4 минРазумное использование ИИ для успеха в учёбе
Сформулируйте одно простое практическое правило, как отличить помощь ИИ с домашкой от списывания с ИИ.
Отобранная библиотека
Смотрите самые понятные связанные видео, не просматривая всю библиотеку сразу. Выберите учебный путь, продолжите начатое или используйте фильтры, если уже знаете, что ищете.
Разберитесь в основах ИИ: промптах, конфиденциальности, галлюцинациях и повседневном применении.
Понимать, что ИИ может и чего не может, прежде чем что-либо автоматизировать.
Освойте рабочие процессы для встреч, текстов, исследований, инструментов без кода и повторяющихся бизнес-задач.
Превратить ИИ из обычного чата в надёжный рабочий инструмент.
Углубитесь в агентов, поиск по базе знаний (RAG), протокол MCP, структурированные ответы, оценки качества, API и локальный ИИ.
Оценивать и строить ИИ-системы, не принимая демо за рабочую эксплуатацию.
Изучите управление, Регламент ЕС об искусственном интеллекте, выбор между разработкой и покупкой, окупаемость и варианты конфиденциального ИИ.
Принимать более безопасные решения о внедрении ИИ для команды или компании.
173 результата
По этим фильтрам ничего не найденоПопробуйте другую категорию или уровень либо сбросьте фильтры, чтобы увидеть всё.
4 минСформулируйте одно простое практическое правило, как отличить помощь ИИ с домашкой от списывания с ИИ.
5 минПеречислите два визуальных признака, которые могут намекать (но не доказывать), что изображение сгенерировано ИИ.
5 минОтметьте один пример из сюжета, где ответ ИИ разошёлся с профессиональным медицинским суждением, — не воспринимая сюжет как медицинскую консультацию.
11 минНазовите разрывы между разговором с ИИ и лицензированной терапевтической помощью, чтобы понимать, когда нужен живой специалист.
20 минСформулируйте разницу между настоящей связью и иллюзией компании, которую описывает Тёркл, и примените её к привычке чата с ИИ.
17 минОбъясните понятие «экономики внимания» и назовите одну дизайнерскую тактику, которой пользуются, чтобы его захватывать.
1 минСкажите одним предложением, что Content Credential призван фиксировать о фрагменте медиа, — а детали сверяйте с актуальной документацией C2PA/Adobe: 30‑секундный ролик — лишь введение.
57 минНазовите два конкретных риска приложений‑ИИ‑компаньонов для детей, о которых говорила панель.
11 минОпределите «теневой ИИ» и назовите одну категорию данных, которую никогда не стоит отправлять в потребительский чат‑бот.
1 минОтметьте одно заявленное в анонсе поведение Study Mode (например, направлять вместо выдачи готовых ответов) — и сверьтесь с актуальной документацией продукта: функции меняются.
15 минНазовите один риск или опасение из выпуска о чат‑ботах ИИ, симулирующих умершего близкого, — не воспринимая подкаст как клинические рекомендации по переживанию горя.
13 минНазовите риски, которые О’Нил связывает с вредоносными скоринговыми системами (например, непрозрачность, масштаб и ущерб), не воспринимая выступление как полное техническое определение.
5 минОбъясните одним предложением, почему чат‑бот может звучать уверенно, будучи фактически неправым.
5 минВозьмите из видео один тезис — о приватности, справедливости или ответственности, — чтобы начать разговор об ИИ с подростком.
16 минНапишите один промпт режима наставника, который просит ИИ вести вопросами, а не давать ответ напрямую.
4 минДоговоритесь с семьёй о секретной проверочной фразе для срочных звонков — и сверяйте детали с актуальными рекомендациями по защите прав потребителей, а не только с новостями.
8 минПерескажите, что, по словам новостного сюжета, исследование выявило о письме с помощью ИИ, — и считайте вопросы репликации и ограничений открытыми, а не решёнными.
17 минНаучиться проектировать ИИ-процессы, которые умеют приостанавливаться, возобновляться, запрашивать решение человека и отделять бизнес-состояние от догадок модели.
18 минУвидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
32 минНаучиться внедрять ИИ в локализацию так, чтобы человек сохранял ответственность за смысл, тон, терминологию и итоговое утверждение.
