Для всех · курс 2
Как работает ИИ: возможности и ограничения
Курс о машине, а не о человеке: как модель предсказывает следующий токен, откуда у неё знания и характер, что такое рабочая память и контекст, почему она управляема и где эти свойства конфликтуют. После него ошибки ИИ перестают быть загадкой.
Начать курс
0 из 12 пройдено
- Для кого
- Все сотрудники. Особенно полезен тем, кто ставит задачи ИИ и проверяет результат.
- Что нужно
- Ничего.
- Объём
- 12 уроков, 6 модулей, ≈ 2,5 ч с практикой
Программа курса
Модуль 1
Введение
- 01 Что мы называем ИИ Курс про машину, а не про человека. Разбираем, что именно скрывается за словом «ИИ» в нашей работе, чем языковая модель отличается от продукта вокруг неё, и знакомимся с четырьмя свойствами, через которые будем объяснять любое её поведение.
- 02 Откуда у модели характер Модель никто не программировал быть вежливой, осторожной или разговорчивой — её этому обучили в несколько этапов. Разбираем, что даёт предобучение, что добавляет дообучение на инструкциях и обратной связи, при чём тут принципы и почему поведение модели статистическое, а не запрограммированное.
Модуль 2
Предсказание следующего токена
- 03 Предсказание следующего токена Единственное, что умеет языковая модель, — оценивать, какой фрагмент текста вероятнее всего идёт дальше. Разбираем, что такое токен, как из этого механизма получаются связные ответы, почему модель продолжает любой шаблон, откуда берётся разброс ответов и почему ей трудно считать буквы.
- 04 Попробуйте сами: предсказание токенов Пять экспериментов в чате с Claude, которые показывают механизм предсказания токенов в действии — разброс ответов, продолжение шаблона, ошибочную предпосылку, слепоту к буквам и силу первого слова ответа. К каждому — что вы должны увидеть и почему.
Модуль 3
Знания
- 05 Знания модели: что она знает и откуда Модель знает то, что часто встречалось в обучающих текстах до даты среза, и не знает ничего о вашем проекте. Разбираем, откуда берутся знания, что такое дата среза, почему модель уверенно выдумывает и как отличить область, где ей можно верить, от области, где нужно проверять или дать данные.
- 06 Попробуйте сами: границы знаний Пять экспериментов, которые показывают, где заканчиваются знания модели — дата среза, редкие темы, выдуманные источники, вопросы с ложной предпосылкой — и как контекст меняет качество ответа. К каждому — что вы должны увидеть и почему.
Модуль 4
Рабочая память
- 07 Рабочая память и контекстное окно У модели нет памяти между разговорами, а внутри разговора она «помнит» ровно то, что лежит в контекстном окне. Разбираем, что в него входит, как оно заполняется, почему длинные диалоги деградируют, что делают продукты, когда окно заканчивается, и как выстроить работу так, чтобы модель не теряла нить.
- 08 Попробуйте сами: контекст Пять экспериментов с контекстным окном — память внутри разговора и её отсутствие между разговорами, извлечение деталей из длинного документа, дрейф договорённостей в долгом диалоге, ослабление ранних инструкций и разница между «видеть текст» и «обрабатывать текст».
Модуль 5
Управляемость
- 09 Управляемость: как инструкции меняют поведение Поведение модели сильно зависит от того, как её попросили — инструкциями, ролью, примерами, тоном. Разбираем слои управления от системных инструкций до формулировки вопроса, объясняем, почему модель соглашается с собеседником, и показываем, где управляемость помогает, а где превращается в ловушку.
- 10 Попробуйте сами: управляемость Пять экспериментов, которые показывают силу и слабость управляемости — как роль меняет содержание, как модель сдаётся под возражением без аргументов, как примеры задают формат вместе с ошибками, как «своя» идея получает поблажку и что происходит при противоречивых инструкциях.
Модуль 6
Всё вместе
- 11 Когда свойства сталкиваются Самые непонятные ошибки модели возникают не из одного свойства, а из их столкновения — знания против контекста, управляемость против правды, беглость против незнания, память против инструкций. Разбираем типичные столкновения на рабочих примерах и собираем таблицу диагностики: симптом, свойство, исправление.
- 12 Что дальше Курс дал четыре свойства и привычку спрашивать «какое из них сработало». Здесь — как закрепить эту привычку в ежедневной работе и какие курсы продолжают тему для разных ролей.
Amiga · заказная разработка с ИИ
Учимся сами — и делаем продукты с ИИ на заказ
Эти курсы написала команда, которая каждый день проектирует и разрабатывает цифровые продукты: от аналитики и дизайна до веб‑сервисов, мобильных приложений и внедрения ИИ. Если вам нужен не курс, а продукт, — это к нам.
- реализованных проектов
- 200+
- человек в команде
- 75+
5 место в рейтинге AI‑разработки, Ruward 2025
Направления
- ИИ и ML-разработка
- Системная аналитика
- Дизайн
- Веб-разработка
- Мобильная разработка
- Тестирование
- Поддержка и развитие
Проекты с ИИ и ML
- Маркетплейс Stock: ML‑система ускорила добавление товаров в 10 раз и определяет категорию с точностью 85%
- MVP приложения «Магазин на диване» с распознаванием товаров в видео — за 2 месяца
- Приложение с ML‑распознаванием деталей конструктора на Flutter — с нуля за 4 месяца
Обсудим ваш проект с ИИ
Расскажите о задаче — вернёмся с оценкой и предложим, с чего начать
Спасибо! Ваш запрос будет обработан в ближайшее время
на главную
