Когда обычной LLM уже недостаточно и стоит использовать RAG? Разбираем на примерах.
🤖 Получить материа лы: https://to.karpov.courses/ABM5WQ
Почему добавление ChatGPT само по себе ещё не превращает продукт в ИИ-продукт? Разбираемся, что действительно важно при разработке. Заберит е полезный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://to.karpov.courses/Jv_74g
LLM помогают быстрее оценить идеи и сосредоточиться на самых перспективных. Показываем как.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ
Где ИИ действительно помогает продукту, а где его использование только усложняет пользовательский опыт? Разби раемся на примерах. Заберите полезный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://to.karpov.courses/Jv_74g
Как понять, какая ИИ-функция действительно нужна пользователям и принесёт пользу п родукту? Разбираемся в видео. Заберите полезный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://to.karpov.courses/Jv_74g
Чем занимается продуктовый аналитик в Авиасейлс и какие задачи решает? Разбираемся в видео. Заберите «Карту компетенций в Data Science»: https://to.karpov.courses/oeISJg
Какие вопросы стоит задать себе до того, как начинать разработку ИИ-продукта? Разбираем три главных пункта. Заберите полезный гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://to.karpov.courses/Jv_74g
Почему при оценке A/B-теста важно ориентироват ься именно на целевую метрику? Разбираемся, к чему может привести выбор других показателей. Заберите полезные материалы по АБ-тестам: https://to.karpov.courses/D4oTeA
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 тре нажёры 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 с труктурировать требования и уточнить постановку задачи. Показываем, как использовать их с пользой.
📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
К акие 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 навык и остаются такими же важными.
📈 Узнать, как развивается профессия аналитика: https://to.karpov.courses/WR8APA
LLM помогают быстрее находить ответы и реже отвлекать ко ллег. 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