211 минDeep Dive into LLMs like ChatGPT
Разобраться в современном LLM-стеке настолько, чтобы уверенно рассуждать о токенах, обучении, инструментах и сбоях.
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 с базой ИИ: запросами к ИИ, приватностью, галлюцинациями и повседневным применением.
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 окна чата в надёжную рабочую привычку.
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 ИИ, решения строить или покупать, окупаемость и выбор приватного 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.
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 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
231 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
37 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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.
4 минСформулируйте одно простое практическое правило, как отличить помощь ИИ с домашкой от списывания с ИИ.
48 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
48 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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.
24 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
30 минИспользовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
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.
56 минПостроить ROI-обоснование для одного ИИ-процесса с базовой метрикой, прямыми и косвенными выгодами, контролем качества и явным решением об остановке.
26 минИспользовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, 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.
17 минОбъясните понятие «экономики внимания» и назовите одну дизайнерскую тактику, которой пользуются, чтобы его захватывать.
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 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
26 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
41 минПринимать решения «строить или покупать» для ИИ, исходя из результата, контроля данных, экономики нагрузки, готовности инфраструктуры и операционного владения.
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.
20 минОценить практические паттерны контроля доступа для RAG по знаниям компании перед индексацией чувствительных внутренних документов.
5 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
8 минИспользовать статью как контекст для решений о внедрении, риске, управлении или инвестициях.
25 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
11 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
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.
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 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
14 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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.
30 минСвязать поэтапные сроки Закона об ИИ 2025-2027 с задачами по доказательствам поставщиков и владельцам, которые МСП нужно запланировать уже сейчас.
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.
1 минОтметьте одно заявленное в анонсе поведение Study Mode (например, направлять вместо выдачи готовых ответов) — и сверьтесь с актуальной документацией продукта: функции меняются.
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.
15 минНазовите один риск или опасение из выпуска о чат‑ботах ИИ, симулирующих умершего близкого, — не воспринимая подкаст как клинические рекомендации по переживанию горя.
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.
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.
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 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
6 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
14 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
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.
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, которые генеративный ИИ добавляет на работе, — данные, модель и использование — и описать, какие меры контроля нужны каждой из них.
11 минСможете объяснить, почему личные ИИ-аккаунты создают риск для рабочих данных, и как задать более безопасные границы.
37 минОценивать приватный ИИ как решение об инфраструктуре и управлении, 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.
17 минВы поймёте, что ломается, когда RAG выходит в регулируемое корпоративное применение с высокими ставками.
19 минВы поймёте, каких продакшн-механизмов RAG не хватает в наивных демо с чатом по документам.
13 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
17 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
3 минУвидите исходную продуктовую и исследовательскую трактовку того, что отличает рассуждающие модели от обычных чат-моделей.
28 минПоймёте, почему промпты для рассуждающих моделей должны задавать задачу, ограничения и критерии успеха, а не просить показать видимую цепочку рассуждений.
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.
13 минНазовите риски, которые О’Нил связывает с вредоносными скоринговыми системами (например, непрозрачность, масштаб и ущерб), не воспринимая выступление как полное техническое определение.
10 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
20 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
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.
5 минОбъясните одним предложением, почему чат‑бот может звучать уверенно, будучи фактически неправым.
7 минПонять, почему парсинг документов, сохранение структуры и проверки качества на этапе загрузки важны до построения RAG поверх PDF и смешанных форматов файлов.
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.
5 минВозьмите из видео один тезис — о приватности, справедливости или ответственности, — чтобы начать разговор об ИИ с подростком.
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 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
26 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
16 минНапишите один промпт режима наставника, который просит ИИ вести вопросами, а не давать ответ напрямую.
6 минУзнать базовую архитектуру голосового агента и точки отказа, которые влияют на доверие клиента в реальных звонках.
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.
36 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
8 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
8 минПерескажите, что, по словам новостного сюжета, исследование выявило о письме с помощью ИИ, — и считайте вопросы репликации и ограничений открытыми, а не решёнными.
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.
Свежепроверенные видео и связанные рекомендации из библиотеки AI Expert.

Пациенты сравнивают советы ИИ и врачей по медицинским вопросам
Отметьте один пример из сюжета, где ответ ИИ разошёлся с профессиональным медицинским суждением, — не воспринимая сюжет как медицинскую консультацию.

Почему ИИ не может быть вашим психотерапевтом | Кэндис Томпсон | TEDxApex
Назовите разрывы между разговором с ИИ и лицензированной терапевтической помощью, чтобы понимать, когда нужен живой специалист.

Что такое Content Credentials || Аутентичность контента
Скажите одним предложением, что Content Credential призван фиксировать о фрагменте медиа, — а детали сверяйте с актуальной документацией C2PA/Adobe: 30‑секундный ролик — лишь введение.