В первом выпуске серии про ИИ, вместе с Мариной Ермак, ML-инженером и аналитиком, разбираемся, как работает современный искусственный интеллект, почему LLM – это не магия, а большая математика, и что ждет бизнес, который бросается в омут AI с головой. Обсудили всё: от машинного обучения и грязных данных до этики, внедрений и свиных крылышек. А еще ответили на вопрос, почему иногда проще нанять 500 индусов, чем обучить модель. 

Таймлайн ключевых тем:

01:10 – 03:00 — Что такое ИИ: как его понимают инвесторы, разработчики и фантасты

05:15 – 07:10 — В чём разница между ML и LLM, и как они связаны с нейросетями

07:10 – 10:00 — AGI: мечта или реальность? Почему не стоит ждать цифрового собеседника в ближайшие 3 года

10:00 – 13:30 — Почему ИИ «не понимает», даже если кажется, что понимает. Галлюцинации и баги мышления

13:30 – 15:45 — Зачем ИИ бизнесу: реальные кейсы и автописьма вместо ручной работы

15:45 – 18:00 — Проблема конфиденциальности: данные, облака и НДА, которого не существует

18:00 – 20:00 — Почему называть любую автоматизацию «ИИ» — плохая идея

20:00 – 22:30 — Почему AI дорогой: видеокарты, дата-центры и стоимость разработки

22:30 – 25:00 — Почему бизнес вваливает миллионы, а выхлопа нет. Хроники неудачных внедрений

25:00 – 28:00 — Грязные данные и как они тормозят нейросети (спойлер: виноваты люди)

28:00 – 30:00 — Кто в России делает нейросети? Обзор игроков: Гигачат, Яндекс, Вихрь и другие

34:00 – 38:00 — Этика, цензура и первые попытки заглянуть внутрь «чёрного ящика»

38:00 – 41:30 — С чего начать обычному человеку: советы, промптинг и любимые инструменты

41:30 – 43:30 — Будущее AI в экономике: 20 лет до массового внедрения?

43:30 – 46:30 — Уничтожит ли нас ИИ? Заключение и мысли на подумать

Подписывайтесь на наши соцсети, чтобы всегда оставаться в курсе актуальных событий мира IT и HR:

ИТ-аутсорсинг со смыслом: t.me/outsourcing_sense

ИТ-рекрутмент со смыслом: t.me/it_sense 

По всем вопросам и предложениям: t.me/sense_admin 

sense-group.ru