- Машинное обучение — как ИИ учится на данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения.
- Глубокое обучение — «продвинутая» версия машинного обучения с использованием нейросетей.
- Нейронные сети — система из «виртуальных нейронов», которая имитирует работу мозга.
- NLP (обработка естественного языка) — учит ИИ понимать, переводить и генерировать человеческий текст.
- Компьютерное зрение — позволяет ИИ видеть и распознавать объекты на фото и видео.
- Обучение с подкреплением — как у дрессированной собаки: ИИ получает «награду» за правильные действия.
- Генеративные модели — создают новые изображения, тексты и звуки, которых раньше не существовало.
- Большие языковые модели (LLM) — вроде ChatGPT: понимают язык и пишут почти как человек.
- Трансформеры — современная технология, благодаря которой ИИ стал мощным в тексте и изображениях.
- Фиче-инжиниринг — превращаем сырые данные в полезные «ингредиенты» для ИИ.
- Обучение с учителем — ИИ учится по примеру: ему показывают «вопрос» и «правильный ответ».
- Байесовское обучение — метод, при котором ИИ учитывает вероятность и неопределённость.
- Промпт-инжиниринг — искусство задавать ИИ правильный вопрос, чтобы получить лучший ответ.
- ИИ-агенты — умные «роботы», которые могут сами принимать решения и выполнять задачи.
- Донастройка моделей — подгонка ИИ под конкретную задачу или нишу.
- Мультимодальные модели — умеют работать с разными типами данных одновременно: текстом, фото, видео.
- Эмбеддинги — способ превратить текст или изображение в набор чисел, чтобы ИИ понял, что это.
- Поиск по векторам — ищем похожее не по словам, а по смыслу.
- Оценка моделей — проверка, насколько хорошо ИИ справляется со своей задачей.
- ИИ-инфраструктура — сервера и системы, на которых всё это крутится.

→ Задача: «Каждый понедельник в 9:00 проверяй X на новости о финансировании ИИ-стартапов за неделю. Формат: 5 пунктов с названием компании, суммой инвестиций и кратким описанием».
→ Результат: Готовый email-дайджест без необходимости мониторить сотни аккаунтов.

→ Задача: «Каждый вторник проверяй аккаунты Notion в X, блог и LinkedIn на посты о новых функциях или интеграциях за неделю. Резюмируй в 3 пункта с датами и ссылками».
→ Результат: Ни одно обновление конкурентов не останется незамеченным.

→ Задача: *«Каждую пятницу ищи 3 свежих научных работы по квантовым вычислениям с коммерческим потенциалом. Фокус на стартапы, финансирование или корпоративные кейсы. Включи названия, ключевые выводы и бизнес-применение».*
→ Результат: Будь в курсе прорывных технологий без часов на ArXiv.

→ Задача: *«Каждое утро в 10:00 сканируй первую страницу Hacker News и топ-10 запусков на Product Hunt за последние 24 часа. Выдели 3 самых полезных обсуждения для SaaS-основателей в виде списка с ссылками».*
→ Результат: Будь в тренде без 30 минут бессмысленного скроллинга.

Результаты приходят на почту и в уведомлениях.
Сейчас лимиты: 3 ежедневные задачи, 10 разовых.

"Костя Д. про продукт"