Нейросети: от основ к практике

4 участника

О чём курс

Result University учит работать с нейросетями для повседневных задач: формулировать запросы, проверять ответы, разбирать сложные темы и настраивать ИИ под собственные рабочие процессы. Вы выполните три практические работы и познакомитесь с восемью нейросетями.

Для кого

Курс адресован менеджерам и продактам, которые работают с данными и отчётами, а также аналитикам, обрабатывающим данные и готовящим выводы. Предприниматели и эксперты могут использовать рассматриваемые способы для изучения сложных вопросов. Для маркетологов названы создание контента, исследование и анализ аудитории; для разработчиков и инженеров — освоение и внедрение технологий. Копирайтерам курс предлагает работу с черновиками и другими повторяющимися текстовыми задачами.

Работа с моделью

Вы разберёте принципы работы больших языковых моделей и причины ошибок в их ответах. Практика включает постановку задачи, управление контекстом диалога и проверку результата на неточности и выдуманные сведения. Отдельно рассматривается безопасность данных: какие сведения допустимо передавать модели при работе.

Курс помогает выбирать между нейросетью, поиском и документацией в зависимости от задачи. Для сложных вопросов разбираются режимы Thinking, Deepsearch и Deepresearch: от рассуждения без внешних источников до исследования с сопоставлением нескольких источников.

Учёба и личные настройки

Авторский подход к обучению с ИИ включает объяснения, примеры, повторение материала и проверку собственного понимания. Вы будете использовать модель как собеседника для разбора новой темы и как экзаменатора, который помогает обнаружить пробелы в знаниях. Затем настроите параметры работы под свои цели и соберёте библиотеку запросов, ролей и режимов для повторяющихся задач.

В заключительной части вы выстроите рабочие цепочки и проекты, которые можно применять ежедневно. По утверждению школы, освоенные приёмы способны сократить время на типовые задачи в три — пять раз; фактическая экономия зависит от задачи и способа применения.

Программа обучения

Начало разговора. Принципы работы LLM. Управление диалогом и контекстом. Формулирование задач. Валидация ответов. Безопасность данных. Обучение в симбиозе. ИИ как партнёр в обучении. Режим «Разобраться в теме». Режим «Повторение». ИИ как экзаменатор. Личный контур обучения. Индивидуальный контур. Настройка LLM под себя. Личная библиотека промптов. Принятие решений: ИИ vs поисковик vs документация. Режимы глубокой работы с моделями. Thinking — глубокое внутреннее рассуждение без обращения к внешним источникам, для логического анализа, построения архитектуры решений и структурного мышления. Deepsearch — активный поиск и краткая агрегация информации из внешних источников для быстрого сбора данных. Deepresearch — полноценное исследование с поиском по множеству источников, их сопоставлением и формированием обоснованных выводов. Настройка проектов.

Складчина создана 1 июня 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы школы 2

RU Result University Все материалы
5 944 ₽ 19 900 ₽