Новые складчины | страница 11

​

Машинное обучение – это не только модная технология, это инструмент, который быстро развивается и меняет мир на наших глазах. Программа курса направлена на навигацию в “зоопарке” подходов в биологии и биомедицине, построена с постепенным усложнением и даст уверенное понимание, когда и как лучше применять классические методы ML, а когда пора переходить на нейросети. В завершающем модуле по Computer Vision раскрываются прикладные точечные технологии с освоением практических навыков инженерии.

По окончании курса вы получите конкурентное преимущество - не только опыт работы по готовым протоколам обработки конкретных типов данных, а понимание специфики мира ML в биологии и медицине, знания составных частей процессов, которые лежат в основе популярных пайплайнов. Наши эксперты передадут опыт изучения ML и расставят акценты, которые помогут сэкономить время, спланировать развитие карьеры в области DataScience и общаться на одном языке с другими коллегами.

Для кого этот курс:

• биологи, биоинженеры, биотехнологи, врачи-диагносты
• биостатистики и клинические биоинформатики
• аналитики и специалисты по данным в биологии/медицине
• научные сотрудники лабораторий и RnD центров
• руководители лабораторий и team-лиды научных групп
• а также разработчики Python, которые хотят решать проблемы биоинформатики и биомедицины

Необходимый уровень знаний:

• Требуются знания Python, а также библиотек numpy и pandas.

Курс подойдет для вас, если вы:

• Хотите познакомиться с передовыми методами биоинформатики
• Ставите цель улучшить и систематизировать навыки программирования, которые были получены исключительно самообучением
• Вам нужно глубже изучить Python и получить практику в ML по биологическим или медицинским данным
• Стремитесь понять, как применять ML в NGS и распознавании изображений из клинических данных
• Прокачиваете свое резюме кейсами, которые помогут вам найти работу или получить повышениеХотите получить базу для потенциальной смены сферы деятельности в сторону IT для био/медицины
• Хотите сэкономить свое время и получить рафинированный набор ресурсов для дальнейшего развития

После обучения вы сможете:

• Навигировать в “зоопарке” методов машинного обучения
• Применять методы классического машинного обучения для распространенных задач
• Оценивать качество моделей ML и корректно использовать метрики качества
• Решать задачи бинарной классификации и сегментации изображений самостоятельно
• Общаться с опытными ML-щиками на одном языке
• Показать работодателю ваши кейсы через ссылку на нашем сайте с отзывом наставника
• Эффективно развиваться в новых задачах на базе знаний курса
• Претендовать на новые зоны ответственности по задачам ML и Computer Vision в биомеде

Программа:
Модуль 1. Задачи классического ML в биологии и биомедицине.

• Основные задачи машинного обучения: регрессия и классификация.
• Линейная регрессия. Функция потерь. Метрики MSE и R2
• Скоррелированные признаки. Проблема переобучения, гиперпараметры, Train/Test/Validation. L1 и L2 регуляризация.
• Шкалирование признаков. One-hot encoding категориальных признаков. Работа с пропущенными значениями.
• Логистическая регрессия. Метрики качества классификации: accuracy, AUROC, AUPRC. Задача мультиклассовой классификации. Линейная разделимость и feature engineering. Методы оценки значимости признаков.
• Библиотека sklearn и интерфейс fit/predict/predict_proba.
• Основные типы классических моделей: SVM, градиентный бустинг и случайный лес, kNN, кластеризация.

Модуль 2. Обучение без учителя. Кластеризация. Понижение размерности. Примеры биологических задач.

• Кластеризация. K-means, KNN, Иерархическая кластеризация, DBScan.
• Методы оценки качества кластеризации.
• Примеры биоинформатических задач, в решении которых применяются методы кластеризации.
• Методы понижения размерности. PCA, t-SNE, UMAP. Сравнительные характеристики методов.
• Практика применения методов понижения размерности.

Модуль 3. Нейронные сети с нуля. NEW

• Фундаментальные математические основы нейронных сетей. Линейная алгебра, векторный анализ и теория вероятностей для ML.
• Построение базовых блоков нейросети с нуля. Реализация плотного слоя и векторизация операций на NumPy.
• Функции активации и их роль в обучении. ReLU, Sigmoid и численно устойчивая реализация Softmax.
• Функции потерь для задач классификации и регрессии. Cross-Entropy для Softmax и MSE для линейного выхода.
• Механизм обратного распространения ошибки (Backpropagation). Пошаговая реализация градиентного спуска на основе правила цепочки.
• Современные алгоритмы оптимизации. Разбор и реализация Momentum, RMSProp и Adam.
• Методы борьбы с переобучением. L1/L2 регуляризация и реализация Dropout.
• Построение полного тренировочного цикла "с нуля". Логирование метрик, валидация и сохранение лучшей модели.
• Практический проект на реальном датасете. Полный пайплайн от предобработки данных до финальной оценки модели.
• Переход от NumPy к профессиональным фреймворкам. Как фундаментальные знания ускоряют работу в PyTorch и TensorFlow.

