Нейросети для работы

Раздел: Мастерство работы с нейросетями

Участники знакомятся с искусственным интеллектом, машинным обучением и большими языковыми моделями. Школа рассматривает примеры их использования в работе и повседневных задачах.

Раздел посвящён интерфейсам и отличиям ChatGPT, Gemini и Claude. Участники знакомятся с возможностями моделей и вариантами их применения.

Школа объясняет, как формулировать цель, контекст, роль и формат ответа в запросе. Отдельно рассматриваются запросы с примерами и без них.

Участники изучают дополнительные способы построения запросов: работу с ролями, примерами и последовательным рассуждением при решении задач.

Тема посвящена возможностям YandexGPT и особенностям работы с русскоязычными материалами. Участники рассматривают рабочие сценарии применения модели.

Школа разбирает возможности GigaChat и варианты его применения в рабочих процессах. Участники знакомятся с тем, как включать модель в решение задач.

В разделе рассматриваются примеры применения языковых моделей в Microsoft Office, Yonote и Buildin. Акцент сделан на повседневных рабочих инструментах.

Участники знакомятся с локальными языковыми моделями и их запуском через LM Studio. Обсуждаются причины выбора локального режима и его особенности.

Раздел: Автоматизация без кода и ИИ-агенты

Вводная тема объясняет различия ИИ-агентов и простых ботов. Участники знакомятся с платформами Make и n8n и устройством автоматизированных процессов.

Раздел посвящён передаче данных между этапами сценария, ветвлениям, циклам и обработке списков. Эти элементы используются при настройке рабочих процессов.

Участники разбирают подключение нейросетей к Google Таблицам, Trello, Notion и электронной почте через платформы автоматизации для обмена данными.

Школа объясняет, чем ИИ-агент отличается от обычной автоматизации. В теме рассматриваются триггеры, инструменты, языковая модель и память агента.

Участники знакомятся с концепцией автономных агентов на примерах AutoGPT и AgentGPT. Обсуждаются их возможности, ограничения и риски.

Раздел посвящён рабочим сценариям в маркетинге, управлении персоналом и проектах. Участники рассматривают создание контента и обработку информации с помощью ИИ.

В теме обсуждаются предвзятость моделей, защита данных и вопросы авторского права на сгенерированный контент. Школа рассматривает риски решений на основе ИИ.

Участники сравнивают инструменты по функциональности, цене, безопасности и масштабу задачи. Затем рассматривают проверку концепции перед запуском продукта.

Раздел: Создание чат-ботов с интеграцией больших языковых моделей (LLM)

Раздел знакомит с HTTP-запросами, токенами и программными интерфейсами языковых моделей. Школа показывает, как обращаться к документации поставщиков моделей.

Участники рассматривают устройство запроса к облачной модели и обработку её ответа при создании простой интеграции с приложением.

Школа знакомит с Telegram Bot API, созданием бота через BotFather и получением обновлений. В теме объясняется роль токена и базовой логики бота.

Участники соединяют Telegram-бота с языковой моделью, чтобы передавать пользовательское сообщение и возвращать полученный ответ в чат.

Тема посвящена извлечению структурированных данных из ответа модели, например JSON. Эти данные затем используются в логике бота и обработке команд.

Школа рассматривает историю диалога и сохранение промежуточных данных. В качестве внешнего хранилища упоминаются Google Таблицы, Бипиум и Buildin.

Участники знакомятся с RAG и подключением внешней базы знаний к чат-боту. Найденная информация используется при подготовке ответа модели.

В финальной теме объединяются API, память, поиск по базе знаний и логика принятия решений для сборки интеллектуального помощника.