A

Сгенерировано нейросетью

i

Вчера их не было, а сегодня они буквально повсюду. Ты все ещё не в теме? Не страшно, мы специально создали этот курс для тебя — человека, который хочет разобраться в нейросетях без специальных навыков и всяких айтишных премудростей.

Обещаю, что объясню тебе сложные вещи простыми словами. И не только словами, а с наглядными примерами и забавными аналогиями. В конце каждого раздела будут ждать небольшие, совсем не душные тесты для закрепления новой информации. Но у нас не школа, поэтому любые задания и врезки ты можешь смело скипать — ну, то есть проматывать. Здесь никто не выставляет оценок и не бьёт виртуальной линейкой по пальцам.

Понятная аналогия №1

Сегодня, чтобы доехать из пункта А в пункт Б, тебе не обязательно знать принцип работы двигателя внутреннего сгорания, химическую формулу топлива и историю транспорта от гужевой повозки до космического шаттла. Не нужно даже учиться управлять средством передвижения — можно пользоваться общественным транспортом. Но все‑таки перед поездкой даже на городском автобусе следует кое‑что изучить: расписание, маршрут, стоимость оплаты, правила проезда и провоза багажа.

В 2025 году технологиями с ИИ мы тоже уже можем пользоваться, ничего не зная об их устройстве. Однако чтобы получить желаемый результат, иначе говоря, доехать до нужного места, а не просто прокатиться, лучше познакомиться с некоторыми правилами.

A

Сгенерировано нейросетью

i

И сначала давай я помогу тебе разобраться, в чем разница между ИИ и нейросетями.

A

Сгенерировано нейросетью

i

До 2022 года нейросети были знакомы практически только их создателям, специалистам в сфере IT. Ситуация изменилась с появлением нового типа нейросетей — трансформеров. В отличие от предшественников, они научились не только понимать отдельные слова и связывать их с соседними, но и воспринимать сразу текст целиком, анализировать весь контекст.

Понятная аналогия №2

Для ИИ человеческий язык — примерно то же самое, что иностранный для нас. Представь, что есть текст, например, на английском и англо-русский словарь. Чтобы узнать, что хотел сказать автор, nы поочерёдно находишь в словаре каждое слово из текста и читаешь его перевод.

Допустим, в тексте есть фраза: «I saw her duck». Переводим «со словарем»: I — Я / saw — глагол «видеть» в прошедшем времени / her — ее / duck — утка. Получается «Я видел(а) ее утку».

A

Сгенерировано нейросетью

i

Правильный это перевод? Не факт. Чтобы это понять, вам нужно знать, о чем весь текст.

A

Сгенерировано нейросетью

i

Если речь идёт о женщине — владелице водоплавающей птицы, все в порядке.

Но слово «duck» с английского можно перевести также как «нырять», «окунать(ся)», «увёртываться», «быстро наклонять голову». А текст может быть, например, о том, как одна из зрительниц бейсбольного матча ловко избежала удара мячом, вылетевшим на трибуны. Тогда птица ни при чем, перевод неправильный.

Современные нейросети умеют поддерживать связную беседу с человеком, демонстрировать понимание её смысла и выдавать релевантные ответы благодаря тому, что переводят человеческую речь на понятный им «язык» не отдельными словами или сообщениями в чате, а учитывают весь контекст диалога с самого начала.

Созданием «нейронок» занимаются и большие компании, и стартапы, и отдельные энтузиасты-любители. Их много (очень много!), и умеют они тоже немало. Но главное тут вот что: это не какие‑то загадочные алгоритмы из фантастических фильмов, а умные помощники, которые учатся на примерах и делают нашу жизнь проще. Давай разберёмся, какие у них «суперспособности».

1. Распознавание изображений

Сегодня нейросети не только умеют отличать кошек от собак, но распознавать лица людей, и не просто сообщают: «это человек», — а могут точно определить, кто именно на фото, если у них есть соответствующая база данных. Они способны узнать человека даже в большой толпе, сопоставить изображение с камер наблюдения с паспортным фото.

A

Сгенерировано нейросетью

i

2. Общение с человеком

Ты, скорее всего, уже пользуешься голосовыми помощниками — Алисой, Марусей, секретарём Олегом и другими. Все они работают благодаря нейросетям, которые научились понимать речь, переводить её в текст и отвечать по смыслу. Даже если ты говоришь с акцентом, быстро или немного сбивчиво — нейросеть постарается тебя понять.