Модуль 4. Нейронные сети и введение в DeepLearning.

• Введение в нейронные сети. Перцептрон. Вспоминаем бэкпроп и оптимизацию. Полносвязные нейронные сети.
• Введение в PyTorch, работа тензоров, .to("cuda"), как понимать написание сложных функций на примере функций потерь. Примеры построения линейной и логистической регрессий в pytorch.
• Оптимизационные методы первого порядка: SGD, Momentum, AdaGrad, Adam. Разбор работы современных оптимизаторов. Что такое learning rate и можно ли обойтись без него?
• Сверточные нейронные сети. Сверточное ядро, инвариантности, слои, архитектуры, работа основных составных блоков архитектур.
• Pytorch+Torchvision: знакомство, обучаем сверточные сети на классификации. Timm - библиотека для работы с нейронными сетями для обработки изображений.
• Диагностика проблем работы нейронной сети. Визуализация работы сверточного ядра.
• Разбор статей, ResNet, BatchNorm, Visual transformer. Как изменялись парадигмы с усовершенствованием архитектур.

Модуль 5. Интеграция мультиомиксных данных.

• Омиксные данные. Обзор основных типов. Введение в анализ омиксных данных (основные подходы, best practices).
• Примеры задач для которых необходимо проводить интеграцию мультиомиксных данных.
• Итеграция мультиомиксных данных с использованием подходов, основанных на методах понижения размерности: MOFA, MCCA и другие.
• Использование нейросетей для понижения размерности. Автоэнкодеры и их архитектуры.
• Примеры использования автоэнкодеров для интеграции мультиомиксных данных в биоинформатике.
• Архитектуры автоэнкодеров

Модуль 6. Классификация и сегментация изображений с помощью технологий Computer Vision.

• Обзор задач CV в медицине и биотехнологиях.
• Работа с изображениями в python (numpy, Pillow, элементы opencv).
• Медицинские изображения в формате DICOM.
• Нейронные сети для обработки изображений (свёрточный слой и свёрточная нейронная сеть).
• Задача классификации изображений при помощи свёрточных нейронных сетей (построение функции потерь и функционала качества).
• Базовые методы улучшения качества и ускорения сходимости моделей: использование предобученных моделей, использование аугментаций.
• Методы аугментации изображений (transforms v2, Albumentations, kornia).
• Построение общего пайплайна классификации изображений на основе предобученных моделей из библиотеки pytorch image models (timm).
• Задача семантической сегментации изображений при помощи свёрточных нейронных сетей (построение функции потерь и функционала качества).
• Построение общего пайплайна семантической сегменации изображений на основе предобученных моделей из библиотеки segmentation models pytorch (smp).
• Проведение воспроизводимых ml-экспериментов: пайплайн обучения на pytorch lightning, запись и визуализация экспериментов в tensorboard и wandb.
• Проведение хакатона и разбор базового решения заключительного соревнования по машинному обучению.

Выпускной проект - групповое соревнование по теме Computer Vision.

​

Как за 5 минут превратить ChatGPT в своего “второго пилота”, получить больше свободного времени и увеличить продажи в 2024 году.

Содержание курса
инструкция + промпты

Модуль Содержание

• Видеоинструкция
  
• 12 промптов
• Глубокое исследование

Бонусы:

• Бонус #1: CustomGPT
• Бонус #2: Конструктор продающего сайта

​

В чем многие совершают ошибку при работе с ии?

И одна из фишек фокус группы

Показываю вам кусочек алгоритма решеной задачи из базы знаний, потому что лучше 1 раз показать, чем тысячу раз объяснять, как она хороша

Вы постоянно смотрите рилс про нейросети, сохраняете промпты и читаете посты экспертов. В том числе и меня

Но все равно иногда получаете плохие ответы от нейронки, вам приходится дорабатывать, докручивать.

Вот в чем подвох общих промптов:

Вы находите промпт для создания воронки продаж, вставляете его в ChatGPT, и он действительно выдает вам план воронки, но на этом все

Он не рабочий и получился слишком общим. Как этот план воплотить в жизнь?

А теперь смотрите, что лежит в базе знаний и как я предлагаю делать воронки с помощью ии:

Алгоритм по созданию воронки на запуск продукта:
→ Даем инфу по продукту
→ Читаем мысли клиента в боте лестница Ханта (здесь даю мой любимый промпт)
→ Формируем смыслы и ценности продукта
→ Добавляем триггеры и убеждения
→ Разрабатываем лид-магнит
→ Пишем прогрев
→ Выбираем модель воронки

Видите разницу?)

Это не разрозненные промпты, а единая цепочка. Результат каждого шага становится основой для следующего.
В итоге получаете готовую работающую воронку.

Каждый алгоритм в базе знаний - это готовое решение конкретной задачи.

А теперь самое интересное:
Даже если вы полный новичок в нейросетях.
Даже если вы гуманитарий и боитесь всего технического.
Даже если слово "промпт-инжиниринг" вас пугает (это ненадолго, обещаю).
Даже если вы вообще не понимаете, как работают нейросети.

База знаний станет вашей помощницей.

