Находить задачу для ИИ
Отделять реальную проблему от модного эффекта и задавать измеримый критерий полезности.
Научитесь видеть подходящие задачи для ИИ, выбирать инструменты, собирать прототипы без обязательного программирования и принимать обоснованное решение о внедрении.
Вы разберётесь не только в возможностях нейросетей, но и в том, как проверить их пользу для конкретного человека и процесса.
Отделять реальную проблему от модного эффекта и задавать измеримый критерий полезности.
Сравнивать генерацию текста, изображений, поиск и анализ по возможностям и ограничениям.
Настраивать сценарий, инструкции и контекст в доступных no-code AI-сервисах.
Проверять качество на примерах, замечать риски и планировать небольшой безопасный пилот.
Мы начинаем не с названий моделей, а с задачи. Так AI-инструмент становится частью понятного решения, а не самоцелью.
Кому и в какой ситуации должно помочь решение.
Какие примеры, данные и ограничения нужны системе.
Сопоставить возможности сервиса с задачей и рисками.
Настроить запросы, шаги и результат без обязательного кода.
Испытать сценарий на примерах и разобрать слабые места.
Определить пилот, контроль и следующий измеримый шаг.
Первые четыре модуля дают язык для разговора об ИИ: что он умеет, какие данные ему нужны и когда его применение действительно оправдано.
Машинное обучение и генеративный ИИ простыми словами, типовые задачи, ошибки и роль человека.
4 академических часаПользователь, проблема, текущий процесс, ожидаемый эффект и измеримый признак хорошего результата.
5 академических часовПримеры, инструкции, конфиденциальность, смещения и правило «качество входа влияет на качество ответа».
5 академических часовСравнение сервисов для текста, изображений, поиска и анализа по цене ошибки, доступности и контролю.
5 академических часовВо второй части идея превращается в прототип, проходит испытание на реальных примерах и получает реалистичный план пилота.
Сценарий, системная инструкция, примеры запросов и понятный формат результата в доступном AI-инструменте.
Тестовые ситуации, фактические ошибки, нежелательные ответы, защита данных и точки обязательного контроля человеком.
Небольшой пилот, роли участников, метрики, обратная связь и презентация принятого решения.
Вы выберете близкую задачу и будете постепенно дополнять её: от короткого брифа до прототипа, тестов и плана внедрения.
Для обучения не требуется программирование: важнее уметь ясно сформулировать задачу, проверить результат и сделать вывод.
Разберём основные понятия без сложной математики и профессионального жаргона.
Перейдём от случайных запросов к устойчивому сценарию и критериям качества.
Поможем превратить её в проверяемый прототип и план небольшого пилота.
Увидеть принцип работы ИИ в понятной ситуации.
Заполнить очередную часть canvas и настроить сценарий.
Испытать решение на разных примерах и заметить ограничения.
Исправить слабые места и подготовить демонстрацию пилота.
Ответы о подготовке, содержании и практическом результате курса.
36 академических часов, семь модулей и понятный маршрут от задачи до прототипа и плана пилотного внедрения.