Искусство формулирования задач в ИИ

Большинство AI-проектов проваливаются не из-за слабых моделей, а из-за неправильной постановки задачи. Этот курс научит вас устранять именно эту ключевую причину.

О курсе

AI Problem Framing — это для AI-команд то же, что System Design для инженеров и Product Sense для продакт-менеджеров. Независимо от того, создаёте ли вы AI-решения, оцениваете их или руководите ими, это базовый навык мышления, который отличает реальные результаты от бесконечных переделок.

В рамках курса вы получите:

• The Loop — 5-шаговый фреймворк (Outcome, Deconstruction, Alternatives, Trade-offs, Signals) для системного анализа любого AI-проекта
• Живые сессии и office hours, где можно разобрать ваши реальные кейсы
• Доступ к более чем 200 кейсам — крупнейшей коллекции примеров переосмысления AI-задач
• Готовые чек-листы для production (RAG, прогнозирование, GenAI)

Для кого этот курс

Этот курс для вас, если:

• Ваш AI работает в демо, но «ломается» в продакшене
• Вы потратили месяцы на модель, а потом поняли, что решали не ту задачу
• Вы руководите AI-направлением, но пришли из инженерии, продукта или управления

Чему вы научитесь

За 4 недели вы разберёте 200+ реальных провалов в AI и получите опыт, на который обычно уходят годы. Вы освоите:

1. Думать об AI-задачах end-to-end: Определять границы задачи, отлаживать решения и понимать, когда нужно менять подход
2. Сразу правильно формулировать задачу: Использовать фреймворк The Loop и задавать вопросы, которые выявляют суть проблемы
3. Диагностировать реальные проблемы: Понимать, что именно «сломано»: данные, архитектура или сама постановка задачи
4. Брать ответственность за задачу, а не только за решение: Переходить от роли исполнителя к роли AI-архитектора и аргументированно оспаривать требования
5. Предотвращать дорогие ошибки в команде: Распознавать риски заранее, корректно управлять ожиданиями и переводить технические решения в бизнес-язык

Для кого предназначен курс

• Инженеры, которые умеют строить AI, но хотят понимать, что именно стоит строить
• Специалисты, работающие с RAG, агентами или ML-моделями и стремящиеся доводить решения до продакшена
• Руководители, которым важно оценивать AI-инициативы, планировать этапы и принимать взвешенные решения

Требования

• Базовое понимание AI/ML (на уровне концепций и терминологии)
• Опыт участия в AI-проектах
• В курсе нет программирования — только фреймворки мышления и принятия решений