Промпт-инжиниринг для аналитиков: от основ до ИИ-агентов
Практический курс по работе с LLM, разработанный специально для аналитиков. Вы научитесь превращать нейросети в эффективных помощников для обработки данных, автоматизации рутины и глубокого анализа.
20 уроков 5 модулей
2 000 ₽навсегда
Программа курса
Модуль 1: Основы LLM и архитектура взаимодействия
- 1Что такое LLM: от токенов до вероятностей
- 2Разница между моделями: GPT, Claude, Gemini и Open Source
- 3Анатомия идеального промпта: формула Context-Task-Instruction
- 4Ролевые модели: как правильно задавать 'личность' ИИ
Модуль 2: Техники повышения точности и борьба с галлюцинациями
- 1Почему ИИ врет: природа галлюцинаций и способы их распознавания
- 2Few-Shot Prompting: обучение на примерах для точного результата
- 3Chain-of-Thought (Цепочка рассуждений): заставляем ИИ думать пошагово
- 4Методы верификации: итеративный промптинг и самопроверка модели
Модуль 3: Инструментарий и приёмы для аналитической работы
- 1ИИ для работы с SQL и Python: генерация и оптимизация кода
- 2Анализ неструктурированных данных: суммаризация и извлечение сущностей
- 3Помощь в построении гипотез и интерпретации бизнес-метрик
- 4Автоматизация отчетности: от сырых данных к выводам через промпт
Модуль 4: Продвинутый уровень: Агенты и автоматизация
- 1Что такое ИИ-агенты и чем они отличаются от обычных чат-ботов
- 2Инструментальное использование (Tool Use): как ИИ работает с внешними API
- 3Построение простых рабочих процессов (workflows) с помощью ИИ
- 4RAG (Retrieval Augmented Generation): работа с базой знаний компании
Модуль 5: Экосистема ИИ и стратегия непрерывного обучения
- 1Обзор лучших библиотек промптов и репозиториев для аналитиков
- 2Где следить за новинками: топ ресурсов, рассылок и сообществ
- 3Сравнительный анализ новых моделей: как быстро понять, что подходит под задачу
- 4Этика и безопасность: работа с данными без риска утечки