Нейросети Максимум 1+2 модули

Урок 1. Основы: как работают нейросети и чем могут быть полезны Как модели "думают", собирают информацию и почему ошибаются Чего не умеют нейросети и почему это важно Чем отличаются разные модели и как выбрать подходящую Платные и бесплатные модели: в чем разница Роль человека в работе с ИИ Урок 2. Грамотное взаимодействие и техника безопасности Что можно делегировать ИИ, а что нельзя Как меняется подход к анализу и принятию решений Как проверять факты, логику, выводы и цифры Как оценить качество ответа от нейросети Как работать с результатами Урок 3. Конструктор промпта: как ставить задачу, чтобы получать точный результат Как формулировать мысль и ставить задачи Структура сильного промпта Что влияет на качество ответа Как задавать роль и контекст Как управлять стилем, тоном и форматом Как улучшать результат точечными правками Урок 4. Сложные задачи, файлы и данные: как работать не с запросом, а с процессом Углубленная работа с промптами и многошаговые инструкции Разбивка на этапы и построение логических цепочек Как не перегружать нейросеть контекстом Как фиксировать результаты и работать с ними далее Работа с файлами и таблицами с помощью ИИ Урок 5. Создание личной ИИ-системы: проекты, ИИ-ассистенты, GPT-агенты и база знаний Что создавать лично вам: ИИ-интервьюер для поиска персонального сценария Что такое проекты и для чего они нужны Проектирование и взаимодействие ролей одной системы Создание собственных агентов под конкретные задачи База знаний: как обучать и развивать свою систему Воркшопы. Полная демонстрация сборки, корректировки и работы с ИИ-системой Работа с изображениями через ChatGPT, Midjourney и Nano Banana Урок 6. Скиллы: упакованные роли и навыки Скилл и агент: чем отличаются и как работают вместе Реализация скиллов в Claude: встроенные Skills с автоматическим подхватом по контексту Реализация принципа скиллов в ChatGPT, DeepSeek и других нейросетях Как развить свою ИИ-систему через скиллы Урок 7. Спецификация и принцип вайбкодинга Зачем нужна спецификация перед сборкой собственного инструмента Структура: задача, данные, результат, ограничения Как описать свой будущий инструмент простыми словами Что такое вайбкодинг и почему он работает Цикл работы: описать → попробовать → найти ошибки → доработать Урок 8. Вайбкодинг на практике Пошаговая постановка задач: от простого к сложному Сборка через диалог, тестирование, отладку Как итеративно дорабатывать инструмент до рабочего состояния Где границы реалистичных ожиданий Воркшопы Создание собственного индикатора на TradingView Создание собственного скрипта для Google-таблиц Урок 9. Подключение нейросетей к вашим сервисам n8n: визуальная среда для автоматизации Создание Telegram-бота и email-системы через n8n Подключение к сервисам (таблицы, диск, календарь) Как безопасно выдавать нейросети доступ к вашим сервисам Урок 10. Финальная сборка: ваш автоматизированный ИИ-помощник Команды и маршрутизация ролей Структура памяти системы Сценарии: триггер → действие → результат Расписание: автоматический запуск без вашего участия