Немного о Сергее
Сергей Кузьмин, 54 года, Москва
По первому образованию я инженер — закончил МГТУ им. Баумана по специальности «Робототехника». Позже получил степень MBA в Венском экономическом университете (Wirtschaftsuniversität Wien). Сейчас я не работаю в найме — полностью сосредоточен на собственных проектах и саморазвитии.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Создавать дешевле и быстрее
Нейросети сейчас стали таким же привычным инструментом бизнеса, как когда-то пакет офисных программ. Я считаю, что их изучение — необходимость для любого, кто задумывается об эффективности и будущем своего дела.
Особенно меня привлек зерокодинг — возможность создавать решения и прототипы на готовых платформах в разы быстрее и дешевле, чем силами команды программистов и дизайнеров.
А добавив сюда инструменты искусственного интеллекта, можно значительно ускорить реализацию идей и оптимизировать процессы.
Быстрый старт
Я выбрал программу по созданию собственной AI-студии. Она включает предварительное изучение зеро- и лоу-кодинга, что помогает глубже понять, как строятся цифровые продукты без традиционного программирования.
Моя цель с самого начала была ясна — изучить новую, стремительно развивающуюся сферу и создать в ней собственную компанию. Сейчас я нахожусь на этапе разработки выпускного проекта.
Учёбой я полностью доволен. Особенно нравится формат: видеоуроки сопровождаются полными текстовыми расшифровками, что удобно для повторения и закрепления материала. Конечно, без сложностей не обошлось — особенно в последнем модуле, где пришлось погружаться в более сложные темы. Но это ожидаемые, «рабочие» трудности, и при этом кураторы всегда на связи, отвечают быстро и помогают разобраться.
Особый интерес у меня вызвал RAG-подход — когда генеративная модель опирается не только на свои внутренние знания, но и на проверенные внешние базы данных. Не менее захватывающей показалась возможность дообучения малых языковых моделей напрямую — это даёт огромный простор для экспериментов и практических решений.
Любимые инструменты
Особенно хочу выделить связку «OpenAI — Albato — Wazzup», которая дает интересный прикладной функционал.
Можно сказать, что это своего рода слухо-речевой аппарат: Wazzup передаёт результаты общения с клиентами в «мозг» OpenAI для генерации ответов, а Albato играет роль нервного узла, связывая все элементы вместе. При этом напрямую с Albato соединена «память» в виде инструмента amoCRM, что позволяет сохранять данные и использовать их для дальнейшей работы.
Выпускной проект
Мой выпускной проект заключается в создании ИИ-ассистента, интегрированного с CRM-системой, который автоматизирует обработку заявок, общение с клиентами и управление базой данных арендуемой недвижимости. Я планирую разработать систему, которая будет обрабатывать запросы клиентов, предоставлять информацию о доступных объектах и условиях аренды, а также сохранять результаты взаимодействия в CRM. В будущем мне будет интересно предложить этот инструмент предпринимателям, работающим в сфере сдачи недвижимости, чтобы помочь им оптимизировать процессы и сэкономить время.
Стремления
Моя цель — создать и развивать компанию, предлагающую решения по автоматизации процессов на основе ИИ.
Что касается курсов, то здесь важно понимать: обучение и переобучение — постоянный процесс.
Всё меняется, обновляется и оптимизируется, и к этому нужно быть готовым, чтобы оставаться эффективным и актуальным в профессии.
Связаться с Сергеем
Telegram — @kuzminsa
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
