kyrillic
tg61 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Почему одни ИИ-проекты приносят бизнесу миллионы, а другие — только расходы?
Дело не всегда в качестве модели или выбранной технологии. Часто проблема в том, что команда не продумала архитектуру, не учла стоимость эксплуатации, ограничения инфраструктуры или реальные потребности продукта. В итоге разработку приходится переделывать, сроки растут, а ожидаемого бизнес-эффекта нет.
Чтобы этого избежать, нужно уметь проектировать ИИ-системы целиком — от постановки задачи до запуска и поддержки. Этому посвящен курс ML Design от karpovꓸcourses.
ML-инженерам и специалистам по Data Science программа поможет научиться создавать масштабируемые и стабильные решения. Руководителям — принимать более обоснованные архитектурные решения, а продактам и проджектам — точнее ставить задачи, оценивать сроки и понимать технические ограничения.
За 16 недель вы разберете:
— как переводить бизнес-задачи в технические требования;
— как выбирать архитектуру, метрики и проектировать валидацию;
— как работать с данными и оценивать риски;
— как интегрировать решения в продукт, мониторить их и поддерживать после запуска;
— как проектировать системы на базе LLM и AI-агентов, в том числе с использованием RAG и function calling.
В качестве практики соберете собственный дизайн-документ ML-системы.
Лекции ведёт Валерий Бабушкин, старший директор по данным и ИИ в British Petroleum. Ранее работал в Alibaba, X5 и Blockchainꓸcom.
На обучение потребуется 4–6 часов в неделю. Встречи проходят по выходным, записи остаются.
В честь Чёрной пятницы на курс впервые действует скидка 20% по промокоду BFML20 — до 16 ноября.
→ Научиться создавать ИИ-системы с нуля
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJbL9KQ
Дело не всегда в качестве модели или выбранной технологии. Часто проблема в том, что команда не продумала архитектуру, не учла стоимость эксплуатации, ограничения инфраструктуры или реальные потребности продукта. В итоге разработку приходится переделывать, сроки растут, а ожидаемого бизнес-эффекта нет.
Чтобы этого избежать, нужно уметь проектировать ИИ-системы целиком — от постановки задачи до запуска и поддержки. Этому посвящен курс ML Design от karpovꓸcourses.
ML-инженерам и специалистам по Data Science программа поможет научиться создавать масштабируемые и стабильные решения. Руководителям — принимать более обоснованные архитектурные решения, а продактам и проджектам — точнее ставить задачи, оценивать сроки и понимать технические ограничения.
За 16 недель вы разберете:
— как переводить бизнес-задачи в технические требования;
— как выбирать архитектуру, метрики и проектировать валидацию;
— как работать с данными и оценивать риски;
— как интегрировать решения в продукт, мониторить их и поддерживать после запуска;
— как проектировать системы на базе LLM и AI-агентов, в том числе с использованием RAG и function calling.
В качестве практики соберете собственный дизайн-документ ML-системы.
Лекции ведёт Валерий Бабушкин, старший директор по данным и ИИ в British Petroleum. Ранее работал в Alibaba, X5 и Blockchainꓸcom.
На обучение потребуется 4–6 часов в неделю. Встречи проходят по выходным, записи остаются.
В честь Чёрной пятницы на курс впервые действует скидка 20% по промокоду BFML20 — до 16 ноября.
→ Научиться создавать ИИ-системы с нуля
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJbL9KQ
Новый список