4 минПонять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
56 минПостроить ROI-обоснование для одного ИИ-процесса с базовой метрикой, прямыми и косвенными выгодами, контролем качества и явным решением об остановке.
41 минПринимать решения «строить или покупать» для ИИ, исходя из результата, контроля данных, экономики нагрузки, готовности инфраструктуры и операционного владения.
20 минОценить практические паттерны контроля доступа для RAG по знаниям компании перед индексацией чувствительных внутренних документов.
30 минСравнить исторический график из видео с действующим правом ЕС, а затем связать текущие сроки с задачами по доказательствам поставщиков и владельцам, которые МСП нужно запланировать.
37 минОценивать конфиденциальный ИИ как архитектурное и управленческое решение, а не автоматически выбирать SaaS или самостоятельное размещение.
69 минРаспознать сбои, на которые ваши агенты наткнутся первыми, и заранее заложить тесты, запасные сценарии и критерии остановки для каждого.
7 минПонять, почему парсинг документов, сохранение структуры и проверки качества на этапе загрузки важны до построения RAG поверх PDF и смешанных форматов файлов.
6 минУзнать базовую архитектуру голосового агента и точки отказа, которые влияют на доверие клиента в реальных звонках.
211 минРазобраться в современном LLM-стеке настолько, чтобы уверенно рассуждать о токенах, обучении, инструментах и сбоях.
40 минОценивать идеи продуктов с частичной автономией, где человек сохраняет контроль над решениями с высоким риском.
190 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
66 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
15 минВы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.
18 минВы научитесь распознавать типичные ловушки при создании агентов, прежде чем добавлять несколько агентов, сложные промпты или скрытое состояние.
66 минУвидеть весь путь новичка по сборке небольшого проекта в Cursor: настройка, работа с промптами, отладка, базовый Git и границы программирования с помощью ИИ.
5 минНазвать три защитных ограничения, которые стоит выставить, прежде чем доверить ИИ писать код за вас, и понять, от какого конкретного сбоя защищает каждое из них.
31 минВы увидите, как процесс поддержки в n8n создаёт черновики ответов по найденным данным и предлагает обновления базы знаний, а затем определите необходимые до продакшена средства контроля.
231 минВы увидите, как агент поддержки объединяет извлечение, эскалацию и инструменты процесса до усиления для продакшена.
37 минВы сможете использовать ИИ, чтобы проверять предположения, сравнивать варианты и выявлять контраргументы до принятия решения.
10 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
9 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
17 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
22 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
13 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
4 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
18 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
12 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
23 минПосмотрите, как один непрерывный диалог в ChatGPT помогает с планированием меню, поручениями, подготовкой к поездке и другими несложными бытовыми задачами.
48 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
48 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
24 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
30 минВы получите обзор современных ИИ-инструментов для маркетинга и поймёте, какие из них подходят для первых автоматизированных процессов команды.
90 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
18 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
26 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
26 минИспользовать статью как основу для решений о внедрении, рисках, управлении или инвестициях.
30 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
11 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
16 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
10 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
23 минРазобрать мультиагентный конвейер рассылки и понять, где место источникам, согласованию и обработке сбоев.
20 минВы уходите с компактной схемой для ясности и итеративной доработки промптов, плюс с готовыми шаблонами для писем, пересказов и анализа.
25 минНаучитесь собирать более сильные промпты, послойно добавляя роль, контекст задачи, примеры, ограничения и формат вывода.
42 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
20 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
24 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
2 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
11 минВы определите этапы выбора источников, вопросов, созданного артефакта и проверки цитат в размещённом ассистенте для документов.
26 минВы увидите процесс блокнота на основе источников и определите проверки поиска, цитат, происхождения и разрешений, необходимые до того, как на него полагаться.
29 минПоймёте схемы рассуждения вида «генерация — оценка — отсечение» и когда они слишком дороги для реальной работы.
25 минВы научитесь послойно добавлять в промпт роль, структурированные секции и явные шаги рассуждения, не превращая chain-of-thought в ритуал.
11 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
26 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
3 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
69 минВыработать интуицию в выборе стратегии чанкинга, прежде чем настраивать реальную систему поиска.