А если тебе вдруг нужно перевести фразу с английского на китайский — не проблема. Современные ИИ делают это за секунды, даже если это поэзия или сложный технический текст.

Интересно, что функция «просто поболтать» — по‑прежнему одна из самых популярных. Хотя «вау»-эффект, который был в 2022 году, уже немного ушёл, люди все равно любят разговаривать с ИИ — для отдыха, совета, размышлений или просто чтобы не быть одному.

А ещё можно попросить нейросеть сократить длинный текст до более удобного объёма, выделив суть, или пересказать его более простыми словами.

13. Игра за ИИ

ИИ в играх используется уже много лет, и сегодня это не просто «боты», которые действуют по заранее заданному сценарию. Искусственный интеллект делает игры интереснее, сложнее и реалистичнее.

Например, когда в шутере враги уворачиваются, контратакуют, заходят с флангов и «вызывают подкрепление» — это работает внутриигровой ИИ. Его задача — сделать поведение неигровых персонажей (NPC) максимально похожим на поведение реальных людей. Да, в таких случаях часто используются заранее прописанные алгоритмы, но результат выглядит очень убедительно!

Важно знать: обучение нейросетей в игровом процессе имеет и серьёзные научные цели. Разработчики задают таким агентам сложные испытания — проходить лабиринты, избегать ловушек, строить стратегию, предсказывать действия противников. Это помогает лучше понять, как такие модели «принимают решения».

A

Сгенерировано нейросетью

i

Окей, давай разберёмся, как «разговаривать» с нейросетью, чтобы она отвечала так, как нужно тебе. В целом базовые принципы те же, что и при общении с другим человеком: чем конкретнее формулировки в вопросе, тем релевантнее ответ.

Запросы к нейросетям называются «промпты» или «промты» — от английского слова prompt. На сегодняшний день в русскоязычном интернете и в речи специалистов используются оба варианта, но только вариант с «п» фиксируется Академическим орфографическим словарём, поэтому мы будем писать «промпты».

A

Сгенерировано нейросетью

i

2. Дай «контекст» — чтобы она поняла, о чём речь

Если тема сложная, объясни, кто твой audience (читатель), или зачем тебе это, дай вводные, фон, цель.

Пример плохого промпта: «Объясни квантовую запутанность»

Кому объяснить — школьнику или первокурснику, читателям блога? Насколько глубоким должно быть объяснение?‥ Стоит ли использовать специальные термины или нужно объяснить простыми словами?

Пример хорошего промпта: «Объясни квантовую запутанность как для подруги, которая в физике не сильна. Используй пример с двумя монетками».

Пример хорошего промпта: «Объясни квантовую запутанность как для подруги, которая в физике не сильна. Используй пример с двумя монетками».

A

Сгенерировано нейросетью

i

Предупреждён — значит вооружён. В этом разделе я расскажу тебе все, что знаю о «глюках» нейросетей и угрозах, которые они представляют.

1. Почему нейросети «галлюцинируют»

В начале сентября 2025 года компания OpenAI (создатель ChatGPT) обнародовала результаты исследования причин галлюцинирования больших языковых моделей (LLM). Основной вывод, который делают авторы, проведя тесты разных языковых моделей, — галлюцинации связаны как с самой природой предобучения, так и с тем, как оцениваются модели: оценки поощряют угадывания вместо признания неуверенности.

A

Сгенерировано нейросетью

i

На этапе предобучения модель учится предсказывать следующее слово, анализируя огромный массив текстов без пометок «верно/неверно». Для распространённых паттернов, таких как орфография или пунктуация, это работает прекрасно: тексты следуют определённым правилам и модель легко выявляет закономерности. Иначе обстоит дело с фактами. Чем чаще факт встречается в обучающих данных, тем точнее модель будет использовать его в ответах. Но если факт встречается редко, вообще отсутствует или подаётся с противоречиями — модель, продолжая применять вероятностный подход, генерирует наиболее вероятное с её точки зрения продолжение текста, даже если оно неверно.

Кроме того, способ оценки моделей способствует галлюцинациям. В процессе обучения с участием человека модель получает положительное подкрепление за «правильные» ответы и проигрывает, если говорит «не знаю». Это похоже на тест с вариантами ответа: если не знаешь правильный вариант, но угадаешь — можешь получить баллы. Если пропустишь вопрос — точно получишь ноль. Поэтому модели склонны давать ответ в любом случае, даже когда не уверены. И пользуются этой стратегией даже тогда, когда их уже никто не оценивает.

