Курсы по нейронным сетям

Вы узнаете, как получить доступ к chat-GPT и генерировать в этой нейросети текст, картинки, код, инфографику. Научитесь составлять грамотные запросы и корректировать результат.

Как решать рабочие задачи быстрее и проще? Программа самообучения от NEКУРСЫ - это знакомство с возможностями генеративного искусственного интеллекта для решения самых разных задач и увеличения дохода. Нейросети - инструмент, который сегодня нужен каждому! Научитесь автоматизировать различные виды задач: маркетинговые, управленческие, продуктовые, дизайнерские и аналитические. Изучите 5 различных программ нейросетей и экономьте до нескольких часов ежедневно!

Курс по основам работы с Искусственным Интеллектом и нейросетями для практических учебных и рабочих задач: от уравнений до курсовых.

Мы переизобретаем профессии и помогаем «подружиться» с технологией уже более 20 000 учеников. Главное – всё, чему учим людей, мы используем сами. Проверяем на себе каждый свой совет и инструмент.

Освойте Нейронные сети и ИИ: от ChatGPT до Продвинутых нейронок. Стань Экспертом в Мире ИИ.Добро пожаловать в мир, где будущее уже наступило. Искусственный интеллект и нейросети - это не просто тренд, это реальность, меняющая каждый аспект нашей жизни.В этом курсе Вы познакомитесь с более 100 нейросетей и мы детально изучим и поработаем в нескольких из них. Вы не просто узнаете о них – вы научитесь их применять, настраивать и оптимизировать.Присоединяйтесь к нашему курсу по ИИ и нейронным сетям сегодня.

Нейросети помогают писать тексты и код, генерируют визуал, анализируют данные и делают переводы с любых языков. Навыки владения ИИ уже стали обязательными для дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков и программистов. Список профессий, в которых используют нейросети, будет только расти.

Нейросети помогают писать тексты и код, генерируют визуал, анализируют данные и делают переводы с любых языков. Навыки владения ИИ уже стали обязательными для дизайнеров, маркетологов, менеджеров, аналитиков и программистов. Список профессий, в которых используют нейросети, будет только расти.

Курс по применению ИИ в HR для автоматизации подбора, аналитики и коммуникации с кандидатами. Без кода, с практическими инструментами: скрининг резюме, генерация вакансий и вопросов для интервью, создание дашбордов прогноза текучести и закрываемости, а также мультимедийный контент для кандидатов. Вы научитесь учитывать этику ИИ и требования GDPR, сокращать рутину и повышать точность отбора. В ходе занятий вы получите готовые промпты, письма и примеры интеграций, которые можно внедрить сразу после обучения.

• Базовые понятия ИИ, LLM, нейросети.
• Актуальные иностранные и отечественные модели и их различия.
• Этические и правовые аспекты применения ИИ.
• Как ИИ уже используют в HR (примеры реальных компаний).

Практика: разбор HR-кейсов — где применять ИИ. Построение списка HR-задач для автоматизации в своей компании. Принципы эффективных промптов. Шаблоны промптов под разные задачи: скрининг резюме, письма кандидатам, отчеты.

Практика: написание текстов вакансий. Генерация вопросов для интервью и резюме по профилю вакансии. Написать промпт для анализа 100 резюме и вывода ТОП-5 кандидатов. Сгенерировать персонализированный отказ с улучшением по feedback-петле.Что такое GPT-агент, как работает.

Сценарии: скоринг резюме, ответы кандидатам, обучение. Ранжирование кандидатов. Алгоритмы сопоставления и маршрутизации.

Практика: загрузка резюме, анализ, выдача релевантных кандидатовМетрики: потребность, текучесть, эффективность подбора.

Анализ неструктурированных данных.

Практика: создание дашборда (Google Sheets или Yandex DataLens). Использование ИИ для обработки Excel / PDF / фидбека. Обзор: Midjourney, Kandinsky, Synthesia, ElevenLabs и др. Использование визуального контента в бренде работодателя, адаптации.

Практика: создание баннера и видео-приветствия. Озвучка письма / ролика для кандидатов.Цифровые ассистенты и чат-боты в адаптации. Автоматизация коммуникации после оффера.

Практика: сценарии и цепочки писем / ботов.Методология формирования аналитических отчетов.

Практика: сбор вакансий с помощью ИИ-расширений. Презентации результатов практических занятий.

ИИ теперь работает на аналитика — автоматизируйте рутину и усиливайте экспертность. Что такое LLM: концепция работы, основные возможности и ограничения. Место ИИ в деятельности бизнес-аналитика. Обзор популярных моделей: YandexGPT, Qwen, DeepSeek — выбор под задачи BA. Этические и юридические аспекты: ответственность, галлюцинации, байесы. Практика: Тестирование модели: задать несколько вопросов и обсудить результаты. Диагностика: "Какой я пользователь ИИ?" Принципы эффективного промптинга: конкретность, контекст, структура. Техники: Zero-shot, Few-shot, температура, формат вывода. Паттерны промптов для типовых задач BA: анализ требований, суммирование, user story. Практика: Разработка "библиотеки промптов": Групповая работа: выбрать 2–3 задачи BA и создать шаблоны промптов. Сравнение результатов на разных моделях. Упражнение: исправить "плохой" промпт. Как автоматизировать создание ЧТЗ, BRD, user story, писем, отчетов. Работа с шаблонами и стандартами документирования. Практика: Задание: написать фрагмент технической документации (например, требования или сценарий). Задание: составить электронное письмо руководству на основе протокола встречи. Анализ текстовых данных: отзывы, протоколы, интервью. Выявление ключевых тем, тональности, проблем. Q&A Практика: Анализ набора отзывов клиентов: Классификация по категориям, Выделение главных проблем, Предложения по улучшению. Извлечение информации из протокола встречи. Chain-of-Thought (CoT), управление ролью, JSON/XML-формат. Цепочки промптов: как разбивать сложные задачи. Практика: Задание: создать модель данных на основе текстового описания. Задание: построить цепочку промптов для анализа требований → user story → тест-кейсы. Использование ИИ для анализа и улучшения процессов. Выявление узких мест, дублирования, предложений по оптимизации. Создание диаграмм BPMN с помощью LLM. Практика: Анализ описания процесса и выявление проблем. Генерация предложений по оптимизации. Создание диаграммы BPMN на основе текстового описания. Анализ влияния изменений на систему. Автоматизация создания документации по изменениям. Генерация тест-кейсов на основе требований. Практика: Анализ влияния изменения на существующую систему. Генерация тест-кейсов для реализации нового требования. Безопасность и этика использования ИИ: bias, авторство, конфиденциальность. Примеры галлюцинаций и методы их распознавания. Интеграция ИИ в процессы CI/CD: концепция и примеры. Практика: Обсуждение кейсов: этические дилеммы при использовании ИИ. Упражнение: найти ошибки в "галлюцинированном" ответе ИИ.