Немного о Вячеславе
Вячеслав Готовцев, 53 года, Санкт-Петербург
Сейчас я временно не работаю, но до Нового года был директором по логистике в компании-дистрибьюторе материалов для наружной рекламы. Это вспененные пластики, ткани с ПВХ-покрытием, цветные плёнки — словом, всё то, из чего делают вывески, световые короба и другие рекламные конструкции на улицах.
У меня два высших образования. Первое связано с химией, но с акцентом на автоматизацию: контрольно-измерительные приборы и автоматика. Второе образование — в области управления: менеджер по логистике.
- 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?
Успеть на следующий технологический поезд
Мы уже несколько раз в XXI веке упускали технологические всплески — например, блокчейн и другие прорывные вещи.
Как кто-то метко написал в чате: «Не хочется опоздать на поезд, который только подходит к станции». Я с этим полностью согласен.
Искусственный интеллект — это не временная мода. Это мощная технология, которая будет только развиваться. Поэтому я решил разобраться, из чего всё это состоит и как может быть применимо в реальной жизни — особенно в таком приземлённом и материальном секторе, как логистика.
Опыт обучения
Я прошёл курс «Нейросети 3.0». Было много интересного: генерация изображений, текстов, презентаций — но в основном это касалось демонстрационных, базовых возможностей. Сейчас мне хочется копнуть глубже: понять, как нейросети могут быть встроены в промышленность.
Когда-то в университете нам рассказывали, что каждая новая технология проходит четыре стадии развития. Первая — это изобретение. Вторая — энтузиасты и шарлатаны. Третья — промышленное применение. И четвёртая — бытовое использование. По моим наблюдениям, нейросети сейчас как раз находятся на стыке между стадиями энтузиазма и промышленного внедрения.
Мне, как человеку из промышленного сектора, важно понять, какую пользу искусственный интеллект может принести конкретным отраслям экономики.
Я выбрал тариф с поддержкой и сразу взял бандл из трёх курсов — общий курс по нейросетям, курс по российским и китайским. Пока что прошёл только один — базовый.
Честно скажу, он мне в целом не очень подошёл. Возможно, потому что у меня уже был опыт применения нейросетей на практике — и я шёл за более углублёнными, прикладными знаниями.
А курс, как мне показалось, был ориентирован на новичков: больше теории, много демонстрационного контента, меньше конкретики, связанной с промышленными задачами.
Ещё мне не хватило диалога. После каждого урока я оставлял отзывы, делился мыслями — но не получил на них ответа.
Я не испытал того «вау-эффекта», который часто бывает у новичков, потому что у меня он уже был раньше — ещё до начала обучения. Когда появился DeepSeek, я решил попробовать нейросети для решения логистической задачи — оптимизировать распределение складов. Это было по-настоящему впечатляюще. Я тогда почти ничего не знал о промптах, просто шёл вслепую — и всё равно получил интересный результат.
Вот именно этот первый опыт и подтолкнул меня пойти учиться — захотелось понять, как это всё работает изнутри: где теория, на чём всё основано, и как к этому подходить системно.
Поэтому больше всего мне понравились самые первые уроки в курсе — там, где разбирали базовые понятия: машинное обучение, теория Тьюринга, модели. Это было действительно интересно с познавательной точки зрения. Теорию слушал с удовольствием — просто чтобы сложить у себя в голове картину, откуда всё начинается.
ИИ как помощник
На мой взгляд, для промышленности важны две ключевые вещи: обработка данных — особенно ретроспективных — и прогнозирование. Возьмём мою сферу — логистику. Основная задача здесь — управление товарными запасами.
Допустим, у закупщика в компании десятки поставщиков, и каждую неделю он должен делать заказы. Для этого нужно учесть остатки на складе, товары в пути, темпы продаж — и всё это вручную. Огромный объём рутинной, повторяющейся работы. Я хотел бы разобраться, какие нейроинструменты могли бы эту работу облегчить.
Поэтому я попросил заменить один из не начатых курсов.
Вместо курса по российским нейросетям я выбрал vibe-coding. Мне хочется лучше понять, как технически устроены те же чат-боты или ассистенты — чтобы в будущем можно было создать корпоративного помощника для логиста, закупщика или покупателя. Такой бот, например, мог бы сообщить, где сейчас находится заказ, и спрогнозировать его поступление без участия сотрудника поставщика.
Но первый опыт с нейросетями у меня был самым что ни на есть бытовым: мы с ребёнком развлекались с «Шедеврумом» — это графическая нейросеть от Яндекса. Ребёнок говорил что-то своё, я переводил это в запрос — и мы вместе смотрели, что получится.
Сейчас я чаще всего пользуюсь DeepSeek — он доступнее, чем тот же ChatGPT. Использую его в бытовых задачах. Например, месяца полтора назад выбирал ребёнку телефон. Задача стояла достаточно специфическая: не слишком дорогая модель, с определёнными параметрами, для пользователя младшего школьного возраста. Я просто сформулировал запрос — и получил от нейросети список подходящих вариантов. Очень удобно.
Соединить опыт с технологиями
Сейчас мои профессиональные стремления складываются из нескольких вещей. Пока я изучал нейросети, параллельно проходил ещё одно обучение — управлению товарными запасами. Потому что, как ни крути, вся логистика — транспортная, складская, распределительная, информационная — в итоге завязана на управлении запасами.
Сейчас я пытаюсь соединить всё, чем занимался в последние месяцы: мой 18-летний опыт работы в логистике, знания по управлению товарными запасами и возможности, которые открывают нейросети.
Связаться с Вячеславом
E-mail: vgotovcev@yandex.ru
Telegram: @vgotovcev
- 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