A

Сгенерировано нейросетью

i

ИИ и нейросети уже давно присутствуют в твоей жизни: когда ищешь информацию в интернете, пользуешься электронной почтой, приложениями в смартфоне, делаешь покупки, листаешь соцсети, смотришь фильмы на видеоплатформах, путешествуешь с навигатором и т.д. В каждый из этих моментов «волшебные эльфы» незримо и неотступно следуют за тобой: ограждают от спама и мошенников (с переменным успехом), составляют плейлисты из музыки и фильмов в любимых тобой жанрах, предлагают публикации на интересующие тебя темы, напоминают о днях рождения друзей...

Но в этих случаях, согласись, не совсем верно говорить, что это ты их используешь.

А я давай-ка подкину идей, как ты уже сегодня можешь поставить прогресс себе на службу.

С помощью текстовых нейросетей можно подбирать рецепты из того, что есть. Например, скажи: «У меня есть три яйца, два помидора, немного сыра и хлеб. Предложи, что из этого можно приготовить», — и она подыщет варианты ужина.

Продолжая кулинарную тему, можно переложить на модель подбор и составление меню на целую неделю или даже месяц. А если есть цель: соблюдать диету по рекомендации врача или просто сделать рацион более сбалансированным, есть меньше сладкого и мучного, исключить мясные продукты — нужно это указать в промпте.

Остаемся в категории «Питание». С нейросетью можно оптимизировать процесс покупки продуктов, чтобы меньше тратить времени на походы по магазинам. Уже есть меню на месяц? Прекрасно! Попроси нейросеть составить список того, что нужно купить.

Перевод с иностранных языков по фото. Потерялась инструкция от гаджета на русском? Привезли майку из экзотической страны с непонятной надписью? Давно хочешь узнать, что означает татуировка с иероглифом у однокурсника? Нейросети в помощь — сделай фото, попроси перевести.

Но обязательно перепроверяй! Закинь фотку нескольким моделям, сравни ответы. Попроси нейросеть прислать тебе то, что она распознала, в виде текста на исходном языке и «прогони» дополнительно через переводчик. Нет, конечно, степень усилий тут зависит от значимости написанного, но даже если речь идет о майке, в которой ты появишься на людях, знать точно, что на ней написано, будет нелишним.

Нейросети помогают разобраться в темах, требующих специальных знаний. Например, в том, что такое криптовалюта или как рассчитать налог на банковские вклады. Помним, что модели можно задать параметры ответа так, чтобы он соответствовал твоему уровню подготовки.

С нейросетями можно учить иностранные языки. Только имей в виду, что нейросеть — не учитель, а помощник. Язык ты учишь самостоятельно: ставишь себе задачи, намечаешь план уроков, выбираешь темы, следишь за собственной дисциплиной. А нейросеть помогает: объясняет правила, о которых ты ее спросишь, подбирает примеры и генерирует задания и проверяет, как ты с ними справляешься. Плюс в том, что делать это она может бесконечно долго. Но в этом же и минус. Ведь в отличие от живого преподавателя, нейросеть не отслеживает твой реальный прогресс и не «переводит» тебя на новый уровень, когда предыдущий уже освоен.

Собираешься в путешествие? Скажи об этом нейросети — она с удовольствием подготовит список необходимых вещей по маршруту и погоде (но это при условии, что она умеет выходит в интернет и смотреть актуальные сводки), напомнит про документы, подскажет, какие стоит не пропустить достопримечательности, где на трассе есть платные участки и где находятся заправки, которые могут тебе понадобиться.

В день рождения мамы или друга ты можешь поздравить их не шаблонной открыткой, а уникальной иллюстрацией, которую по твоему промпту, составленному со всей любовью и уважением, нарисует нейросеть. И песней! В стиле Л.Чеботиной или Цоя — на вкус именинника. И их создание займет времени гораздо меньше, чем будет длиться впечатление от подарка.

Чтобы меньше задерживаться на работе, выполняя трудные для себя задачи, часть их также можно делегировать нейросетям: написание текстов писем, отчетов, презентаций, составление графиков и таблиц, расшифровку аудиозаписей совещаний, например.

Вот еще несколько советов:

Всегда проверяй все, что получаешь от нейросети: вчитывайся в тексты, сверяй данные. Да, говорю об этом не в первый раз, но это правда важно!