Алгоритмы написаны простым языком с пошаговыми инструкциями. Копируете, вставляете свои данные, получаете результат.

Через пару недель использования вы будете создавать контент быстрее и качественнее тех, кто смотрит промпты в рилсах.

​

Что вы получите?

• Вебинар, где я делюсь своим опытом
  Как нейросети помогают мне в астрологии, инфопродуктах и контенте
  20 лайфхаков, которые сэкономят время и сил
  Какие ошибки совершают 90% астрологов при работе с ИИ (и как их не допустить)
  Как получить результат «послушал - пошёл применил
• 55 готовых промтов для:
  Астрологических текстов
  Визуалов, мемов, схем
  Прогревов, Reels, сторис
  Психологических инсайтов, консультаций и сторителлинга
  Автоматизации идей, создания контент-плана и работы с возражениями
• Бонус мини-курс «Нейросети с нуля для астролога»
  Если вы только начинаете, он поможет разобраться без паники.

Для кого этот курс?

• Вы астролог, эзотерик, психолог или другой специалист помогающей профессии
  Устали тратить часы на тексты, визуал, сторис и прогревы
  Хочется, чтобы ИИ помогал, а не путал
  Уже пробовали ChatGPT или Midjourney, но не поняли, как использовать для себя
  Нужна практика, а не теория

​

Научитесь использовать Make (Integromat) для интеграции ИИ, автоматизации задач и повышения эффективности процессов.

Добро пожаловать на курс "Автоматизация бизнеса нового поколения"!
В современном мире, где время — это самый ценный ресурс, автоматизация стала не просто трендом, а необходимым инструментом для роста и эффективности бизнеса. Компании, которые успешно внедряют автоматизированные процессы, не только сокращают издержки и избавляются от рутинных задач, но и значительно увеличивают скорость работы, позволяя командам сосредоточиться на действительно важных аспектах бизнеса: развитии, клиентском сервисе и стратегическом планировании.
Что такое автоматизация и почему это важно?
Автоматизация бизнес-процессов позволяет объединять в единую экосистему десятки различных инструментов, избавляя сотрудников от выполнения однообразных задач вручную. Это приводит к:
Экономии времени и ресурсов – автоматизированные процессы работают без участия человека, снижая затраты на рабочую силу.
Снижению ошибок – автоматизированные системы работают безошибочно, исключая человеческий фактор.
Повышению скорости работы – процессы, которые ранее занимали часы или дни, выполняются за секунды.
Гибкости и масштабируемости – автоматизация легко адаптируется к изменяющимся условиям бизнеса.

О чём этот курс?
Этот курс поможет вам разобраться в том, как автоматизация способна преобразить ваш бизнес. Мы покажем, как с помощью платформы Make (Integromat) вы сможете:

• Объединять различные приложения и сервисы в автоматические сценарии.
• Настраивать триггеры и фильтры, чтобы данные передавались только тогда, когда это необходимо.
• Использовать искусственный интеллект, подключая OpenAI, Perplexity AI и другие сервисы для интеллектуальной обработки данных.
• Работать с API, расширяя возможности вашей автоматизации.

Для кого этот курс?
Этот курс идеально подходит как для новичков, так и для опытных пользователей, желающих расширить свои знания. Вы получите пошаговые инструкции, реальные примеры и готовые шаблоны, которые сможете сразу использовать в своём бизнесе.

Что вы сможете делать после курса?

• Автоматизировать бизнес-процессы, интегрируя Make с различными сервисами и приложениями.
• Избавиться от рутинных задач и повысить продуктивность.
• Внедрять ИИ в бизнес, создавая умные сценарии обработки данных.
• Масштабировать свой бизнес, освобождая время для стратегических задач.

Содержание курса:
10 лекций • Общая продолжительность 10 ч 08 мин.

• Обзорный технический урок
• Зарегистрируйтесь на платформе Make и создайте первый сценарий автоматизации
• Соединение приложений и настройка
• Автоматизация обработки заявок: от формы до уведомления команды
• Подключение Open AI (ИИ), Leonardo Al и Perplexity AI (ИИ)
• Создание ИИ-ассистента для автоматических ответов
• Умный ассистент в Telegram
• Создайте Telegram-бота по инструкции из урока
• Создание постов для соцсетей с помощью ИИ
• Создание автоматического контент-менеджера для социальных сетей
• Голосовый smm-ассистент
• Создание голосового контент-ассистента для автопостинга
• Умный помощник для почты
• Создание ИИ-помощника для автоматических ответов на email
• Нейрокомментатор
• Настройка автоматических ответов на комментарии в Instagram
• Нейро-сотрудники на базе ИИ
• Создание универсального нейро-сотрудника для автоматизации коммуникаций
• Работа с ошибками в сценарии

Автор:
Владимир Нагин
Являюсь автором книг "Нейро-сотрудники: ваша секретная формула успеха" и "Революция в маркетинговых исследованиях", а также основателем агентства LeadUp Marketers. Имею более 20 лет опыта в цифровом маркетинге и специализируюсь на применении искусственного интеллекта для оптимизации и автоматизации бизнес-процессов. Получил степень MBA и Executive MBA.

