсів і кейсів, які дійсно можна показувати клієнтам.
- • Product thinking та user flow
- • Дизайн-системи та UI quality
- • Презентація рішень і аргументація
Web Development
Побудова сучасних продуктів: React/Next.js, API-архітектура, продакшен-підхід.
- • Компонентний фронтенд
- • Backend routes та інтеграції
- • Якість коду і deployment flow
AI / LLM Engineer
Практика з LLM: промптинг, агенти, evaluation і впровадження у цифрові продукти.
- • Архітектура агентів
- • Tooling, пайплайни, автоматизація
- • Метрики якості і контроль ризиків
AI Assignment Engine
Приклади завдань, які генерує ШІ
Це демонстрація формату: різні треки, рівні складності та чіткі критерії якості.
Показано випадкові приклади
React Task Board: фільтри, стани, збереження
Реалізуйте компонент керування задачами з фільтрами, редагуванням та збереженням у localStorage. Інтерфейс має залишатися стабільним після перезавантаження.
- • Керований state + чиста структура даних
- • Фільтрація та сортування без мутацій
- • Надійне відновлення стану після reload
Next.js API endpoint: прийом і перевірка сабміту
Створіть API route з валідацією запиту через zod, системою помилок і єдиним форматом JSON-відповіді для фронтенду.
- • Typed validation + читабельні error codes
- • Єдина структура відповіді API
- • Обробка edge cases і безпечні дефолти
Evaluation suite для AI-грейдера
Підготуйте набір тестів для перевірки стабільності AI-грейдера: нормальні кейси, крайні сценарії та спроби prompt injection. Для кожного вкажіть очікуваний результат.
- • Good / edge / abuse матриця кейсів
- • Очікувані діапазони оцінок
- • Критерії стабільності та відмовостійкості
Community & Process
Живий контекст навчання
Реальні фото та відео середовища, де учні працюють, презентують і ростуть.
Operations Layer
Система, яка масштабується без хаосу
Адміністратор керує правилами і доступами, а операційні процеси платформа виконує автоматично та передбачувано.
Gemini AI engine генерує релевантні задачі, оцінює роботи за рубрикою та формує персональні кроки покращення.
Ролі, доступи, статуси оплат і знижки керуються через Google Sheets, без окремої CRM-рутини.
Start Here
Готові підключитись до AITLab?
Якщо логін уже є — заходьте в кабінет. Якщо ні — напишіть в Instagram, підберемо групу, трек і стартовий план навчання.