Как спроектировать ИИ-продукт, выбрать подходящую модель и довести идею до запуска? Разбираем ключевые этапы создания ИИ-продукта. Подробнее о курсе «Проектирование и запуск ИИ-продукта»: https://to.karpov.courses/WIqMOw
Как учиться работать с ИИ на реальных проектах и применять знания на практике? Разбираемся в видео. Полное видео «Как научиться работать с данными и ИИ: разбираем современные инструменты»: https://rutube.ru/video/04b6c1d98c05d69a6beeaeab605f6626/?r=wd
Как интерактивные тренажёры помогают учиться работе с данными и ИИ? Разбираемся на примерах. Полное видео «Как научиться работать с данными и ИИ: разбираем современные инструменты»: https://rutube.ru/video/04b6c1d98c05d69a6beeaeab605f6626/?r=wd
Какая статистическая ошибка может привести к неверным выводам по результатам А/В-теста? Разбираем на примере. Заберите полезные материалы по АБ-тестам: https://to.karpov.courses/D4oTeA
LLM помогают быстрее находить новые идеи и смотреть на задачу с разных сторон. Показываем как.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Практиковаться в A/B-тестах можно даже без собственного продукта. Главное — знать, на чём тренироваться.
📖 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/s2mZZg
LLM могут помочь структурировать требования и уточнить постановку задачи. Показываем, как использовать их с пользой.
📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
Какие задачи ИИ уже умеет выполнять сам, а где аналитик остаётся незаменим? Разбираем в видео.
📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
Как аналитику подготовить бизнес-отчёт, чтобы результаты анализа были понятны и полезны для принятия решений? Разбираемся в видео. Заберите полезные материалы по АБ-тестам: https://to.karpov.courses/D4oTeA
ИИ меняет инструменты аналитиков, но фундаментальные навыки остаются такими же важными.
📈 Узнать, как развивается профессия аналитика: https://to.karpov.courses/WR8APA
LLM помогают быстрее находить ответы и реже отвлекать коллег. Разбираем, где это действительно работает.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
ИИ уже умеет генерировать идеи, но далеко не всегда делает это качественно. Разбираем почему.
🤖 Подробнее про ИИ-агентов: https://to.karpov.courses/2IYHeg
Обязательно ли разбираться в ML, чтобы использовать LLM в работе? Разбираем, какой порог входа на самом деле.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Когда стоит писать код самому, а когда быстрее доверить первый черновик LLM? Разбираем подходы.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Как будут развиваться A/B-тесты и какую роль в них займёт ИИ? Обсуждаем возможные сценарии.
📖 Скачать гайд «A/B-тесты без ошибок»: https://to.karpov.courses/s2mZZg
Сегодня всё больше аналитических задач начинается с правильно сформулированного запроса. Разбираем почему.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Разбираем, где ИИ уже приносит пользу в A/B-тестах, а какие обещания пока остаются лишь теориями.
📖 Скачать гайд: https://to.karpov.courses/s2mZZg
Что действительно нужно для эффективной работы с LLM, а без чего можно обойтись? Разбираемся без лишней теории.
📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
ИИ ускоряет работу с экспериментами, но не отменяет необходимости правильно их проводить.
📖 Скачать гайд «A/B-тесты без ошибок»: https://to.karpov.courses/s2mZZg
На одних этапах анализа LLM почти незаменимы, на других — пользы меньше. Разбираем, где выигрыш максимальный.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