​

Доступ 9 модулям:

- Предобучение

- Основы режиссуры кадра

- Челлендж по монетизации

- Текстовые нейросети

- Работа с изображениями

- Создание видео в нейросетях

- Креативный монтаж

- Связки нейросетей и монтажа

- Монетизация навыков

- Продвижение творческого специалиста

Стоимость необходимо уточнить!


​

Комплексное обучение профессии AI Creator и работе в DaVinci Resolve
Освоишь создание AI-проектов под ключ, продвинутый монтаж и цветокоррекцию в DaVinci Resolve. Изучишь Midjourney, Higgsfield, Kling, Runway, Krea и LTX. Овладеешь операторскими приёмами, композицией и постановкой света. Узнаешь как находить заказы и выстраивать коммуникацию с клиентами.

​

За 8 недель ты научишься:

• Создавать персонажей и моделей с высокой детализацией соблюдая единый стиль. Добавлять или удалять любые объекты.
• Работать в рамках одной сцены с персонажем, сохраняя детали одежды окружения и стиля кадра. Использовать навыки монтажа и нейросети для продвижения личного бренда и развития бизнеса — от услуг и товаров до одежды и аксессуаров.
• Быстрее монтировать за счёт AI-инструментов и монтажных приёмов. Создавать анимированные движения и эффекты. Добавлять атмосферный саунддизайн и обработку студийного качества.
• Генерировать полноценные рекламные ролики с сюжетами, локациями, актёрами и эффектами без съёмки.
• Обрабатывать и корректировать отдельные участки изображения с помощью масок и трекинга в DaVinci Resolve. Делать быструю цветокоррекцию музыкальных клипов, рилс или рекламы.
• Создавать сложные сцены со спецэффектами уровня крупных студий.
• Добавлять детализированную текстуру кожи с порами, мягкими бликами и естественными оттенками.
• Менять погоду, освещение, время года, суток и любые другие детали уже на этапе монтажа.
• Ретушировать видео, устранять дефекты кожи, добавлять макияж и убирать лишние элементы с помощью нейросетей.
• Спасать пересвеченный или тёмный материал без потери качества. Увеличивать разрешение, качественно замедлять и чистить звук на видео, с помощью встроенных AI-инструментов DaVinci Resolve.
• Заменять часть съёмки генерацией. Создавать дополнительные кадры на основе отснятого материала, как в этом видео.
• Оптимизировать тяжёлые проекты для слабых компьютеров с помощью кэширования и прокси-файлов. Правильно анализировать референсы для развития визуального стиля.
• Использовать все возможности камеры в формате LOG/RAW с помощью продвинутых инструментов обработки. Проявлять Apple Log через LUT и CST, работать с RAW-видео.
• Писать сюжеты, составлять договора и сметы. Применять операторские приёмы и правила композиции.
• Работать с постановкой схем освещения и ключевым характеристикам света, для создания нужной атмосферы в кадре.

Спойлер: Программа:

DOP. Блок 1 • 3 модуля

Модуль 1. DOP
DOP (Director of Photography). Погружаемся в визуальный стиль. Разбираем, как оператор строит кадр, работает со светом, крупностями и движением — чтобы грамотно управлять сценами при создании видео в нейросетях.

Модуль 2. Настройки
Осваиваем техническую сторону видеосъёмки: ISO, выдержка, фокус, битрейт, форматы. Эти знания помогают правильно интерпретировать и воссоздавать видео внутри нейросетей.

Модуль 3. Свет
Разбираем, как работает свет в кадре: типы, источники, схемы. Учимся управлять атмосферой и освещением, чтобы точнее формулировать запросы и контролировать результат в нейросетях.

Монтаж. Блок 2 • 10 модулей

Блок выстроен как полноценный курс по монтажу и обработке звука в DaVinci Resolve. Бесплатная версия программы доступна на официальном сайте.

Модуль 1. Основы монтажа
Разбираем, как звук и монтаж влияют на восприятие: шумы, музыка, речь, ритм, кадры, контрапункт. Учимся соединять планы в сцены и выстраивать логичные переходы.

Модуль 2. Вводный
Изучаем настройку и оптимизацию видеомонтажа на разных платформах: системные требования, интерфейс, горячие клавиши и ускорение рабочего процесса на всех этапах проекта.

Модуль 3. Проекты
Осваиваем импорт и экспорт проектов, передачу между устройствами и программами. Учимся организовывать медиафайлы, оптимизировать работу и настраивать проект на всех этапах.

Модуль 4. Работа с файлами
Изучаем импорт и управление файлами: прокси, оптимизированные медиа, кэширование, метаданные, смарт-папки и точное копирование для стабильной и быстрой работы с видео.

Модуль 5. Быстрый монтаж Cut
Осваиваем быстрый монтаж: точная нарезка, синхронизация, прокси, автоматические переходы. Работаем с клипами, дорожками, эффектами и аудио для ускоренного редактирования.

