Loading
IBM Technology. Более плотный фокус на тех двух техниках, которые команды чаще всего путают. Глубже идёт по свежести данных, атрибуции источников и аргументу скорости на инференсе в пользу fine-tuning. Стоит посмотреть, если вы конкретно пытаетесь аргументировать против ненужного fine-tune проекта.
Концепция остаётся полезной, но проверьте примеры на актуальных инструментах перед применением в реальной работе.
Использовать видео как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
Полезно понимать бизнес-процессы, риски и практические сценарии применения ИИ.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIШесть лет спустя — самая чистая точка входа для тех, кому нужно разобраться в ИИ без программирования. Без математики, без жаргона, без хайпа — после прохождения вы сможете вести осознанные разговоры о проектах с ИИ.
Coursera · The Wharton SchoolСильная рамка Wharton для руководителей, принимающих решения «строить или покупать». Курс не продаёт инструменты, а фокусируется на экономике внедрения ИИ, алгоритмической предвзятости, доверии к данным и практиках управления, которые выдерживают аудит.
