Курсы и видео об ИИ в пять шагов

Показывает, как задать ChatGPT первый вопрос текстом или голосом, прочитать ответ и задать уточняющий вопрос, чтобы ответ стал проще, и напоминает перепроверять важные советы.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Простыми словами объясняет, как обучают чат-бота с ИИ и как он строит ответ слово за словом, а затем даёт четыре привычки для лучших результатов.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Знакомит с генеративным ИИ и тем, чем он отличается от прежнего ИИ: он создаёт новые тексты, изображения и другой контент, а не только анализирует уже существующее.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Простыми словами объясняет, как чат-боты вроде ChatGPT учатся на больших объёмах текста, чтобы выдавать ответы, и задаётся вопросом, можно ли назвать это настоящим интеллектом.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Разбирает, что сегодняшние инструменты генеративного ИИ на данный момент умеют и чего не умеют делать хорошо и где проходят их границы.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Объясняет, как ИИ, машинное обучение, глубокое обучение, базовые модели и генеративный ИИ вложены друг в друга и как область развивалась от одного к другому.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Прослеживает около 70 лет истории ИИ: от первых программ и экспертных систем через машинное обучение и глубокое обучение до генеративного ИИ и ИИ-агентов.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Первый модуль курса Google AI Essentials: что такое ИИ и машинное обучение, как работает генеративный ИИ и что эти инструменты умеют и чего не умеют делать хорошо.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает, как расплывчатый вопрос становится полезным, если сказать, что вам нужно, для кого и какой ответ вы хотите, и как скорректировать ответ, не начиная заново.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает, как спросить ChatGPT о счёте за коммунальные услуги, не раскрывая личных данных, и как понять, когда ответ нужно проверить в другом месте.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Объясняет две частые причины, по которым ИИ может звучать уверенно и всё равно ошибаться (выдуманные факты и слишком лёгкое согласие с вами), и четыре привычки для проверки его ответов.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Посвящён различению: как оценить, насколько точно и полезно для вашей задачи то, что даёт ИИ-ассистент, и как он ведёт себя по ходу работы.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Объясняет, что означает галлюцинация у моделей ИИ, почему она может возникать и как заметить её в своих разговорах.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Пошагово показывает, как создать проект в Claude, добавить базу знаний, написать инструкции проекта и поделиться им с коллегами, чтобы контекст сохранялся между чатами.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Специалисты Anthropic по промптам обсуждают, что отличает хорошего промпт-инженера, как улучшать промпты, честность, роли и метафоры в промптах и как может измениться работа с промптами.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Подробный обзор на примерах о том, как один исследователь ИИ пользуется чат-ассистентами: выбор модели, когда включать режимы размышления, поиск в интернете, загрузка файлов, анализ данных, голос и изображения.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Эндрю Ын показывает, как использовать чат-инструменты с ИИ для ответов с источниками с помощью поиска в интернете и глубокого исследования, для обратной связи и письма, а также для создания простых сайтов и приложений без кода.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Команда прикладного ИИ Anthropic шаг за шагом строит промпт для задачи по страховому случаю с автомобилем: контекст задачи, тон, справочные данные, примеры, структура XML, формат вывода и предзаполнение ответа.

Технический · проверено 2026-10-10

Рассказывает, как студенты могут использовать Gemini как помощника в учёбе: разбираться в сложных предметах, искать информацию и писать работы, проверять аргументы, — и как пользоваться им ответственно.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Маркетолог OpenAI собирает документацию продукта, исследования и заметки со встреч в черновик статьи для блога о запуске по заданному шаблону, а затем проверяет и обновляет его по мере изменения деталей.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает, как Khanmigo занимается с учениками, не выдавая им готовых ответов, помогает учителям планировать и дифференцировать уроки и что он предлагает руководителям школ и школьных округов.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Короткое видео для учеников и их семей о том, как работает ИИ и как критически к нему относиться, используя его для учёбы.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает школьным учителям (K-12), как Gemini for Education адаптирует объяснения с помощью аналогий и создаёт поэтапные материалы, на примере урока о парниковом эффекте для 5-го класса.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает, как Copilot в Outlook пишет черновик письма по короткому промпту, отвечает на вопросы о прошлых письмах и проверяет грамматику и тон перед отправкой. Нужен тариф Microsoft 365 с Copilot.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Урок 1 из AI Boost Bootcamp от Google: где Gemini встречается в рабочих приложениях Google, и формула промпта из четырёх частей (роль, задача, формат, контекст).