Модуль 6. Монтаж в Edit
Изучаем монтаж: таймлайн, синхронизацию, изменение скорости, горячие клавиши. Осваиваем многокамерный монтаж, анимацию, Compound Clip и Neural Engine для улучшения видео.

Модуль 7. Переходы и эффекты
Изучаем переходы, эффекты, текст и Adjustment Clip. Создаем пресеты, автоматизируем субтитры, используем транскрибацию аудио для ускорения работы над проектами.

Модуль 8. Работа со звуком
Осваиваем работу со звуком: эффекты, шумоподавление, автодакер, нормализация, запись, разделение диалога и фона, улучшение качества, автонастройка громкости и очистка от шумов.

Модуль 9. Экспорт видео
Изучаем рендер и экспорт: форматы, подготовка файлов для других программ, экспорт кадров, референсы с таймкодами, альфа-канал и передача проектов для дальнейшего редактирования.

Модуль 10. Практика
Изучаем стили и техники монтажа рекламы и клипов. Разбираем референсы, ритм, динамику и приемы для выразительного видеоряда под разные типы контента.

Цветокоррекция. Блок 3 • 8 модулей

Блок выстроен как полноценный курс по цветокоррекции в DaVinci Resolve. Бесплатная версия программы доступна на официальном сайте.

Модуль 1. Основы
Изучаем теорию цвета, схемы и референсы. Разбираем стиль, палитру, работу с клиентом, правки и визуальное видение. Говорим про рабочее место, технику и важность отдыха.

Модуль 2. Вводный
Осваиваем настройку DaVinci Resolve: версии программы, интерфейс, базы данных, цветовое пространство, рабочее место, требования и оптимизация для стабильной работы.

Модуль 3. Организация
Изучаем настройку проектов и медиа-дисков в DaVinci Resolve: папки, автосохранение, фреймрейт, цвет, экспорт и резервные копии для стабильной работы и безопасности.

Модуль 4. Инструменты
Модуль по цветокоррекции в DaVinci Resolve: кривые, HDR, Warper, LUT’ы, шумоподавление, ноды, маски, группы клипов, RGB Mixer, Qualifier, Primaries, стили и резервные копии.

Модуль 5. Маски
Модуль по маскам в DaVinci Resolve: типы масок, настройка формы, прозрачности, трекинг, Magic Mask для автоматизации и точного выделения объектов.

Модуль 6. Эффекты FX
Модуль по FX в DaVinci Resolve: размытие фона, замена неба, плёночный стиль, Depth Map, Relight, ретушь кожи, зерно, текстуры и жанровая стилизация.

Модуль 7. Экспорт видео
Модуль про рендеринг в DaVinci Resolve: кодеки, настройки под задачи, цветовые пространства, экспорт без потерь, замена клипов, горячие клавиши и передача между системами.

Модуль 8. Практика
Учимся работать с разными типами материала: портретами, предметкой, низкокачественным видео, интервью, спортивными сценами и клипами. Осваиваем стили Teal & Orange, Apple Log, а также работу с RAW, 8-битными файлами и LOG-профилями.

Нейросети. Блок 4 • 5 модулей

Модуль 1. Вводный
Изучаем возможности и связки нейросетей для генерации реалистичных роликов. Подготавливаем мудборд под будущий проект и генерацию. Учимся подбирать визуальные референсы для Style Reference.

Модуль 2. Генерация изображения
Изучаем нейросети Higgsfield, Midjourney, Krea и другие инструменты для генерации изображений. Учимся создавать консистентных персонажей, сложные сцены и реалистичные изображения.

Модуль 3. Генерация видео
Осваиваем анимацию в Runway, Higgsfield, Midjourney и Kling. Разбираем эффекты, которые оживляют изображение, и способы добиться глубины и натуральности.

Модуль 4. Монтаж и обработка
Осваиваем приёмы добавления реалистичности: какие эффекты «оживляют» изображение, как добиться глубины и натуральности.

Модуль 5. Практика
Готовим большой рекламный проект на основе полученных знаний. Разрабатываем идею, создаём раскадровку, анимируем и собираем качественный рекламный или промо‑ролик для портфолио.

Спойлер: После обучения твои навыки:

• Продвинутая работа с Midjourney, Kling, Higgsfield, Runway, Krea.
• Свободное владение инструментами монтажа, работы со звуком, цветокоррекции и ретуши в DaVinci Resolve 20.
• Динамичный монтаж от коротких рилсов до рекламных роликов, работа с таймингом, ритмом, переходами, музыкой и звуком.
• Структурированное ведение проектов и общения с клиентами. Навыки продвижения и привлечения заказов.
• Операторские и композиционные приёмы, основы постановки света. Создание сценариев, подготовка смет и договоров.

Твоё резюме

• Профессия: AI Creator, продвинутый монтажёр и колорист – полный стек для создания коммерческих видео.
• Новое AI-портфолио из пяти полноценных работ в разных направлениях, для выхода на крупные заказы.
• Два профессионально оформленных шоурила по монтажу и цветокоррекции в DaVinci Resolve из практических заданий.
• С новым сильным портфолио — ожидаемый чек за рекламный ролик «под ключ» от $500.

