[Product University] Generative AI и нейросети для бизнеса (Сергей Туманов, Алексей Черняк)

Цель — чтобы вы за месяц на курсе сформировали свою концепцию продукта для демодня, а ещё через месяц превратили планы в работающий проект. Cамая интересная новость — GPT Store для создания «приложений-агентов» (с разделением прибыли с разработчикам). Для справки: Shopify Apps: 33,000 приложений, $561M выручка App Store: 1.8M приложений, $910B выручка GPT Store: 0 "агентов-приложений", $0 выручка Скоро в GPT Store тут будут сотни приложений и, возможно, миллиардная выручка для разработчиков. И тут, очевидно, важно быть не столько лучшим, сколько в числе первых. Программа Занятие 1. Основы Gen AI и возможности GPT Store Обсудим что же такое большие модели (LLM), чем они отличаются от других типов моделей и технические аспекты работы с ними: что такое промт, токен и контекст. Рассмотрим какие есть большие модели и как правильно выбрать модель для своего продукта. Особое внимание уделим возможностям технологии, её ограничениям и способам обхода этих ограничений. Основные возможности, которые открывает для разработчиков, продактов и предпринимателей GPT Store. Занятие 2. Gen AI Product Manager и процессы в команде В данном модуле обсудим специфические навыки, необходимые продакт-менеджеру для эффективного развития продуктов на базе Gen AI. Отметим отличия в опыте создания продуктов с использованием Gen AI от опыта, например, разработки ML-продуктов или мобильных приложений. А также определим сферы, где навыки создания продуктов на базе Gen AI могут быть наиболее полезными и востребованными. Роли в проектах на базе Gen AI имеют более размытые контуры зон ответственности: когда программирование происходит через промт, а предсказать ожидаемый результат невозможно необходимо менять парадигму. Мы обсудим как оптимизировать совместную работу разработчиков, дизайнеров, тестировщиков, продакт-менеджеров и других участников проекта, как организовывать продуктовые циклы. Занятие 3. Проектирование Gen AI продуктов Занятие 4. UI/UX паттерны для Gen AI продуктов Занятие 5. Создание No-Code прототипов Занятие 6. Оптимизация Gen AI решений Занятие 7. Свои данные и RAG-архитектура Занятие 8. Диалоги Занятие 9. Защита от копирования Занятие 10. Безопасность Занятие 11. Монетизация и юнит-экономика Занятие 12. Дообучение моделей Занятие 13. Работа с аудио и видео Занятие 14. Проактивное взаимодействие Занятие 15. Доступ в Интернет и Веб-Скраппинг Занятие 16. Защита проектов Продвинутый курс по LLM и ChatGPT не с нуля. Создание GenAI-продуктов. 8 недель, 16 живых занятий Показать больше