Учить ИИ сейчас советуют все. Но когда доходит до дела, то оказывается, что не все так просто. Прогресс в области такой, что многие курсы устаревают к моменту, когда проходишь их до конца. И это не вина их авторов: например, Claude Code с 1 сентября обновился 36 (!) раз, а пока я писал этот пост – подъехало 37-е обновление. Я в подписке обновляю гайды каждые 2-4 месяца – и временами приходится переписывать более половины текста.

Как ориентироваться в таком потоке? Эндрю Ын – сооснователь Google Brain, сооснователь Coursera, автор курсов-миллионников по машинному обучению – выделяет 20 навыков, которые пригодятся ИИ-инженеру. Я взял набор за основу, прочел множество исследований и советов, и адаптировал карту Ына так, чтобы она работала вообще для всех, кто изучает ИИ.

Эндрю Ын составил карту навыков ИИ-инженера. Какие из них можно прокачать за вечер, а на какие уйдут годы

Все 20 навыков в тексте разделены на группы: от тех, в которых можно продвинуться за вечер, до тех, совершенствоваться в которых предстоит годами. Картина получилась неожиданной: за вечер сдвигаются всего четыре навыка из двадцати, и три из них – про ИИ-агентов. Причем именно они устаревают быстрее всего – поэтому учить их на курсах почти бессмысленно. А половина карты требует лет, зато знания в ней почти не стареют.

По каждой группе – маршрут: зачем, с чего начать и что почитать дальше. И примеры – как из моего опыта, так и из практики ведущих инженеров: от создателя Claude Code Бориса Черни до автора “Чистого кода” Роберта Мартина.

Текст традиционно доступен на двух площадках:

— Читать на “Бусти”
— Читать на Sponsr