Системно, но с душой

В прошлых уроках мы научились давать модели хорошие инструкции. Теперь сделаем следующий шаг. До этого схема выглядела так: Человек ↓ Промпт ↓ LLM ↓ Ответ Сегодня она станет другой: Человек ↓ Задача ↓ ИИ-агент ↓ решает, что делать ↓ использует инструмент ↓ получает данные ↓ анализирует ↓ выдаёт результат Именно здесь заканчивается просто «общение с нейросетью» и начинается агентная система. После урока вы будете понимать: А в практике мы создадим: AI Marketing Web Research Agent с одним инструментом:...

После урока у вас будет не просто понимание, что такое «хороший промпт», а первая рабочая библиотека из 10 промптов, которую можно использовать в реальных маркетинговых задачах. Вы научитесь: В практической части мы создадим: В конце всё это превратится в вашу первую папку: prompts/ Промпт — это инструкция, которую мы передаём языковой модели. Самый простой промпт выглядит так: Напиши рекламный текст для стоматологии. Модель ответит. Проблема в том, что она вынуждена сама придумать почти всё: То есть пользователь дал модели одну строчку и фактически сказал: «Догадайся обо всём остальном сама»...

После этого урока у вас должно быть не просто общее понимание «ИИ сейчас востребован», а первая рабочая инфраструктура ИИ-маркетолога. Вы разберётесь: Начнём с главной ошибки. ИИ-маркетолог — это не человек, который хорошо пишет промпты для ChatGPT. И даже не человек, который умеет генерировать красивые картинки. Для бизнеса ценность выглядит иначе: «У меня есть бизнес-процесс. В нём теряются деньги, заявки, время или информация. Можете сделать лучше?» И вот здесь появляется ИИ-маркетолог. Его задача:...

Вчера мы настроили PyCharm и написали первые строки кода. Сегодня случится магия - вы узнаете, как данные «живут» в памяти компьютера, и почему одни переменные видны везде, а другие исчезают бесследно. Представьте: вы положили документы в ящик стола. Через час открываете - а их нет! Знакомо? В программировании так тоже бывает. Но сегодня вы навсегда с этим разберетесь. Функция - это блок кода, который выполняет одну конкретную задачу. Как блендер на кухне: загрузил ингредиенты → нажал кнопку → получил результат...

Представьте: вы стоите перед дверью в новую профессию. Рука тянется к ручке, но страшно — а вдруг не получится? Я сегодня открыла эту дверь. И знаете что? Внутри оказалось не так уж сложно! Шаг 1: Открываем PyCharm. Жмем «New Project» → выбираем папку → «Create». Шаг 2: Создаем файл. Правой кнопкой по папке → New → Python File → называем day1. Шаг 3: Пишем код! print("Привет, Data Science!") # Выводит текст print(5 + 3) # Выводит результат: 8 Важно: текст в кавычках выводится как есть, а без кавычек Python сначала посчитает...