Почему в разных компаниях от ML-инженеров ж дут разный уровень знаний. Обсуждаем, от чего это зависит.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Какие навыки остаются ключевыми в эпоху ИИ и как а даптироваться к изменениям, чтобы оставаться востребованным специалистом.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие кейсы лучше всего подходят для старта, что бы быстро получить результат и не перегореть.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Как ИИ-агенты помогают перераспределять рекламный бюджет и находить более эффективные точки роста.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
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
Чем LLM отличаются от привычных ИИ-инструментов и почему это меняет подход к аналитике? Разбираем в видео.
🤖 Получить материалы: https://to.karpov.courses/DChBCQ