Рипстоп в работе: когда нужен и как выбрать
Обзор рипстопа для рабочей одежды: где оправдан (стройка, склад, сервис), преимущества и советы по выбору состава, плотности, кроя и функциональности.
Обзор рипстопа для рабочей одежды: где оправдан (стройка, склад, сервис), преимущества и советы по выбору состава, плотности, кроя и функциональности.
Советы по выбору ткани, кроя, пропитки и усиленных зон для спецодежды автомеханика — устойчивость к маслу, практичные карманы и простота ухода.
Практичные советы по проверке швов, кроя и ткани рабочиеx комбинезонов: на что смотреть в зоне колен, шагового шва и карманов перед покупкой.
Разбор правил возврата женских спортивных кроссовок на Ozon: состояние, дефект, сроки и советы, чтобы повысить шансы на одобрение.
Как определить защитные свойства рабочей одежды: состав, плотность, качество пошива, светоотражение и функциональные детали.
Сравнение пластиковых, деревянных и пружинных колодок: плюсы, минусы и советы, какая подходит для кожаной обуви, кроссовок и поездок.
Когда и как вернуть мужскую обувь на Ozon: причины (размер, колодка, дефект), что сохранить при возврате и как оформить заявку.
Вакансия менеджера по продажам в онлайн-школе маркетинга; зарплата 80 000–200 000 руб., удалённо, работа с тёплой базой и Zoom-консультациями.
Вакансия менеджера по продажам B2С в международной онлайн Shkola. ЗП 90–300 тыс., график 2/2, обучение, работа в AMO CRM.
Вакансия методиста в онлайн-школе — зарплата 24 000 руб, неполный рабочий день, опыт в создании онлайн‑курсов; контакт: @andreasyl.
Краткое объяснение принципов ИИ: обучение на данных, распознавание паттернов и адаптация. Примеры — Siri, Алиса, Netflix, Google Translate.
Объяснение, как нейросети обрабатывают данные, учатся (веса, активации, обратное распространение) и принимают решения; ограничения и практические выводы.
Развенчание ключевых мифов об ИИ: от «захвата мира» до полной объективности; упоминается ChatGPT и данные World Economic Forum.
Почему ИИ вычисляет, а не осознаёт: отличия человеческого мышления и нейросетей, причины галлюцинаций и перспектива гибридного будущего.
Краткий обзор обучения на данных: сбор, поиск закономерностей, обучение и тестирование. Примеры: ChatGPT, Midjourney, медицинские ИИ и беспилотные автомобили.
Пять типичных ошибок при работе с нейросетями: общие запросы, потеря контекста, галлюцинации, неверный выбор инструментов и отсутствие библиотеки промптов.
Краткий практический гайд по prompt engineering: где учиться (ChatGPT, Claude, Gemini), базовые техники и рабочая формула промптов.
Список привычек для работы с ChatGPT: контекст, ролевые модели, итерации, проверка фактов и интеграция с Midjourney и API.
О роли качественных данных для AI: объём, качество и разметка определяют точность моделей; упоминаются ChatGPT, Midjourney, синтетика и federated learning.
Почему модели (например ChatGPT) иногда придумывают факты: объяснение галлюцинаций ИИ и методы разработчиков — RAG, RLHF, верификация.