В первом выпуске серии про ИИ, вместе с Мариной Ермак, ML-инженером и аналитиком, разбираемся, как работает современный искусственный интеллект, почему LLM – это не магия, а большая математика, и что ждет бизнес, который бросается в омут AI с головой. Обсудили всё: от машинного обучения и грязных данных до этики, внедрений и свиных крылышек. А еще ответили на вопрос, почему иногда проще нанять 500 индусов, чем обучить модель.
Таймлайн ключевых тем:
– — Что такое ИИ: как его понимают инвесторы, разработчики и фантасты
– — В чём разница между ML и LLM, и как они связаны с нейросетями
– — AGI: мечта или реальность? Почему не стоит ждать цифрового собеседника в ближайшие 3 года
– — Почему ИИ «не понимает», даже если кажется, что понимает. Галлюцинации и баги мышления
– — Зачем ИИ бизнесу: реальные кейсы и автописьма вместо ручной работы
– — Проблема конфиденциальности: данные, облака и НДА, которого не существует
– — Почему называть любую автоматизацию «ИИ» — плохая идея
– — Почему AI дорогой: видеокарты, дата-центры и стоимость разработки
– — Почему бизнес вваливает миллионы, а выхлопа нет. Хроники неудачных внедрений
– — Грязные данные и как они тормозят нейросети (спойлер: виноваты люди)
– — Кто в России делает нейросети? Обзор игроков: Гигачат, Яндекс, Вихрь и другие
– — Этика, цензура и первые попытки заглянуть внутрь «чёрного ящика»
– — С чего начать обычному человеку: советы, промптинг и любимые инструменты
– — Будущее AI в экономике: 20 лет до массового внедрения?
– — Уничтожит ли нас ИИ? Заключение и мысли на подумать
Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы всегда оставаться в курсе актуальных событий мира IT и HR:
ИТ-аутсорсинг со смыслом: t.me/outsourcing_sense
ИТ-рекрутмент со смыслом: t.me/it_sense
По всем вопросам и предложениям: t.me/sense_admin