Для каждой задачи заводи отдельный чат. Так будет проще не запутаться и тебе, и твоей «помощнице».

Тщательно следи за тем, что ты «рассказываешь» нейросети — о себе, своей семье, работе. Персональные данные и конфиденциальную информацию ей точно сообщать не нужно!

Ищи, пробуй, экспериментируй. Нейронки развиваются на сверхскоростях, а их создатели соревнуются друг с другом в том, кто быстрее научит свое детище чему-то новому и полезному. Так что если вчера какая-то модель не оправдала твоих ожиданий, не исключено, что уже завтра она их превзойдет.

Расширяй кругозор. Только собственная база знаний позволит тебе не попадаться на ошибки и «галлюцинации» нейросетей.

A

Сгенерировано нейросетью

i

Мы уже обсудили те крутые штуки, которые умеют нейросети: пишут тексты за человека, создают изображения, аудио и видео из ничего, распознают все, что хочешь... Но, увы, эти их «таланты» не всегда используются только с благородными целями и тогда «волшебные эльфы» превращаются в «злобных троллей», сеющих хаос и разрушения.

1. Дипфейки: реальность, которой не существует

Дипфейк — это технология создания фальшивых, но реалистично выглядящих изображений, видео или аудиозаписей. Часто она используется для замены лица или голоса человека. В одних случаях это может быть безобидным розыгрышем, арт-проектом или спецэффектом в кино, в других — становится опасным инструментом шантажа, манипуляции и мошенничества.

Представь видео, в котором влиятельный политик произносит речь, противоречащую всем его прошлым высказываниям, ведёт себя неподобающе, делает провокационные заявления. Этот «шок-контент» мгновенно разлетается по сети. Люди делятся им в соцсетях, пишут гневные комментарии, устраивают словесные баталии в комментариях, ставят «лайки» и «дизлайки» — а алгоритмы платформ поднимают ролик в тренды, где его видят ещё больше пользователей...

A

Сгенерировано нейросетью

i

Конечно, позже последует официальное опровержение. Возможно, выйдет разоблачающее видео. Но оно уже не соберёт такого охвата, не вызовет таких эмоций и не изменит мнения тех, кто уже поверил в первое, фальшивое видео. Срабатывает «эффект первичности»: первая полученная информация оказывает более сильное влияние на наше восприятие и память, чем все последующие данные.

Но не унывай! ИИ-технологии развиваются с космической скоростью, в том числе и в этом направлении. Можно надеяться, что в недалёком будущем «фейкдетекторы» будут встраиваться в сайты и соцсети также, как проверка орфографии сейчас. А пока вот несколько советов, как защититься от дипфейков:

1. Распознать современные дипфейки непросто. Ещё недавно, когда эта технология только появилась, фальсификации можно было вычислить визуально: по несоответствию движений, неестественной артикуляции, странному морганию (слишком частому или, наоборот, редкому), выражению глаз, лишним или деформированным пальцам, некорректным теням. Аудиодипфейки выдавали себя монотонной речью и неправильными ударениями. Сегодня эти признаки встречаются все реже и их отсутствие уже не гарантирует подлинность медиаконтента.

A

Сгенерировано нейросетью

i

2. Смотри на контекст (учись у нейросетей, да!). Грета Тунберг призвает к глобальному потеплению, а Анджелина Джоли топит за чайлдфри? Байден просит российское гражданство?‥ Знаешь, иногда людям и правда свойственно разочаровываться в прежних убеждениях — но гораздо чаще это все‑таки признак дипфейка.

A

Сгенерировано нейросетью

i

3. Контент, который вызывает резкую реакцию, особенно сильные эмоции — гнев, страх, ликование или отвращение — требует особенно внимательного отношения. Именно такие материалы чаще всего «вбрасываются» для разжигания конфликтов, споров и дестабилизации.

4. Проверяй источники, ищи подтверждения в надёжных СМИ.

5. Не распространяй подозрительный контент! Даже «ради прикола» и когда «все уже видели». Подобные действия только усиливают охват фейков. А ещё — не корми троллей в комментариях под такими публикациями.

6. Изучай инструменты распознавания дипфейков — они уже существуют и становятся всё доступнее.

2. Можно ли сообщать нейросети личные данные и конфиденциальную информацию?

Короткий ответ: лучше не надо. Вот почему:

Всегда существует риск утечки из-за уязвимостей или внутренних нарушений, даже если компания-владелец модели заявляет, что данные не сохраняются. Номера паспорта и телефона, домашний адрес, реквизиты карт и пароли, медицинская или корпоративная информация могут попасть к третьим лицам и могут быть использованы для фишинга, мошенничества или кражи личности.

Некоторые нейросети могут сохранять часть вводов — тексты, изображения, аудиофайлы с образцами твоего голоса — для последующего обучения и улучшения модели. Даже если тебе говорят, что «всё безопасно», ты не можешь точно знать, где и как обрабатываются твои данные, как будут использоваться и где однажды «всплывут»

Данные могут передаваться партнёрам, рекламным сетям или использоваться для таргетинга — обычно об этом пишут в условиях использования сервиса, но мало кто их читает.

Если нужно составить документ: договор, претензию, заявление, — лучше попроси нейросеть дать шаблон, а личные данные заполни сам.

Используй надёжные сервисы. Выбирай нейросети с защитой данных (например, те, которые сертифицированы по GDPR или российским законам о персональных данных) и не ленись читать условия использования.

A

Сгенерировано нейросетью

i

Помнишь, в начале мы говорили, что в сфере ИИ сегодня можно получить востребованную, перспективную и очень интересную профессию? Давай теперь разберём, какие задачи актуальны в этом направлении и куда можно идти за знаниями.

1. Исследователь искусственного интеллекта (AI Researcher)

Первыми за работу берутся исследователи ИИ — они как «архитекторы» нейросетей. Их задача — разбираться в теории машинного обучения, придумывать новые алгоритмы и дорабатывать уже существующие нейросети. Они проводят опыты, проверяют разные идеи, смотрят, что получилось, и пишут об этом статьи. Именно исследователи решают, из каких частей состоит модель: выбирают тип нейросети (сверточную, рекуррентную или смешанную), настраивают параметры (например, скорость обучения, количество слоёв) и определяют, как её учить (например, с помощью обратного распространения ошибки или обучения с подкреплением). Без них не было бы таких прорывных архитектур, как GPT, ResNet или сам трансформер.

2. Инженер машинного обучения (ML-инженер)

A

Сгенерировано нейросетью

i

После того как ИИ-исследователи разработали архитектуру модели, на сцену выходят инженеры машинного обучения — они как «строители», которые делают теоретические идеи реальными моделями. Их задача — подстраивать алгоритмы, созданные учёными, под конкретные задачи: например, распознавание картинок, генерацию текста или прогнозирование.

Для этого они используют специальные программы (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), настраивают, как модель будет учиться (выбирают данные, распределяют мощности компьютеров), и улучшают код, чтобы обучение и работа модели шли быстрее. Если модель хорошо работает на тестовых данных, но «ломается» при обработке больших объёмов информации, ML-инженеры меняют её структуру, чтобы она справлялась с нагрузкой.

3. Аналитик данных для ИИ

4. Учёный по данным (Data scientist)

Задача этих специалистов — разбираться в данных, дополнять их и понимать, как эти данные помогут модели учиться. Они используют статистику, графики и программы для анализа, чтобы найти скрытые закономерности: скажем, в медицине — какие симптомы связаны с болезнью, в интернет-магазинах — как поведение покупателя говорит о том, что он купит. Также они создают новые характеристики из сырых данных (например, из даты рождения можно вычислить возраст) и чистят данные: убирают лишнее, исправляют ошибки и заполняют пропуски. Если таких специалистов в формуле не будет, модель может учиться на бесполезных или неполных данных, и тогда её прогнозы будут неверными.

5. Инженер данных (Data engineer)

Инженеры данных — это «строители инфраструктуры» для данных. Их работа — сделать так, чтобы данные постоянно текли, сохранялись и обрабатывались там, где это нужно для обучения и работы моделей. Они создают специальные цепочки, которые забирают данные из разных мест (базы данных, файлы, устройства Интернета вещей) и переносят в одно большое хранилище. Для этого они используют программы для работы с большими данными, разные виды баз данных и инструменты для обработки данных в реальном времени. Если бы их не было, данные застряли бы в разных местах, модель не узнавала бы новых данных, а обучение стало бы долгим и дорогим.

