О курсе

Материал продолжает серию курсов автора о работе с текстовыми моделями ИИ и адресован тем, кто уже активно использует нейросети. В описании подчёркивается переход от отдельных удачных промптов к переносимым конструкциям и системе работы с ИИ, которую можно применять в разных задачах и проектах.

Курс объясняет, почему при стабильно работающей модели результат может быть нестабильным: модели генерируют текст вероятностно, и нечёткие или противоречивые промпты размывают распределение. В программе предлагается задавать жёсткую структуру, приоритеты и границы, чтобы модель однозначно понимала задачу.

Программа построена из восьми блоков. Первый посвящён «думающим» моделям, таким как OpenAI o1 и DeepSeek R1. Второй — системным инструкциям и ролям. Третий — работе с собственными документами и базами знаний. Четвёртый — подготовке данных и дообучению. Пятый — контролю качества через связку «авторская модель + проверяющая». Шестой — анализу текстов людей и подбору тона общения. Седьмой — надёжности и тестированию ассистентов. Восьмой — структурированному выводу и работе с данными.

В каждом блоке, по описанию, участники получают набор промптов под разные роли и задачи. Отдельно упоминается, что курс не требует навыков программирования и не обещает лёгких денег: акцент сделан на понимании принципов и оттачивании мастерства.

Что рассматривается в программе

  • формулирование пошаговых способов мышления модели и режима анализа под разные типы запросов
  • проработка системных инструкций под роли аналитика, редактора, критика и ассистента
  • организация работы модели с документами и таблицами с опорой на пользовательские данные
  • подготовка текстов и переписок к дообучению: отбор примеров, чистка и подготовка данных
  • различение ситуаций, где достаточно few-shot-подсказок, а где уместно дообучение
  • задание критериев качества ответов и построение контуров LLM-as-a-Judge
  • проектирование защиты промптов и устойчивости ассистентов к манипуляциям
  • получение структурированного вывода в формате JSON, таблиц или списков

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто уже активно пользуется нейросетями и хочет ознакомиться с новыми подходами
  • специалистам, в работе которых много текстов, анализа и подготовки материалов
  • тем, кто создаёт ассистентов или кастомных GPT и сталкивается с нестабильностью их поведения
  • тем, кто интересуется reasoning-моделями, системными инструкциями и контролем качества ответов ИИ

Вопросы о программе

Для кого предназначен курс?

По описанию, курс рассчитан на тех, кто уже активно пользуется нейросетями, умеет настраивать тон, роль и формат, строить сложные диалоги и хочет ознакомиться с новыми подходами.

Нужны ли навыки программирования?

В описании указано, что курс не требует навыков программирования.

Какие темы рассматриваются в программе?

Среди тем — reasoning-модели вроде OpenAI o1 и DeepSeek R1, системные инструкции и роли, работа с собственными документами и базами, подготовка данных и дообучение, контроль качества через связку «авторская модель + проверяющая», анализ текстов людей, надёжность ассистентов и структурированный вывод.

В каком формате представлен курс?

Формат курса — интерактивный PDF с картинками и сюжетом объёмом около 130 страниц.