24 минУвидеть, как переформулирование запросов, гибридный поиск, реранкинг и корректирующие циклы складываются в единый конвейер RAG.
5 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
8 минИспользовать статью как основу для решений о внедрении, рисках, управлении или инвестициях.
25 минВы увидите, как инъекции в промпты связаны с более широкими рисками OWASP для LLM: небезопасной обработкой результатов, утечками данных и избыточной автономностью.
11 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
22 минПрименять приёмы write, select, compress и isolate, чтобы осознанно управлять контекстом агента.
8 минПонять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
19 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
56 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
12 минСоберёте небольшого переиспользуемого ассистента с инструкциями, файлами знаний и настройками доступа.
13 минПоймёте, что такое контекст на уровне проекта и когда он удобнее, чем повторять одни и те же вводные в каждом чате.
131 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
36 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
22 минВы увидите, как режимы глубокого исследования помогают сводить рыночные сигналы, проводить разведочный анализ данных и получать структурированный результат.
14 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
107 минОсвойте цикл оценки качества для продакт-менеджеров: разбор трассировок, разметка ошибок, определение критериев, проверка изменений и сравнение с человеческим суждением.
3 минУвидите самый компактный вариант повторяемой оценки промптов — без единой строчки кода.
55 минСпроектировать лестницу оценок, которая ловит регрессии до того, как изменения промпта или модели дойдут до пользователей.
19 минУвидеть, как продуктовая команда слоями выстраивает assert-проверки, проверку человеком и LLM-судей, чтобы регрессии всплывали до релиза.
42 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
25 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
157 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
59 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
26 минСобрать в n8n первый рабочий процесс с ИИ-агентом и понять, где место доступу к инструментам, памяти и защитным ограничениям.
92 минРасширить простого агента до многошаговых рабочих процессов с памятью, обработкой ошибок и реалистичными бизнес-интеграциями.
29 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
44 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
30 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
12 минСможете решить, когда триггер, рассуждение и действие должен взять на себя ИИ-агент, а не обычный Zap с ИИ-шагом.
15 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
132 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
60 минСформировать немистическую ментальную модель LLM как систем предсказания с контекстным окном, обучающими данными, сэмплированием и характерными режимами отказа.
13 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
14 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
32 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
10 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
14 минВы увидите установку Ollama, загрузку модели, локальный чат, обращение к HTTP API из Python и настройку модели через Modelfile.
6 минВы повторите локальный процесс через графический интерфейс LM Studio: загрузите модель, начнёте чат и зададите вопросы по PDF.
20 минРазобраться в ролях протокола: хост, клиент, сервер, инструменты, ресурсы, промпты и транспорты.
16 минПростыми словами объяснить, что меняет MCP, и решить, что использовать для подключения инструмента — MCP или более простую интеграцию.
104 минВы поймёте, как MCP вписывается в агентные системы за пределами локального демо-сервера.
75 минВы соберёте свой первый MCP-сервер и поймёте, как связаны между собой инструменты, схемы, промпты, ресурсы и транспорты.
19 минВы улучшите проектирование инструментов так, чтобы агенты выбирали нужное действие с нужными параметрами.
29 минВы решите, какое поведение относится к системному промпту, какое — к описанию инструмента, а какое — к его предусловиям.
7 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
44 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
19 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
9 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
30 минВы определите отдельные этапы процесса и создадите проверяемые критерии выбора инструмента для каждого.
14 минВы превратите несколько идей в возможные этапы, которые можно проверить по критериям возможностей и передачи из статьи.
10 минВыбирать платформу автоматизации, исходя из хостинга, пригодности для ИИ-агентов, интеграций и издержек на сопровождение, а не из маркетингового шума.
28 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
35 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
9 минВы сможете ориентироваться в трассах, проектах и датасетах LangSmith и считывать стоимость по токенам, латентность, частоту ошибок и детализацию по каждому спану.
154 минВы свяжете трассировку, оценку, обратную связь и разбор продакшн-данных в единый рабочий цикл для LLM-систем.
