Всем привет! Мы – команда karpov.courses [https://to.karpov.courses/GoQEFg]. Мы делаем крутую школу науки о данных и бесплатно делимся полезными знаниями по аналитике, статистике и машинному обучению. Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67aafad0962afd032d85afd5
Shorts
- 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
- Примеры, где связка “аналитик + ИИ” даёт максимальный эффект. Подробнее: https://to.karpov.courses/LgLNKg
- Какие есть варианты запуска моделей: облако, локальные решения или гибридные подходы — и как выбрать подходящий под задачу. Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
- Какой навык помогает быть востребованным и в быстрорастущих командах, и в крупных компаниях. Разбираем, что действительно ценят работодатели. Найти выгодное комбо курсов: https://to.karpov.courses/FjvkLg
- В каких задачах RAG показывает наибольшую пользу и окупает внедрение. Практические сценарии. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
- Какие навыки и знания действительно оценивают на интервью в ML: от базовых алгоритмов до понимания бизнес-задач. Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
- Почему языковые модели — это не просто “ещё один инструмент ИИ”? Разбираем ключевые отличия и как это влияет на задачи аналитики. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
- Как строится путь в ML в крупной компании: от первых навыков до работы с реальными задачами. Разбираем, какие шаги помогают попасть в индустрию. Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
- Почему RAG-бот не всесилен и в каких случаях он даёт слабые или некорректные ответы. Разбираем типичные ошибки в ожиданиях. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
- Какие ошибки в резюме сразу снижают шансы попасть на собеседование в ML. Разбираем типичные слабые места кандидатов. Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
- Что нужно, чтобы собрать первого RAG-бота: без лишней сложности и перегруженной архитектуры. Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw