Мастер-классы для групп
3 ак.часа
Безопасное использование ИИ – промтинг, GenAI, LLM
8500 ₽
Короткие онлайн-интенсивы с экспертом
Мастер-класс для руководителей и тех, кто заинтересован в безопасном внедрении ИИ в процессы компании
Мастер-класс пройдёт онлайн в интерактивном живом формате
О мАСТЕР-кЛАССЕ
ИИ-агенты с каждым днем все глубже внедряются в рабочие процессы. Но важно помнить, что искусственный интеллект – это конкретный и четкий алгоритм работы с данными. Тренинг по оценке того, что допустимо к упоминанию в промтах, а что не должно где-либо упоминаться. В рамках данного мастер-класса также будут рассмотрены основные моменты и принципы работы генеративных моделей искусственного интеллекта, а также LLM – больших языковых моделей. Понимание ключевых основ позволит избежать ненужных пользовательских ошибок и обезопасить корпоративные данные от не желаемого распространения
ЦЕЛЕВАЯ
АУДИТОРИЯ:
☑ Аналитики
☑ Менеджеры проектов
☑ Маркетологи
☑ Руководители и топ-менеджеры организаций
☑ Менеджеры проектов
☑ Маркетологи
☑ Руководители и топ-менеджеры организаций
ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЕ
ТРЕБОВАНИЯ:
☑ Базовые знания об информационных технологиях
☑ Базовый опыт работы с искусственным интеллектом
☑ Базовый опыт работы с искусственным интеллектом
Как принять участие
Мастер-класс проходит онлайн в интерактивном живом формате. Участие платное. После оплаты участия на сайте на ваш email, указанный при оплате, придёт ссылка на образовательную платформу.
Чтобы перейти к оплате, нажмите кнопку «Купить»
Чтобы перейти к оплате, нажмите кнопку «Купить»
В результате освоения программы обучающийся изучат:
- Принципы работы AI-моделей
- Процесс работы ИИ-агентов с данными
- Признаки этичного и корректного промтинга и обращения к AI-моделям
После прохождения мини-курса в формате «мастер-класс» вы получите электронный сертификат от Академии АйТи
ПРОГРАММА МАСТЕР-КЛАССА
«Безопасное использование ИИ – промтинг, GenAI, LLM»
GenAI и LLM – важные внутренние принципы работы
Как ИИ-агент сохранит ваши данные
Чек-лист оценки промта
на этичность и корректность в области упоминаемых данных – «что можно писать, а что нет»