Продажник:

​

Курс посвящен обретению навыка работы c ChatGPT и направлен на овладение и развитие практических навыков промпт инжениринга, которые уже востребованы в любой сфере жизни.

Мы пройдём 8 глав, чтобы разобраться, как работают LLM модели и как эффективно их применять, чтобы извлекать пользу.

Бонус: набор готовых промптов, лайфхаки, советы, стримы, и сообщество из неравнодушных

• Навык будущего. Раньше других научись работать с передовыми технологиями, которые захватили все сферы
• Конкурентные преимущества. Анализируй большие объемы данных быстро и эффективно: что ранее занимало часы, уложится в минуты
• Вершина креатива. Используй потенциал нейросетей, чтобы находить идеи, о которых даже не догадывался

Так что же нового будет в курсе?
Многие конструкции, которые мы учились строить на первых потоках стали Метой — основными принципами работы. Теперь не нужны костыли, многое можно делать через дополнительные инструменты.
Десятки новых моделей и инструментов, которые заточены под более эффективное выполнение отдельных задач.

• Мыслящие модели: как “общаться” с моделями, ориентированными на сложные аналитические задачи
• Canvas: создание и непосредственное редактирование больших документов, таблиц, отчётов в отдельных параллельных окошках, всё вместе с языковой моделью
• Deep Research: намного более широкий инструмент, чем “для научных исследований”
• Коннекторы и Агенты: полная интеграция основных сервисов и вашего компьютера с языковыми моделямиПроекты: рабочее пространство, которое понимает контекст, знает ваш проект и ваш бизнес, структурирование всех чатов внутри одного “проекта”

Этот курс подойдет, если ты...

• Новичок, который хочет с нуля овладеть передовыми навыками, которые будут востребованы в любой сфере деятельности. От журналистики до программирования – будущее уже тут.
• Владеешь основами, но результат тебя не устраивает и ты хочешь улучшить свои навыки. На курсе мы подробно разбираем как получать финальный, удовлетворяющий результат вне зависимости от сложности задачи.
• Эксперт, но хочешь систематизировать знания, найти новые идеи и подключится к комьюнити. Научу тебя навыком владения чатом, а не заученным лайфхакам и промптам из интернета.
• Владелец бизнеса и хочешь автоматизировать рабочие процессы, чтобы выгодно использовать свои и ресурсы своих сотрудников. Каждый урок рассчитан на практическое применение знаний.

Программа курса:
Блок 1. Введение в языковые модели
Блок 2. Создание уникальных текстов
Блок 3. Продвинутый Prompt Engineering
Блок 4. Анализ данных
Блок 5. AI для вдохновения и искусства
Блок 6. Учиться с помощью ChatGPT
Блок 7. ChatGPT систематизирует рутинные задачи
Блок 8. Создание YouTube-ролика с учениками
*Содержание блоков может претерпеть изменения

​

Этот курс даст вам комплексное, нетехническое представление о возможностях применения нейросетей в международной логистике и ВЭД. Вы узнаете, как нейросети помогают решать ключевые задачи: от прогнозирования спроса и оптимизации маршрутов до автоматизации работы с документами и управления рисками в ВЭД.

Курс разработан для специалистов в области логистики и ВЭД любого уровня, желающих понять, как работают нейросети, и применять их в своей практике.

Чему вы научитесь

• Объяснять, что такое ИИ и нейросети, и зачем они нужны для логистики и ВЭД.
• Понимать принцип работы ИИ-инструментов и их возможности для решения ваших задач.
• Анализировать и подготавливать данные для ИИ-моделей.
• Определять задачи в логистике и ВЭД, которые можно автоматизировать с помощью нейросетей.
• Ориентироваться в ИИ-инструментах и платформах для логистики и ВЭД (знать, что искать, и какие они дают возможности).
• Применять готовые ИИ-решения для прогнозирования, оптимизации маршрутов, управления рисками и выполнения других задач.
• Оценивать эффект и целесообразность внедрения ИИ в своей работе.

О курсе

• Курс для тех, кто хочет понять, как использовать нейросети в логистике и ВЭД - без программирования и технических сложностей.
• Подходит студентам, импортёрам, экспортёрам, логистам и всем, кто работает с поставками, складами и каким-либо образом связан с внешнеэкономической деятельностью.

Цель курса: помочь вам уверенно ориентироваться в мире ИИ применительно к логистике и ВЭД.

• Вы научитесь видеть потенциал нейросетей, формулировать задачи, которые могут быть решены с их помощью, понимать принципы работы ИИ-решений (на бизнес-уровне, без погружения в код) и оценивать потенциальный экономический эффект от их внедрения в вашей компании.
• От теории к практике: начнем с базовых понятий и постепенно перейдем к реальным примерам применения ИИ. В конце каждого модуля проверочный тест для закрепления пройденного материала.
• Не просто ИИ, а реальные решения для бизнеса: изучите, как нейросети оптимизируют логистические процессы и упрощают работу в ВЭД - от распознавания документов до оценки рисков.

