Магазин
О сервисе
Услуги
Конкурсы
Авторам
Новости
Акции
Помощь
8 800 500 11 67
RUB
Сменить валюту
Войти
Поиск
Все книги
Импринты
Бестселлеры
Бесплатные
Скидки
Подборки
Книги людям
12+
Все
Экономика и бизнес
Бизнес и менеджмент
Оглавление - Нейросети для бизнеса и личного использования
Сергей Вечурко
Электронная
1 200 ₽
Печатная
1 073 ₽
Читать фрагмент
Купить
Объем: 96 бумажных стр.
Формат: epub, fb2, pdfRead, mobi
Подробнее
0.0
0
Оценить
Пожаловаться
О книге
отзывы
Оглавление
Читать фрагмент
Введение
Генезис искусственного интеллекта и нейросетей
Основы работы искусственных нейросетей
Основные элементы нейросети: от нейрона до архитектуры
Нейрон, веса и функция активации
Слои и глубина модели
Архитектура как «каркас» исследования
Создание и обучение нейросетевых моделей
Основные парадигмы обучения нейросетей: от примеров к обобщению
Архитектуры: от простых моделей к трансформерам
Мультимодальные системы
Открытые и полуоткрытые модели
Крупные языковые модели (LLM)
Символьные и нейросимвольные системы
Агентные и автономные системы
Трансформер
Промпты для нейросети: искусство создания эффективных запросов к ИИ
Основные типы промптов и зачем все это знать?
1. Zero-shot: без примеров
2. One-shot и Few-shot: обучение на примерах
3. Chain-of-Thought: «думай вслух»
4. Форматированные промты
5. Ролевые промпты (persona / role prompting)
6. Prompt chaining: цепочка промптов
7. Метапромпты и промпты-рефлексия
Шаблон идеального промпта
Примеры идеальных промптов
Написать пост для блога
Создать видео
Создать иллюстрацию
ИИ психолог — консультант
ИИ копирайтер
Анализ маркетинговой стратегии конкурентов
Разработка собственной маркетинговой стратегии с помощью нейросети
Открытые модели искусственного интеллекта, локальное и облачное развертывание открытых моделей ИИ
Открытые модели: инфраструктура и доступ
Локальное развёртывание: контроль над данными и суверенитет
Облачные платформы: фокус на задаче, а не на инфраструктуре
Гуманитарные сценарии: от архивов до медиа-практик
Этические и методологические рамки работы с открытыми моделями
Отечественные локальные модели
Развертывание собственных нейросетевых моделей: инструменты и платформы
Основные способы запуска
Плюсы и минусы разных подходов
Как встроить нейросеть в работу бизнеса
Пример с Hugging Face
Когда выбирать локальные LLM
Практический выбор нейросетевых моделей в зависимости от характера задач пользователя
YandexGPT 5, YandexGPT 5 Pro — русскоязычный бизнес ассистент в экосистеме Яндекса
RuGPT (RuGPT.io) — русскоязычная модель для обучения и контента
Kandinsky 3.1 (Сбер) — русскоязычный генератор изображений
Шедеврум (Яндекс) — бесплатный мультимодальный сервис для любительских проектов
Perplexity (поисковый ИИ-ассистент)
ChatGPT (GPT-5 и о-серия) как «верхний уровень» возможностей сервиса
Gemini (Google) — мультимодальный ассистент в экосистеме Google
Claude 4 (Anthropic) — ассистент с упором на безопасность и длинный контекст
DeepSeek — открыто-ориентированная модель для логики и кода
DeepL — это нейросеть, которая специализируется на машинном переводе
Qwen (Alibaba, открыто-ориентированное семейство)
Writesonic — генератор маркетингового и редакционного контента
GitHub Copilot (Microsoft) — ИИ-помощник для программирования
DALL·E 3 (OpenAI) — генерация изображений в связке с текстовым ассистентом
Midjourney — художественная генерация и стилизация
GetIMG — универсальный генератор визуального контента
Imagen 4 (Google DeepMind) — фотореалистичная генерация с интеграцией в Google
Leonardo AI — интерактивный генератор концепт-арта
Sora (OpenAI) — генерация коротких видео по тексту и мультимодальным подсказкам
Runway Gen-4 Alpha — видеогенерация для креативных индустрий
Veo 3 (Google DeepMind) — кинематографичные ролики с нативным звуком
HeyGen — создание цифровых аватаров и видеопрезентаций
Suno — генерация музыки и вокала по тексту
Gamma — ИИ-конструктор презентаций и документов
Stable Diffusion (SDXL, SD 3 и др.)
Окружение для локального ИИ (Ollama, LM Studio, OpenWebUI)
Создание собственного ИИ-ассистента или GPT агента
1. Цель создания собственного ИИ-ассистента
2. Выбор модели и платформы
3. Настройка поведения и подключения данных
4. Адаптация, тестирование и развитие
Конструкторы автоматизации Make и Zapier без знаний программирования
Как это работает на практике
Пример: Telegram-бот с GPT-5 через Make
Основные модули в Make
Сценарий Telegram → GPT-5 → Telegram
Пошаговая настройка сценария в Make
Мощные бизнес-инструменты на основе нейросетей
Предиктивные нейросети для бизнеса
Yandex DataLens и Looker Studio от Google системы визуализации и анализа данных
Правовые аспекты использования нейросетевых моделей в России и за рубежом
Заключение
Список использованных источников
Глоссарий
Базовые понятия ИИ и данных
Архитектуры и типы моделей
Работа с текстом и токенами
Обучение и применение моделей
Платформы, интерфейсы и ассистенты