Чему вы научитесь
- Объяснить связь между искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением, нейронной сетью, генеративным ИИ и большой языковой моделью и классифицировать новый пример.
- Восстановить путь машинного обучения от примеров данных до применения модели и предсказать последствие изменения данных или критерия ошибки.
- Объяснить, почему языковая модель может создать гладкий, но неверный ответ, и определить, какие части ответа требуют внешней проверки.
- Решить, можно ли применять описанную ИИ-систему к конкретной задаче, применять только с контролем или отказаться от неё, и обосновать решение.
- Создать и исправить запрос к генеративной модели как проверяемый контракт задачи.
- Составить адресный план проверки ответа генеративной модели и определить действия на случай успешной или неуспешной проверки.
- Выявить и обоснованно исключить риски конфиденциальности и вредного смещения в наборе сценариев применения ИИ и выбрать защитные действия.
- Оценить готовность синтетического материала к публикации по происхождению, информационной целостности и разрешению на использование и выбрать действие.
- Создать черновик безопасного процесса применения ИИ для новой задачи и пересмотреть его по рубрике и контрпримеру.
О курсе
О курсе
Курс помогает без программирования разобраться, как связаны искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, генеративный ИИ и LLM. Вы будете принимать решения на конкретных рабочих и жизненных ситуациях: какую роль можно поручить системе, какие данные нельзя передавать, почему уверенный ответ бывает неверным и что именно нужно проверить до использования результата.
Что вы сделаете
По ходу курса вы соберёте собственную карточку процесса из пяти частей: задача, допустимые данные, запрос, проверка и человеческое решение. В финале примените её к новому сценарию, проверите контрпримером и исправите найденный разрыв.
Границы
Это вводный курс по грамотному использованию ИИ, а не подготовка разработчика моделей. Он не обещает безошибочность систем, юридическое заключение или экспертный уровень. Содержание прошло предметную, педагогическую и редакторскую проверку; экспертная проверка автора следует после публикации.
Материалы курса подготовлены с использованием искусственного интеллекта.
Для кого этот курс
Русскоязычный взрослый новичок или начинающий пользователь без профильной подготовки, который уже слышал об ИИ или эпизодически пробовал нейросети, но не понимает, как связаны термины, где технологии действительно полезны, почему ошибаются и как применять их без слепого доверия.
Начальные требования
Профильная подготовка и программирование не нужны. Достаточно уметь читать условия, записывать короткие ответы и пользоваться Stepik с компьютера или мобильного устройства.
Уровень: Начальный.
Необходимые знания и навыки:
- Уверенно пользоваться браузером и читать учебный текст на русском языке
- Уметь выполнять короткие тесты и записывать собственные выводы
- Математика и программирование не требуются
Условия использования инструментов:
- Аккаунт Stepik и поддерживаемый браузер или приложение: Для выполнения практических заданий нужна регистрация с действующим email и его подтверждение. Нужны компьютер или мобильное устройство с интернетом и актуальная поддерживаемая версия браузера либо приложения. Сам курс планируется бесплатным; доступность конкретной сети и региона заранее не гарантируется. Если инструмент недоступен: Полного автономного маршрута в этом выпуске нет. Если Stepik недоступен, обязательный результат курса нельзя считать достигнутым; это ограничение нельзя заменять обещанием внешнего ИИ-сервиса.
- Бумага или локальное приложение для заметок: Подойдёт бумага или любое локальное текстовое приложение; аккаунт, интернет и передача личных данных не требуются. Если инструмент недоступен: Бумажная запись и локальный текстовый файл взаимозаменяемы; мысленная фиксация результатом не считается.
Как проходит обучение
Короткие текстовые объяснения, разобранные случаи, тесты с обратной связью и самостоятельные работы по рубрике. Обязательные задания выполняются внутри курса, на бумаге или в локальных заметках; доступ к внешнему ИИ-сервису и программирование не требуются.
Ориентировочно 8,5–11,7 ч. на весь курс. Рекомендуемый срок: 4 нед. Темп индивидуален.
Обучение проходит самостоятельно. Проверка работ преподавателем не предусмотрена. Для работ с самопроверкой используются критерии и разборы; их качество не оценивается автоматически.
В курс входят:
- Уроков: 19
- Текстовых шагов: 50
- Тестовых заданий: 10
- Работ с самостоятельной проверкой по рубрике: 7
Программа курса
В курс входят
- 19 уроков
- 10 тестов
Наши преподаватели
Что вы получаете
- Карточка пятичастного процесса для собственной задачи
- План проверки ответа с порогами решения
- Рубрика для проверки запроса к ИИ