Для кого этот курс

• Специалисты в области ВЭД и логистики, которые хотят понимать, какие задачи можно решать с помощью ИИ и как это реально применять.
• Импортёры, экспортёры, экспедиторы, работающие с международными поставками, таможенными процедурами и документами.
• Руководители и менеджеры, которые ищут способы повысить эффективность работы своих отделов за счёт автоматизации и хотят понимать, где ИИ действительно может принести выгоду.
• Студенты и начинающие специалисты, интересующиеся перспективами ИИ в реальном бизнесе и желающие сделать карьеру в сферах ВЭД или логистики.

Начальные требования
Для успешного прохождения курса не требуются предварительные знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения, нейросетей или программирования.

Вам понадобятся только базовые знания в области логистики или ВЭД (т.к. курс ориентирован именно на эти сферы) и желание учиться.

Наши преподаватели . Александр Петриченко Специалист в области логистики и внешнеэкономической деятельности с опытом более 7 лет. Специалист в области логистики и внешнеэкономической деятельности с опытом более 7 лет.

Как проходит обучение

• Текстовые материалы: подробные конспекты уроков и дополнительные материалы для более глубокого изучения тем.
• Разбор кейсов: анализ успешных примеров внедрения ИИ в различных компаниях отрасли.
• Тесты: контрольные вопросы после каждого модуля для проверки понимания материала.
• Итоговый экзамен: финальный тест, охватывающий ключевые темы всего курса.
• Курс рассчитан примерно на 25 академических часов, которые вы можете проходить в привычном вам темпе, возвращаясь к нужным урокам в любое время.

Программа курса

Введение в мир ИИ для логистики и ВЭД
1. ИИ, машинное обучение и нейросети - что это такое?
2. Зачем логистике и ВЭД нужен искусственный интеллект?
3. Где уже работают нейросети? Обзор реальных примеров.
4. Мифы и реальность: чего ждать, а чего не ждать от ИИ?
5. Тест по модулю 1

Данные топливо для нейросетей
1. Зачем нейросетям данные? Связь данных, модели и результата
2. Какие данные нужны нейросетям в логистике и ВЭД?
3. Источники данных. Где их взять?
4. Проблема качества данных: «мусор на входе - мусор на выходе
5. Концепция подготовки данных: делаем данные пригодными
6. Тест по модулю 2

Прогнозирование спроса и планирование с помощью нейросетей
1. Почему прогнозирование спроса - это сложно?
2. Как нейросети учатся предсказывать спрос?
3. Обзор инструментов и платформ ИИ-прогнозирования
4. 3.4. Кейс
5. Тест по модулю 3

Оптимизация маршрутов и логистических операций
1. Вызовы оптимизации в логистике. Классические задачи.
2. Как ИИ помогает строить оптимальные маршруты?
3. Применение ИИ для оптимизации склада
4. Обзор доступных ИИ-решений для оптимизации логистики
5. Кейс
6. Тест по модулю 4

Автоматизация и управления рисками
1. Автоматизация работы с документами в ВЭД
2. ИИ в таможенных процедурах
3. Управление рисками в ВЭД с помощью ИИ
4. Обзор ИИ-инструментов для автоматизации и управления рисками
5. Кейс
6. Тест по модулю 5

Внедрении ИИ шаги вызовы оценка эффективности
1. Как понять, готова ли ваша компания к ИИ? Оценка зрелости
2. Выбор решения: готовая платформа vs разработка?
3. Основные этапы внедрения ИИ-решения
4. Как оценить экономический эффект от внедрения ИИ?
5. Вызовы: «черный ящик» нейросетей
6. Правовые и этические аспекты ИИ в логистике и ВЭД
7. Тест по модулю 6

Будущее нейросетей в логистике ВЭД
1. Перспективные направления развития ИИ в отрасли
2. Интеграция ИИ с другими технологиями
3. Краткий обзор ключевых выводов курса
4. Заключение
5. Тест по модулю 7

Итоговый экзамен
1. Итоговый экзамен

В курс входят 41 урок 4 часа 42минуты видео 74 теста
Последнее обновление 24.07.2025

​

Почему нейроконтент — это возможность

• Это тренд №1 в сети и онлайн-маркетинге, бизнесе
• Блогеры, эксперты, бренды ищут красивый и уникальный визуал
• Ты учишься не только создавать, но и предлагать свои услуги
• Сейчас спрос растёт, а конкуренция пока минимальная — время зайти

​

Предобучение. Поиск трендов и востребованных идей
Модуль 0. Ваш путь к результату
Модуль 1. Ваш первый Вау-ролик
Модуль 2. Упаковка в "убойное" портфолио
Модуль 3. Собираем отклики
Модуль 4. Переговоры и сделка
Модуль 5. Расширение навыков
Модуль 6. Профессиональный Нейровидеограф

​

Это выстроенная система, которая производит огромное количество актуального контента для разных платформ.

Для кого подойдет?