A

Сгенерировано нейросетью

i

6. Инженер машинного обучения и эксплуатации (MLOps-инженер)

Когда модель обучена и прошла проверку, на помощь приходят MLOps-инженеры — они как «хранители» рабочей модели. Их задача — сделать так, чтобы модель работала без перебоев в реальной жизни, редко «ломалась» и оставалась эффективной. Они автоматизируют запуск модели в эксплуатацию, настраивают систему контроля, чтобы следить за тем, насколько она точна, как быстро работает и сколько ресурсов расходует. Также эти инженеры следят за версиями модели: если что‑то пойдёт не так, можно быстро вернуться к старой, рабочей версии. Они автоматически учат модель на новых данных (например, если пользователи начали вести себя иначе в приложении). И помогают модели работать на разных компьютерах: если она написана на Python и работает на компьютере разработчика, MLOps-инженеры делают так, чтобы она могла запускаться на серверах или в облаке.

7. Специалист по генеративному ИИ

8. Инженер промптов (Промпт-инженер)

Наконец, когда модель уже функционирует в продакшене, появляется промпт-инженер — это специалист, который умеет «подать» ИИ задание так, чтобы «кибермозг» понял именно то, что нужно. Он знает, как работают языковые модели, умеет формулировать запросы для нейросетей, тестировать результаты и «обучать» нейросети лучше понимать контекст. И, как можно догадаться по описанию, в этой профессии скорее пригодится «гуманитарный», чем «математический» склад ума. Но технические навыки, конечно, придётся освоить. Его работа помогает даже «неразумной» на первый взгляд модели выдавать результаты, сравнимые с экспертными.

9. Багхантер

Ты наверняка знаешь, что английским словом bug на современном «айтишном» называют ошибку или уязвимость в компьютерном ПО. «Охота на ошибки» — не просто проверка «все ли по ТЗ». Задача багхантера — найти слабые места системы до того, как их обнаружат злоумышленники. И для этого он действует ровно как они, а именно пытается взломать систему всеми способами. Отличие в том, что все это происходит с санкции владельца ПО, а результаты своей работы багхантер не использует в своих целях, а передаёт компании для устранения уязвимостей. Поэтому багхантеров также называют «белыми хакерами» и пентестерами (специалист по тестированию на проникновение). Сегодня у багхантеров появилось много новых задач, связанных с ИИ и нейросетями. Они проверяют модели на устойчивость: как алгоритмы реагируют на искажённые или провокационные запросы, могут ли выдавать недопустимые или опасные ответы, не склонны ли раскрывать конфиденциальную информацию из обучающих данных. Специалисты оценивают, можно ли манипулировать поведением модели, заставить её нарушать ограничения или обманывать пользователей — чтобы не допустить этих действий со стороны настоящих хакеров.

10. ИИ-коуч

Не столько «тренер», сколько «помощник по внедрению». Они помогают бизнесу или организациям понять, как ИИ может упростить работу: автоматизировать рутинные задачи, выбрать подходящий алгоритм для анализа данных, обучить сотрудников новым инструментам. Их задача — объяснять сложное простыми словами и быть связующим звеном между «технарями» и обычными работниками.

Теперь — где это можно изучить? В России уже несколько вузов включили эти направления в свои программы. Например:

Московский государственный университет имени Ломоносова (МГУ)

На факультете вычислительной математики и кибернетики (ВМК) есть направления по искусственному интеллекту, где разбирают и работу с промптами, и анализ данных.

Московский физико-технический институт (МФТИ)

На факультете инноваций и высоких технологий (ФИВТ) можно учиться на программе «Искусственный интеллект и машинное обучение» — там упор на практику, включая работу с генеративными моделями.

ИТМО (Университет информационных технологий, механики и оптики)

Их факультет компьютерных технологий и информационной безопасности предлагает специальности вроде «Программная инженерия» с фокусом на ИИ — там разбирают и тестирование ПО, и работу с нейросетями.

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ)

На факультете информационных технологий и управления есть направление «Интеллектуальные системы» — там учат разрабатывать и применять ИИ-решения, включая работу с промптами.

РАНХиГС (Российская академия народного хозяйства и государственной службы)

Даже экономический вуз не отстал: на факультете бизнес-информатики можно найти программы по «Цифровой трансформации», где изучают, как ИИ меняет бизнес и как работать с ним (включая роль ИИ-коуча).

Новосибирский государственный университет (НГУ)

Факультет информационных технологий, направление «Data Science».

Уральский федеральный университет (УрФУ)

Институт математики и компьютерных наук, программа «Машинное обучение и анализ данных».

Российский государственный гуманитарный университет (РГГУ)

Отделение интеллектуальных систем в гуманитарной сфере.Между прочим, оно было основано более 30 лет назад!