93 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
13 минВы сможете назвать три области риска, возникающие при использовании генеративного ИИ на работе: данные, модель и использование, а также описать необходимые для каждой из них меры контроля.
11 минСможете объяснить, почему личные ИИ-аккаунты создают риск для рабочих данных, и как задать более безопасные границы.
17 минВы поймёте, что ломается, когда RAG выходит в регулируемое корпоративное применение с высокими ставками.
19 минВы поймёте, каких механизмов промышленной эксплуатации не хватает простым демонстрационным чатам по документам.
13 минВы поймёте инъекцию в промпт как атаку на приложение, которое смешивает доверенные инструкции и недоверенные данные.
17 минВы познакомитесь с практической схемой эшелонированной защиты: контролем недоверенных данных, ограничением формата вывода, изоляцией пользователей и резервированием критических путей.
3 минВы увидите исходное представление o1 при запуске и отделите историческое описание от текущих рекомендаций по реализации.
28 минВы поймёте один исторический взгляд на o1, а затем сравните прямое описание задачи с другими поддерживаемыми вариантами промпта на своей текущей модели и нагрузке.
9 минВы сможете объяснить, когда правильное решение — это извлечение, а когда дообучение действительно способно помочь.
13 минВы выберете между промпт-инжинирингом, RAG, дообучением или их комбинацией, исходя из реального режима отказа.
77 минУслышать, как промпт-инженеры в продакшене пересматривают инструкции, примеры и поведенческие ограничения под реальным давлением, а не относятся к промптам как к разовому тексту.
25 минУвидеть, как расплывчатый промпт для страховых заявок превращается в структурированный, тестируемый промпт с более чёткими примерами, правилами вывода и поведением при отказах.
39 минВы сравните агентное извлечение и извлечение по графу на конкретной реализации.
16 минВы разберётесь в процессе GraphRAG в стиле Microsoft: извлечение сущностей, сообщества, суммаризация и синтез с фокусом на запрос.
10 минВы оцените C.R.A.F.T. как одну возможную структуру генерации промптов на репрезентативных случаях и явных критериях приёмки.
20 минВы извлечёте возможную структуру промпта, а затем до проверки добавите поля владения, версии, оценки, ограничений и резервного пути.
131 минНаучитесь распределять задачи между быстрыми, дешёвыми, глубоко рассуждающими и опирающимися на источники инструментами, а не использовать одну модель для всего.
17 минУвидите структурированный метод сравнения, который можно переиспользовать, решая, какая модель достаточно хороша для задачи.
32 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
14 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
4 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
42 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
34 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
131 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
41 минСможете объяснить, что гарантирует строгий режим, чем он отличается от старого JSON-режима и как обработка отказов вписывается в контракт структурированного вывода.
18 минПонять, почему вызовы LLM по схеме требуют типизированных объектов, валидаторов, повторных попыток и явной обработки некорректных или галлюцинированных полей.
8 минИспользовать несколько сценариев будущего ИИ для планирования внедрения, не ставя всю компанию на один прогноз.
60 минВыстроить внедрение ИИ вокруг изменения рабочих процессов, развития компетенций и реалистичной оценки организационных рисков.
34 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
12 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
9 минВы сможете объединять задачу, контекст, примеры, персону, формат и тон в рабочие промпты для повседневных офисных задач.
26 минВы научитесь распознавать повторно используемые паттерны промптов и объединять их в более ясные инструкции, примеры и этапы оценки.
36 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
8 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
19 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
10 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
36 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
90 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
36 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
39 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
Недавно проверенные видео и связанные рекомендации из библиотеки AI Expert.

Как создать ИИ-агента поддержки в n8n, бесплатный шаблон
Вы увидите, как процесс поддержки в n8n создаёт черновики ответов по найденным данным и предлагает обновления базы знаний, а затем определите необходимые до продакшена средства контроля.

Как создавать и продавать ИИ-агентов: полное руководство для начинающих
Вы увидите, как агент поддержки объединяет извлечение, эскалацию и инструменты процесса до усиления для продакшена.

365 дней с ИИ в роли лайф-коуча — вот что я понял
Вы сможете использовать ИИ, чтобы проверять предположения, сравнивать варианты и выявлять контраргументы до принятия решения.