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает, как Copilot вносит несколько изменений в таблицу бюджета в Excel и пересчитывает её — всё с вашего одобрения, — сам находя ячейки, которые нужно изменить.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Показывает студентам, как давать Gemini промпты, чтобы он выступал наставником, помощником в поиске информации или оппонентом в споре, и как подстроить его ответы под свой стиль обучения.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Разбирает агента Study and Learn в Copilot, который ведёт студентов шаг за шагом с вопросами и практическими заданиями вместо готовых ответов, и показывает, как его могут использовать учителя.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Курс Google об использовании ИИ в повседневной работе: как работает ИИ, как писать и улучшать промпты, мозговой штурм с Gemini, работа с ним внутри Google Workspace и превращение этого в привычку.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Занятие для учителей об ответственном использовании ИИ на уроках: данные и конфиденциальность учеников, авторское право, правила для класса, дезинформация и предвзятость ИИ-систем.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Четыре сотрудника Anthropic, связанные с образованием, обсуждают пользу и риски ИИ в обучении, как к нему следует подходить студентам и учителям и что пока остаётся неясным.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Короткий обзор ChatGPT Work: подключение рабочих инструментов и файлов, настройка запланированных задач и передача ChatGPT задач по маркетингу и анализу данных, которые он доводит до конца.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Показывает, как Claude в Excel объясняет формулы на разных вкладках со ссылками на конкретные ячейки и обновляет допущения, сохраняя существующие формулы.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Использует Gemini вместе с NotebookLM на этапе планирования проекта, чтобы пройти путь от чистого листа до плана проекта.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Демонстрирует Copilot на встречах в Teams: заметки ИИ с решениями и задачами, синхронный перевод между языками, а также аудио- и видеосводки, чтобы наверстать пропущенное.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Команда образовательных продуктов Microsoft демонстрирует Teach Module в Microsoft 365 Copilot: создание планов уроков, тестов и карточек и адаптацию существующих материалов.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Дэвид Малан рассказывает, как в гарвардском курсе CS50 создали ИИ-инструменты, включая наставника — «резиновую уточку», которая подводит студентов к ответам, а не даёт их, и как эти инструменты внедряли.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Объясняет генерацию, дополненную поиском (RAG): языковая модель перед ответом обращается к актуальным надёжным источникам, поэтому ответы свежее и реже ошибочны.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Создаёт простого ИИ-агента на Gemini 3 Pro и Google Agent Development Kit, который умеет искать в интернете, затем запускает его в веб-интерфейсе и разбирает, как он рассуждает.

Технический · проверено 2026-10-10

Участники команды Claude Code в Anthropic показывают, как они работают с агентом для программирования: ставят ему цели вместо отдельных задач, удалённо запускают регулярные задачи и позволяют ему проверять собственную работу.

Технический · проверено 2026-10-10

Инженеры Anthropic рассказывают, откуда появился Model Context Protocol, об удалённых MCP-серверах и реестрах и о том, как использовать MCP вместе с Claude API.

Технический · проверено 2026-10-10

Сотрудники OpenAI показывают, как с помощью обновлённого Agents SDK создавать долго работающих агентов, которые изучают файлы, выполняют команды и редактируют код в многошаговых задачах.

Технический · проверено 2026-10-10

Пошаговая настройка агента для программирования Codex от OpenAI: установка инструмента командной строки и расширения для VS Code, написание файла Agents.md, приёмы составления промптов и подключение инструментов через MCP.

Технический · проверено 2026-10-10

Учит разработке на основе спецификаций: как написать «конституцию» проекта и спецификации в markdown, чтобы агент для программирования строил то, что вы просили, в том числе в существующей устаревшей кодовой базе.

Технический · проверено 2026-10-10

Десять уроков об ИИ-агентах: что это такое, выбор фреймворка, принципы проектирования, использование инструментов, агентный RAG, планирование, мультиагентные системы и развёртывание, с примерами кода.

Технический · проверено 2026-10-10

Практический курс о подключении модели к вашим данным с помощью генерации, дополненной поиском (эмбеддинги, векторный поиск), а затем о подключении инструментов и сервисов через MCP-серверы.

Технический · проверено 2026-10-10

Короткое наглядное введение: как большие языковые модели предсказывают следующее слово, как их обучают на огромных объёмах текста и в чём основная идея трансформеров.

Опыт не нужен · проверено 2026-10-10

Шаг за шагом строит нейронную сеть, которая распознаёт рукописные цифры, и с помощью анимаций показывает, что такое нейроны, слои, веса и смещения и какая математика их связывает.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Наглядный разбор того, как данные проходят через трансформер: токены становятся векторами эмбеддингов, слои внимания и перцептрона обновляют их, а softmax даёт вероятности следующего слова.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Лекция Harvard CS50 о генеративном ИИ и промптах, а затем о деревьях решений, машинном обучении, глубоком обучении, больших языковых моделях и галлюцинациях.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Подробная лекция для широкой аудитории о том, как создаются модели вроде ChatGPT: тексты из интернета, токены, предобучение, превращение модели в ассистента, обучение с подкреплением и почему они выдумывают.

Небольшой опыт · проверено 2026-10-10

Первая лекция вводного курса MIT по глубокому обучению 2026 года: перцептроны, функции активации, обучение градиентным спуском и обратным распространением ошибки и как ограничить переобучение.

Технический · проверено 2026-10-10

Первая лекция курса Stanford CS336 (Перси Лян, Тацунори Хасимото): зачем создавать языковые модели с нуля, план курса и как токенизаторы, например BPE, делят текст.

Технический · проверено 2026-10-10

Андрей Карпаты пишет небольшой GPT на PyTorch, по частям собирая self-attention и Transformer, и обучает его на наборе данных Tiny Shakespeare.

Технический · проверено 2026-10-10

Создаёт micrograd — крошечный движок автоматического дифференцирования на Python, — чтобы показать, как обратное распространение ошибки вычисляет градиенты, а затем обучает с его помощью небольшую нейронную сеть.

Технический · проверено 2026-10-10

Полный курс Harvard CS50 AI в одном видео: поиск, знания, неопределённость, оптимизация, машинное обучение, нейронные сети и язык, с проектами на Python.

Технический · проверено 2026-10-10