Ещё многие технические колледжи и институты добавляют такие направления в свои программы. Например, НИУ ВШЭ (Высшая школа экономики) имеет курсы по data science и ИИ, а Университет Иннополис специализируется на IT-образовании, включая работу с нейросетями. Также есть корпоративные академии и университеты:

A

Сгенерировано нейросетью

i

Примеры:

Яндекс Академия: Курсы «Машинное обучение», «Data Science», «Инженер по данным» (data engineer).

СберУниверситет: Программы «Data Science», «Искусственный интеллект», «Big Data».

Т-Академия: Курсы по анализу данных, машинному обучению, MLOps.

VK Cloud Solutions: Обучение по работе с облачными сервисами и MLOps.

Крупные компании (Яндекс, Сбер, Тинькофф, VK и т.п.) создают собственные образовательные программы для подготовки специалистов под свои задачи. Обучение часто практико-ориентированное, с доступом к реальным проектам. Кроме того, желающим доступны онлайн-образование и курсы.

Они подходят для переквалификации, дополнения знаний или получения практических навыков без отрыва от работы. Многие курсы фокусируются на конкретных инструментах и технологиях, востребованных в профессиях (Python, SQL, TensorFlow, PyTorch, ETL-пайплайны и др.).

Популярные платформы:

Яндекс Практикума: Курсы «Машинное обучение и анализ данных» (ML-инженер, data scientist), «Data Science» (data engineer), «Промпт-инженерия» (промпт-инженер).

Skillbox: Программы «Data Science», «Искусственный интеллект и машинное обучение», «Big Data-инженерия» (data engineer).

Нетология: Курсы «Машинное обучение», «Data Science», «MLOps-инженерия».

Stepik: Бесплатные курсы по Python, анализу данных, машинному обучению (например, «Введение в машинное обучение» от МФТИ).

Открытое образование (openedu.ru): Бесплатные лекции от ведущих вузов (МГУ, ИТМО, СПбПУ) по data science, алгоритмам, нейросетям.

Coursera: Курсы от зарубежных университетов (например, DeepLearning.AI от Эндрю Ина) с русскими субтитрами (например, специализация «Машинное обучение»).

Главное — теперь эти профессии не «фантастика», а реальные направления с востребованными специалистами. Если хочешь войти в тренд, можно выбрать вуз, посмотреть его программы (часто они пишут про «искусственный интеллект», «данные» или «цифровые технологии») и уточнить, есть ли там модули по промпт-инжинирингу, тестированию ИИ или работе с генеративными моделями.

В общем, мир образования быстро меняется, и теперь можно не просто «учить программирование», а специализироваться на самых актуальных для ИИ профессиях. Просто выбирай то, что тебе интересно, и смотри, где эти направления есть в вузах, — и учиться можно уже сейчас.

A

Сгенерировано нейросетью

i

Ну как, уже не терпится попробовать возможности нейросетей?‥ Прежде чем начнёшь, хочу обратить твоё внимание вот на что: пока я пишу этот учебник, пока ты его читаешь — нейросети меняются. Пожалуй, ни одно явление за всю историю не претерпевало таких стремительных изменений. Поэтому, когда откроешь поисковик, чтобы найти модель под свои задачи, вбивай не просто «нейросети для рисования/общения/генерации...», а всегда добавляй актуальный год. И смотри на дату публикации материала — чем она свежее, тем лучше. Модели, которые были «топчиком» всего несколько месяцев назад, сейчас уже могут уступать вновь появившимся или усовершенствованным конкурентам.

Не забывай про цифровую гигиену, доверяй только проверенным источникам — авторитетным сетевым изданиям, авторы которых, прежде чем рекомендовать нейросеть, проверили её сами. Не переходи по сомнительным ссылкам, распространяемым не через официальные каналы. Помни о рисках!

ИИ в целом и нейросети в частности — ресурсозатратная технология, поэтому дорогая. Так что на безвозмездной основе создатели нейросетей, как правило, готовы предоставить только ограниченный доступ к возможностям своих моделей: с лимитом на количество запросов, урезанным функционалом. Однако для знакомства и для решения простых задач обычно хватает и этого.

И давай я ещё расскажу про самые известные на сегодня нейросети — как называются, что собой представляют. Сначала разберёмся, какие актуальны, начнём с бесплатных, потом перейдём к платным. И конечно, не забудем про наших российских «звёзд» — GigaChat и YaGPT, а потом и международные гиганты.

