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.
108 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.
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.
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.
13 минПланировать разрешённый процесс записи и обработки встречи с проверкой человеком решений и задач по исходному материалу.
4 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.
90 минРассматривать правки ИИ как предложения второго читателя, который тоже может ошибаться, сохраняя факты, неопределённость и свой голос.
18 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
26 минСоставить карту документа и список вопросов, проверяя цитаты, полноту и оговорки по оригиналу.
11 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
16 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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.
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.
11 минЗапросить замечания с цитатами, затем проверить черновик по разрешённым фактам и своему намерению.
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.
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 минПонять, как опытный пользователь разделяет долговременные предпочтения и разовый контекст.
36 минНастраивать персонализацию осознанно, не смешивая память, инструкции и контекст проекта.
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.
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 минИспользовать курс как пример для планирования LoRA- или QLoRA-эксперимента и измерить ресурсы и результаты выбранной конфигурации.
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.
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.
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.
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 минОпределить риск данных, модели или использования и ответственного владельца, который может подтвердить меры.
11 минОбъяснить риски личных ИИ-аккаунтов для рабочих данных и более безопасные границы.
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.
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 минРазобраться в роли памяти, пакетной обработки и загрузки оборудования в модели затрат при сопоставимом качестве, затем измерить свою нагрузку.
131 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
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.
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.
19 минПонять идею настолько, чтобы безопасно попробовать её в низкорисковой ситуации.
90 минПревратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
36 минСопоставить запись с аккаунтом и выбрать одну функцию для разрешённой задачи.
39 минОсвоить навигацию в ChatGPT без необходимости изучать каждую новинку боковой панели в первый день.
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.