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:
Думать об AI-задачах end-to-end: Определять границы задачи, отлаживать решения и понимать, когда нужно менять подход
Сразу правильно формулировать задачу: Использовать фреймворк The Loop и задавать вопросы, которые выявляют суть проблемы
Диагностировать реальные проблемы: Понимать, что именно «сломано»: данные, архитектура или сама постановка задачи
Брать ответственность за задачу, а не только за решение: Переходить от роли исполнителя к роли AI-архитектора и аргументированно оспаривать требования
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
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Раджив Шах — инженер по искусственному интеллекту, профессор, спикер и популяризатор технологий (edutainer). В настоящее время он работает AI Agentic Engineer в OpenHands, помогая компаниям внедрять современные AI-решения и одновременно обучая специалистов тому, что действительно работает на практике.За его плечами более 100 реализованных кейсов в области ИИ — от рекомендательных систем до RAG-пайплайнов — в корпоративной среде, стартапах и научн