Бесплатные нейросети: для повседневных задач

Российские:

GigaChat (от Сбера)

Наш «домашний» ассистент. Бесплатно отвечает на вопросы, пишет тексты (от эссе до стихов), объясняет темы (даже сложные, вроде квантовой физики), может поддержать беседу, как живой собеседник. У него есть лимит на количество запросов в день, но для повседневных дел хватает с головой. Пользоваться можно через телеграм-бот или через сообщество в ВК.

Kandinsky (от Сбера)

Поможет создать изображение или видео по описанию.

YaGPT (от Яндекса)

Ещё один наш «фаворит». Бесплатный, умеет не только писать тексты, но и анализировать данные (например, подсказать, как улучшить резюме), переводить с английского (и обратно) и даже генерировать идеи для бизнеса. Для тех, кто не хочет переплачивать, но хочет качественный результат, — отличный вариант.

DeepPavlov (разработка российских учёных)

Чуть более «техническая» нейросеть. Бесплатно обучает модели для анализа текста (например, классификация отзывов) или даже для распознавания речи. Подойдёт, если нужно что‑то кастомное, но без лишних заморочек.

Международные:

ChatGPT (от OpenAI)

Для бесплатного использования компания предоставляет ограниченный доступ к актуальной модели на определённое количество запросов, после чего пользователи автоматически переключаются на более старую версию.

Gemini (ранее известная как Google Bard) от Google

Бесплатный аналог ChatGPT. Умеет работать с текстом, картинками (можно загрузить фото и попросить описать его) и даже подключаться к интернету, чтобы дать актуальные ответы (например, «какие фильмы вышли на этой неделе»).

Claude (от Anthropic)

Бесплатный ассистент с акцентом на безопасность и чёткие ответы. Хорошо справляется с длинными текстами (например, написать резюме на 2 страницы) и объясняет сложные вещи простыми словами.

DeepSeek

Китайский аналог и, возможно, главный конкурент ChatGPT. Эта нейросеть пишет тексты, анализирует документы, программирует и делает многое другое. При этом все функции, которым обучена модель, бесплатны для пользователя без каких‑либо платных подписок.

Craiyon (ранее известная как DALL·E Mini)

Для генерации картинок. Качество у них будет не самым лучшим, но на то сеть и бесплатная.

Suno, Songgenerator, Udio

Похожие друг на друга сервисы с возможностью бесплатно создать из буквально нескольких слов описания целую музыкальную композицию: с аранжировкой, вокалом, в разных музыкальных стилях. Все три принимают промпты на русском языке, но третья сеть пока что знакома с ним заметно хуже — иногда «поёт» на каком‑то инопланетном.

Платные нейросети: для непростых задач

Если нужно что‑то масштабное — написать код для стартапа, обучить модель под конкретную задачу (например, анализ медицинских данных) или обрабатывать тысячи документов в день, то платные нейросети окупаются.

Российские:

Sber AI Solutions (от Сбера)

Платные API для бизнеса. Например, можно настроить чат-бота для поддержки клиентов, который будет отвечать на сложные вопросы (вроде «как вернуть товар по гарантии?») или анализировать отзывы в соцсетях, чтобы понять, что нравится клиентам.

Yandex Cloud AI (от Яндекса)

Платные сервисы для разработчиков. Там можно «натренировать» свою нейросеть на своих данных (например, для распознавания специфичных изображений в промышленности) или использовать продвинутые модели YaGPT с расширенными возможностями (например, генерация кода на Python с пояснениями).

Международные:

ChatGPT (от OpenAI)

Платная версия предоставляет доступ к самой актуальной модели от OpenAI. Подписка даёт доступ к более быстрому и точному ИИ, который лучше справляется с длинными текстами, кодом и сложными логическими задачами (например, написать скрипт для автоматизации работы офиса).

Google Gemini Advanced

Платная версия Bard с расширенными функциями: можно загружать больше файлов (до 1000 страниц), анализировать их глубже и даже использовать ИИ для создания презентаций или таблиц в Google Docs.

Anthropic Claude Pro

Платный доступ к Claude с увеличенным лимитом на длину диалога и приоритетной поддержкой. Для тех, кто хочет, чтобы ИИ «помнил» контекст длинных бесед (например, при работе над книгой или проектом).

DALL·E (от OpenAI)

Делает фотореалистичные иллюстрации.

MidJourney

Генерирует художественные изображения высокого качества.