Менеджер по развитию корпоративных клиентов (B2B, EdTech)
Вакансия в Институте Бизнес‑Аналитики: менеджер по развитию B2B-клиентов в EdTech. Доход 120–240 тыс. руб., удалённо, бонусы и обучение по AI.
Вакансия в Институте Бизнес‑Аналитики: менеджер по развитию B2B-клиентов в EdTech. Доход 120–240 тыс. руб., удалённо, бонусы и обучение по AI.
Вакансия менеджера по продажам в проект по финансовой грамотности и инвестициям; удалённая работа, фикс 20 000 ₽ + от 6% с продаж, теплые лиды.
Мастер-класс по акриловой живописи «Крабик» от Татьяны Гурновой. 13 февраля в Арт‑пространстве «РОСТ», стоимость 500 ₽.
Анонс мастер-класса Екатерины Флоринской 10 февраля в арт-пространстве «РОСТ»: создание картины «Медуза», стоимость 500 ₽, запись по телефону 30-10-45.
Лекция-дискуссия с урбанистом Михаилом Константиновым о городской идентичности южносахалинцев. Арт‑галерея «Художественная фабрика», 17 февраля, 17:30.
Мастер-класс 15 февраля в Арт‑пространстве «РОСТ»: создание интерьерной картины под руководством Татьяны Рубцовой. Стоимость 500 руб., 10+.
В МАОУ СОШ №24 открыта персональная выставка ученика 9А Захарченко Артёма: семь масляных картин о Сахалине, море, тумане и сопках.
Краткий разбор обучения с подкреплением на примерах AlphaGo, OpenAI Five и игр: агент, награда, баланс исследования и эксплуатации.
Краткое разъяснение разницы между AI, машинным обучением и нейросетями с примерами: ChatGPT, Midjourney, голосовые помощники и автопилот.
Обзор инструментов (ElevenLabs, Descript, OpusClip и др.) для автоматической озвучки, монтажа и субтитров — экономия времени и ресурсов.
Кто исчезнет и кто вырастет за 10 лет: кассиры, бухгалтеры, водители и спрос на специалистов по ИИ, кибербезопасности и дата‑аналитике.
Советы по формулировке промтов: контекст, роль, структура, примеры и шаблон для точных ответов от нейросетей.
Пошаговое руководство: от no‑code (GPTs, Poe) до программирования с API и библиотеками (LangChain). Советы по промптам и тестированию.
Почему осознанное использование ИИ важнее скорости: риски деградации навыков, критической зависимости и потери уникальности; советы по проверке и доработке вывода ИИ.
Краткое объяснение теста Тьюринга: идея Алана Тьюринга, кейс Eugene Goostman и современные модели (GPT‑4, Claude) — ограничения и практический вывод.
Краткие правила по хранению датасетов для ML: версионирование, форматы (Parquet, TFRecord), облако, безопасность и бэкапы.
Краткое объяснение, почему GPT завершает ответы: токены, обучение, служебные сигналы и технические ограничения.
Разбор двойственности чувств к ИИ: причины восхищения и страхи, этика, занятость и путь к балансу.
Разбор, что такое параметры моделей и почему их число (GPT‑4, Llama) влияет на понимание контекста и выбор модели для задачи.
Как с помощью Markdown получать структурированные, читабельные ответы от ChatGPT и Claude: заголовки, списки, таблицы и промпты.