А как AI работает "под капотом"?
Да, нам дали фундамент, кейсы внедрения AI в бизнес-процессы и инструменты.
Но Гарвард оказался больше про бизнес и стратегию, чем про технику.
👉 Мне хотелось именно залезть "под капот" 👀
Поэтому почти сразу после завершения Гарварда я начала искать что дальше. Выбирала между лучшими техническими университетами - Стэнфордом и Джонсом Хопкинсом (Johns Hopkins University).
В итоге победил Хопкинс, так как программа сильно ближе к тому, что надо системному аналитику.
Хотела заглянуть "под капот"? Получила 😄
Теперь каждую неделю я
+ пишу код
+ тестирую алгоритмы
+ обучаю модели
+ анализирую данные
Руками копаюсь во всей «внутрянке».
👉 Почему я вообще пошла учиться?
Синдром самозванца.
И желание брать проекты с AI.
К началу 2025 года я уже много знала: 2024 прошёл в конференциях и самостоятельном обучении, мы встроили AI во все наши программы. Но полноценного курса именно по AI не было.
Я написала первую версию программы по AI, но осталась ей недовольна. Не хотела делать очередной курс уровня «вставьте промпт - скопируйте ответ», поэтому заморозила его и занялась структурированием знаний.
👉 AI-Акселератор
В начале осени я заново собрала программу, которая получилась тем самым, что я сама искала!
У аналитика с AI две ключевые роли:
1️⃣ пользователь — когда AI помогает в задачах
2️⃣ интегратор — когда мы внедряем AI в продукты
Поэтому в AI-Акселераторе:
✔️ как работают LLM «изнутри»
✔️ локальные LLM
✔️ промпт-инжиниринг
✔️ работа с моделями через API
✔️ немного кодинга
✔️ практика по реальным задачам аналитиков
Смотрю и радуюсь.
Это тот курс, который я сама искала весь год 🤩
На путь к нему ушло много времени, сил и денег, но теперь я честно могу сказать:
👉 я готова передать вам лучший технический опыт работы с AI
🗓 AI-акселератор для аналитиков стартует уже в этот четверг, 11 декабря
Спасибо всем, кто уже с нами!
Искренне надеюсь отдать лучшее! 🤖