Какие принципы помогают эффективно использовать современные ИИ-инструменты в задачах машинного обучения.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Какие изменения происходят в подходах к A/B-тестированию и как ИИ влияет на эксперименты в продуктовой аналитике.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие навыки нужны, чтобы начать карьеру в ML: без лишнего, только то, что реально используется в работе.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Как использовать ИИ-агентов для проверки гипотез и ускорения валидации A/B-тестов в продукте.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
LLM могут заметно ускорить написание кода, но полностью доверять им всё ещё нельзя. Разбираем, где нужна обязательная проверка.
📘 Скачать гайд «Почему ваш ИИ пишет не то»: https://to.karpov.courses/0SlQTg
Какие подходы и инструменты позволяют ускорить найм в ИТ без потери качества кандидатов.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Почему в разных компаниях от ML-инженеров ждут разный уровень знаний. Обсуждаем, от чего это зависит.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Какие навыки остаются ключевыми в эпоху ИИ и как адаптироваться к изменениям, чтобы оставаться востребованным специалистом.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие кейсы лучше всего подходят для старта, чтобы быстро получить результат и не перегореть.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Как ИИ-агенты помогают перераспределять рекламный бюджет и находить более эффективные точки роста.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
С какими вызовами сталкиваются руководители ИТ-команд и какие навыки помогают эффективно управлять людьми, процессами и результатом.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
Реалистичные сроки: от идеи до первого работающего прототипа RAG-системы.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Где чаще всего «ломаются» ИИ-проекты и какие ошибки приводят к тому, что решения не доходят до продакшена.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
С какими задачами работают стажёры в ML и какой уровень ответственности получают на старте. Разбираем реальные примеры.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Как с помощью metric learning автоматически определять товар в пользовательских обращениях и снижать нагрузку на поддержку.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие задачи бизнеса решаются с помощью ИИ в крупном ритейле и как технологии помогают улучшать процессы и показатели.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
Насколько глубоко нужно погружаться в машинное обучение, чтобы собрать рабочий RAG-сервис.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Как ИИ помогает переводить цифры на язык бизнеса.
Подробнее о курсе: https://to.karpov.courses/LgLNKg
Какие ограничения есть у open source-решений MCP и с какими сложностями сталкиваются команды при внедрении в продакшене.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие параметры учитывать при выборе judge-модели и почему язык обучения напрямую влияет на качество оценки.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw