Содержание курса
🧑‍💻 Встроенные ИИ-модели для студентов. 1 млн. токенов
С лимитом 1 миллион токенов (≈750 тыс. слов) / 1 студент. Лимит отдельный для каждой модели. Далее можно докупать фактически по себестоимости
0/4
🧑‍💻 Встроенные ИИ-модели для студентов. 300к. токенов
С лимитом 300 тыс. токенов (≈230 тыс. слов) / 1 студент. Лимит отдельный для каждой модели. Далее можно докупать фактически по себестоимости
0/3
1️⃣ “Промпт-инженер”. Часть 1
Философия курса. Возможности ИИ. Начало промптинга
0/40
2️⃣ Уроки 31-60 (см. содержание курса в описании) С 17-19 сентября (финальная дата, уже без сдвигов)
3️⃣ Уроки 61-90 (см. содержание курса в описании) С 30 сентября – 4 октября
4️⃣ Уроки 91-114 (см. содержание курса в описании) С 19 – 22 октября
🎓5️⃣ Дополнительные уроки ( помимо основной программы курса )
Расширяющие и дополнительные полезные уроки. Добавляются вне числа уроков курса, по мере создания (с осени)
0/2
Курс прикладного управления ИИ “Промпт-инженер”

    В промптинге есть три глобальных подхода:

    • Одиночный промптинг: решение 1 промптом (любой сложности)
    • Итеративный промптинг: пошаговое решение через диалог
    • Промптинг с данными: усиление внешней информацией

    Многие пользователи застревают на одном виде промптинга и пытаются решать им все задачи. Это неправильно. 

    Типичные ошибки выбора:

    • Создают сложный одиночный промпт там, где нужны итерации
    • Тратят время на долгие диалоги там, где достаточно одного запроса
    • Игнорируют возможности работы с документами и данными
    • Не понимают, когда переключаться между видами

    Промптинг развивается от простых текстовых запросов к сложным мультимодальным системам. Современные ИИ умеют:

    • Анализировать документы любых форматов
    • Обрабатывать изображения и скриншоты
    • Работать с внешними источниками
    • Поддерживать длительные контекстные диалоги

    Игнорирование этих возможностей – как использование смартфона только для звонков.

    КритерийОдиночный промптИтеративный промптингПромптинг с данными
    Ясность задачиЧетко определенаТребует уточненияЗависит от анализа данных
    Сложность результатаСтандартный форматРазвивающаяся структураОснован на внешней информации
    Затраты времениМинимальныеСредниеСредние-высокие
    Источник информацииЗнания ИИЗнания ИИ + диалогВнешние данные + ИИ
    Предсказуемость ВысокаяСредняяНизкая
    Качество с первой попыткиДолжно быть высокимМожет быть среднимЗависит от данных

    Когда хватит одного промпта: 

    • У задачи есть стандартное
    • Результат нужен в конкретномформате
    • Время ограничено
    • Задача повторяется регулярно
    • Нет необходимости в творческом поиске

    Примеры типичных ситуаций:

    • Создание стандартного email-ответа клиенту
    • Генерация описания товара по шаблону
    • Перевод текста в другой стиль
    • Составление списка по заданным критериям

    Когда нужны итерации: 

    • Задача творческая или исследовательская
    • Нет четкого представления о финальном результате
    • Важен процесс поиска и развития идей
    • Нужна адаптация под меняющиеся требования
    • Результат должен быть уникальным

    Примеры ситуаций:

    • Разработка креативной концепции
    • Исследование новой темы
    • Создание стратегии или плана
    • Решение нестандартной проблемы

    Когда нужны внешние данные: 

    • Есть документы, изображения, файлы, ссылки для анализа
    • Нужна работа с актуальной информацией
    • Требуется анализ больших объемов данных
    • Нужно сравнение  источников

    Примеры задач:

    • Анализ финансового отчета
    • Извлечение данных со скриншота
    • Сравнение конкурентов по их сайтам
    • Обработка клиентских отзывов

    Одиночный промптинг 

    Строится на максимальной подготовке и минимальном времени исполнения. Все планирование происходит до создания промпта, все требования формулируются заранее.

    Принцип предвосхищения: промпт должен учитывать возможные варианты интерпретации и направлять ИИ к нужному.

    Принцип самодостаточности: результат не должен требовать дополнительных уточнений или доработок.

    Итеративный промптинг (диалоговое взаимодействие)

    Итеративный промптинг – это диалог,в котором рождается решение. Человек приносит в диалог:

    • Понимание контекста и целей
    • Способность оценивать практичность идей
    • Интуицию и креативность
    • Знание аудитории и рынка

    ИИ добавляет:

    • Базу знаний и примеров
    • Способность генерировать множество вариантов
    • Логический анализ и структурирование
    • Новые идеи и варианты 

    Человек отвечает за:

    • Постановку целей и критериев
    • Оценку релевантности предложений ИИ
    • Выбор направлений развития
    • Адаптацию под специфику ситуации

    ИИ отвечает за:

    • Генерацию вариантов и идей
    • Структурирование информации
    • Поиск аналогий и примеров
    • Детализацию выбранных направлений

    Последовательность витков:

    1. Общее понимание проблемы
    2. Выявление ключевых аспектов
    3. Детализация каждого аспекта
    4. Практическая разработка решений
    5. Оптимизация и финализация

    Вид 3: Промптинг с внешними данными

    Традиционный промптинг ограничен знаниями, на которых обучился ИИ. Промптинг с внешними данными открывает доступ к анализу любой актуальной информации: ваших документов, отчетов, изображений, сайтов и т.п. 

    Принципиальное отличие:

    • Обычный промптинг: “Что ты знаешь о рынке недвижимости?”
    • Промптинг с данными: “Проанализируй этот отчет о рынке недвижимости за последний квартал”

    Примеры документов: 

    • Отчеты и презентации
    • Договоры и техзадания
    • Статьи и исследования
    • Переписка и протоколы

    Изображения и скриншоты:

    • Графики и диаграммы
    • Интерфейсы сайтов и приложений
    • Сканы документов
    • Фотографии товаров и помещений

    Сеть:

    • Сайты конкурентов
    • Новостные статьи
    • Обзоры и рейтинги
    • Социальные сети

    ИИ не просто читает ваши данные, он анализирует их через призму своих знаний, находит паттерны, делает выводы, сравнивает с лучшими практиками.

    Тема для вопросов по уроку здесь

    0% Завершено