Рубрики
Технологии

Пост @MaxRokatansky — Блог компании OTUS (+4) — N/P

15 бесплатных уроков для тех, кто работает с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект уже меняет подход к разработке: LLM помогают писать код, искать информацию, автоматизировать процессы и создавать новых цифровых помощников. Но при переходе от экспериментов к реальным задачам появляются вопросы: какую модель выбрать, где достаточно промпта, когда нужен RAG или дообучение, как контролировать качество ответов и встроить ИИ в рабочие процессы.

Разобраться в современных ИИ‑инструментах — это первый шаг к тому, чтобы использовать их как полноценный инженерный инструмент: запускать локальные модели, создавать ИИ‑агентов, работать с ML‑пайплайнами и понимать ограничения технологий.

Собрали открытые уроки от преподавателей‑практиков, которые помогут разобраться в ключевых направлениях искусственного интеллекта — от больших языковых моделей и ИИ‑агентов до машинного обучения и внедрения ИИ в реальные задачи.

LLM и генеративный ИИ

  • 3 сентября, 20:00. «Локальные LLM модели для разработки». Записаться

  • 8 сентября, 20:00. «Что надо знать про работу LLM моделей». Записаться

  • 23 сентября, 18:00. «Structured Outputs: как заставить LLM всегда возвращать то, что вам нужно». Записаться

ИИ‑агенты и искусственный интеллект в разработке

  • 14 сентября, 20:00. «ИИ‑агенты против Junior‑разработчиков: кто кого заменит к концу 2026 года». Записаться

  • 17 сентября, 20:00. «Обзор ИИ‑технологий для разработчиков. От идей до рабочих решений». Записаться

  • 1 октября, 20:00. «Продуктивность разработчика и Agent Skills». Записаться

ML и работа с данными

  • 7 сентября, 18:00. «Учимся готовить данные для ML‑моделей». Записаться

  • 9 сентября, 18:00. «Оптимизируем построение модели через Pipeline». Записаться

  • 10 сентября, 18:00. «Подготовка данных в Pandas». Записаться

  • 16 сентября, 18:00. «Задача классификации от 0 до 9». Записаться

  • 23 сентября, 18:00. «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML‑алгоритм». Записаться

Практическое применение ИИ

  • 7 сентября, 20:00. «Почему 90% ML‑проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML‑системы». Записаться

  • 8 сентября, 20:00. «ИИ против бага: как разобрать инцидент в Python‑проекте от логов до исправления». Записаться

  • 21 сентября, 20:00. «Как руководителю внедрить ИИ в работу команды: от выбора процесса до рабочего сценария». Записаться

  • 22 сентября, 20:00. «Можно ли доверять ИИ‑коду: как находить галлюцинации, уязвимости и устаревшие решения». Записаться

📚 Что почитать по теме

  1. «Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM»

  2. «Автоматизация процессов на open source — n8n и Ollama»

  3. «Как запустить LLM на 2,8 трлн параметров на ноутбуке»

  4. «Три месяца с Claude: хороший ассистент, плохой программист»

  5. «Как создать своего первого ИИ‑агента за 30 минут»

Разбираться в ИИ сегодня — значит понимать инструменты, которые уже меняют подход к разработке и работе с технологиями.

Все бесплатные уроки сентября собрали в дайджесте.

Читать дальше →