Почему подход к анализу данных меняется и какую роль теперь играют языковые модели.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Как считать затраты на использование LLM и какие инструменты помогают контролировать потребление ресурсов в продакшене.
Сервис машинного обучения в облаке Evolution ML Inference: https://to.karpov.courses/REjtAA
Применение ИИ в продуктовых задачах: гипотезы, метрики, эксперименты.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Коротко разбираем, что такое MCP, зачем он нужен и какую роль играет в современных ИИ-архитектурах.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Почему классические подходы к MCP пересматриваются и какие новые организационные модели приходят им на смену.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Разбираем ограничения ИИ при работе с разными типами данных.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Как в MAGNIT TECH используют RAG-ботов для работы с внутренними знаниями, поиском информации и автоматизацией задач сотрудников.
Подробнее на сайте:
— Аналитик данных: https://to.karpov.courses/n69qng
— Инженер машинного обучения: https://to.karpov.courses/usbCWg
Обсуждаем роль аналитика в эпоху ИИ и зону ответственности человека.
Подробнее: https://to.karpov.courses/y9N1pA
Пошаговый разбор того, как выстроить разработку MCP и интеграцию инструментов для работы с ИИ-системами.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие принципы помогают эффективно использовать современные ИИ-инструменты в задачах машинного обучения.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Какие изменения происходят в подходах к A/B-тестированию и как ИИ влияет на эксперименты в продуктовой аналитике.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие навыки нужны, чтобы начать карьеру в ML: без лишнего, только то, что реально используется в работе.
Подробнее о курсе «Инженер машинного обучения»: https://to.karpov.courses/KaMvjg
Как использовать ИИ-агентов для проверки гипотез и ускорения валидации A/B-тестов в продукте.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Насколько безопасно использовать LLM для написания кода и где нужно проверять результат.
Подробнее: https://to.karpov.courses/AdAqCw
Какие подходы и инструменты позволяют ускорить найм в ИТ без потери качества кандидатов.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Почему в разных компаниях от ML-инженеров ждут 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 адаптироваться к изменениям, чтобы оставаться востребованным специалистом.
Смотреть полную версию выступления: https://to.karpov.courses/aISbLw
Какие кейсы лучше всего подходят для старта, чтобы 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