• Бизнес
  Салон красоты, Ресторан, Стоматология, Недвижимость и другие
• Услуги
  AI инжиниринг, Контентмейкер, Маркетолог, Дизайнер и другие

Из чего он состоит?
1. Поиск залетевших идей у зарубежных конкурентов
2. Написание сценария при помощи нейросетей
3. Озвучка сценария
4. Создание видео цифровым аватаром
5. Автомонтаж роликов
6. Выкладка видео

Из чего состоит:

1. Поиск идеи
Используем идеи, залетевшие у зарубежных конкурентов, так как все тренды приходят именно оттуда.
Находим по ключевым словам или хэштегам

2. Написание сценария
Транскрибируем и делаем сценарий
Вытаскиваем текст из видео
Делаем рерайт по структуре

Важно — в сценарии ведем на полезный и ценный лид-магнит
В нашем случае это:
Бесплатный курс
Схема контентного завода!
Закрытое сообщество предпринимателей
В сценарии прописываем призывы забрать эти лид-магниты

З. Озвучка сценария
Для старта достаточно голосового в Телеграм или записанного на диктосрон.

4. Создание цифрового аватара

5. Автомонтаж роликов
Примеры роликов, которые сделала нейросеть

6. Размещение роликов
Важно: Размещаем вручную, иначе бан аккаунтов или урезаются просмотры

И такой контентный завод можно собрать на старте всего за 1.600 рублей!

​

Обучение трендовым нейросетям с нуля

Программа обучения:

Основы - понимание инструментов ИИ:
Введение в создание контента с помощью ИИ:
Регистрируемся и оплачиваем Syntx Ai;
Обзор бота Syntx Ai: Возможности и варианты использования, навигация;
Обсуждение этических аспектов
Обзор нейросети Midjourney
Основы изображений и видео для ИИ:
Форматов изображений и видео;
Рекомендации по поиску подходящих изображений/видео для использования с ИИ;
Обзор основ редактирования изображений

Основные навыки работы с нейросетями:
Урок 1. Обзор нейросети Kling Al
Урок 2. Обзор нейросети Recraft
Урок 3. Обзор нейросети KREA
Урок 4. Размещение товара на фоне:
Методы вставки товара в существующий фон изображения
Инженерия промтов для реалистичной интеграции
Практическое упражнение: добавление товара;
Анимация товара: небольшие движения, вращение или масштабирование
Урок 5. Размещение товара в руке:
Анимация итогового
Урок 6. Добавление аксессуаров людям с помощью LORA:
Что такое LoRA, как тренировать;
Применение апскейлеров для повышения реалистичности;
Практическое упражнение: добавление очков к фотографии человека;
Анимация итогового результата

Спойлер: Далее о программе:

Расширенные применения - одежда, лица и аватары:
Урок 1. Виртуальная примерка одежда и фотосессии:
Методы добавления одежды к человеку на изображении;
Использование ИИ для генерации вариантов одежды;
Создание виртуальной фотосессии, изменяя фоны и позы;
Анимация итоговых результатов

Урок 2. Замена лиц и анимация лиц:
ИИ-сервисы по замене лиц;
Использование Syntx Al bot для генерации изображений и видео с вашим лицом;
Анимация итоговых результатов

Урок 3. Создание аватаров:
Использование ИИ для генерации персонализированных аватаров из изображений или текстовых описаний;
Настройка внешнего вида аватара (одежда, прически, аксессуары);
Анимация аватаров для создания привлекательных видео профиля или презентаций
Продвинутые техники генераций

Продажник:

​

Чему вы научитесь

• Внедрите в свою работу системы логирования, на примере ClearML
• Разберётесь как писать меньше рутинного кода с помощью PyTorch Lightning
• Попрактикуетесь превращать ноутбуки в продакшен код
• Соберёте свои пайплайны на основе мощной связки ClearML + PyTorch Lightning
• Компенсируете недостаток знаний в продвинутых ML инструментах

Программа курса

1. Что ждёт на курсе?
2. ✍️ Логирование экспериментов, а зачем?

1. Со скоростью молнии (было-стало)
2. Trainer - основа хорошей тренировки

1. Учим и логируем NLP
2. Учим и логируем CV
3. Advanced Lightning
4. ‍ ClearML Advanced

1. Сделай проект и финишируй красиво

​

Что ты будешь уметь?

• Создавать карточки товара имея всего одно фото
• Создавать видео имея всего одно фото

Кому подойдет обучение

• блогерам
• мамочкам в декрете
• предпринимателям
• фотографам
• продавцам на маркетплейсах
• менеджерам и дизайнерам

После курса:

• Создаёте реалистичные фотографии одежды без модели и фотосессий
• Меняете позу, локацию и фон на готовом фото — в пару кликов
• Убираете дефекты и посторонние объекты с фото как профи
• Автоматически дорисовываете руки и другие детали, чтобы они выглядели естественно
• Генерируете фото в нужном стиле, сезоне и освещении
• Загружаете свои фото и превращаете себя в виртуальную модель
• Экономите тысячи на съёмках, обработке и ретуши
• Получаете профессиональные карточки товара из одного фото