kyrillic

Почему одни ИИ-проекты приносят бизнесу миллионы, а другие — только расходы? Дело не всегда в качестве модели или выбранной технологии. Часто проблема в том, что команда не продумала архитектуру, не учла стоимость эксплуатации, ограничения инфраструктуры или реальные потребности продукта. В итоге разработку приходится переделывать, сроки растут, а ожидаемого бизнес-эффекта нет. Чтобы этого избежать, нужно уметь проектировать ИИ-системы целиком — от постановки задачи до запуска и поддержки. Этому посвящен курс ML Design от karpovꓸcourses. ML-инженерам и специалистам по Data Science программа поможет научиться создавать масштабируемые и стабильные решения. Руководителям — принимать более обоснованные архитектурные решения, а продактам и проджектам — точнее ставить задачи, оценивать сроки и понимать технические ограничения. За 16 недель вы разберете: — как переводить бизнес-задачи в технические требования; — как выбирать архитектуру, метрики и проектировать валидацию; — как работать с данными и оценивать риски; — как интегрировать решения в продукт, мониторить их и поддерживать после запуска; — как проектировать системы на базе LLM и AI-агентов, в том числе с использованием RAG и function calling. В качестве практики соберете собственный дизайн-документ ML-системы. Лекции ведёт Валерий Бабушкин, старший директор по данным и ИИ в British Petroleum. Ранее работал в Alibaba, X5 и Blockchainꓸcom. На обучение потребуется 4–6 часов в неделю. Встречи проходят по выходным, записи остаются. В честь Чёрной пятницы на курс впервые действует скидка 20% по промокоду BFML20 — до 16 ноября. → Научиться создавать ИИ-системы с нуля Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJbL9KQ