Shad Helper

🔴 Мы в эфире! Подключиться к вебинару

До вебинара осталось 2 часа! 🔥 Записывайтесь, чтобы не пропустить.

🎓Послезавтра — бесплатный вебинар о поступлении в ШАД Наша выпускница ShadHelper — Елена записала для вас кружок и уже вышла на этап собеседования в ШАД — расскажет на вебинаре, как шла подготовка с нуля. На вебинаре: — живые истории выпускников: ШАД, AI Masters, магистратура МФТИ/МГУ/ИТМО/ВШЭ — как выбрать формат подготовки под свою цель — вопросы спикерам вживую Ведёт Александр Лыков, к.ф.-м.н., академический руководитель Школы Высшей Математики и ShadHelper. 📅 17 июня, 18:30 (мск) 👉 Записывайся: по ссылке

🎓 Бесплатный вебинар: ШАД, магистратура МФТИ/МГУ/ИТМО, AI Masters: куда ведёт сильная математика Подготовка начинается не за месяц до экзамена, а за год-полтора. На вебинаре разберём, как выбрать свою траекторию и удержаться на ней, когда времени постоянно не хватает. О чём поговорим: — как готовиться к ШАД с нуля и не бросить на середине; — какие двери кроме ШАД открывает сильная математика: магистратура МФТИ, МГУ, ИТМО, ВШЭ, AI Masters, рост в DS/ML. — чем отличаются курс, практикум и задачник — и что выбрать под свою цель; Главное — выступят наши выпускники, поступившие в ШАД, магистратуру и AI Masters. Честно расскажут, с чего начинали и что помогло дойти. Спикер — Александр Лыков, к.ф.-м.н., академический руководитель ШВМ и ShadHelper. Можно задавать любые вопросы спикерам вживую. 📅 Когда: 17 июня, 18:30 (мск) 👉 Записывайся: по ссылке

🔴 Мы в эфире! Подключиться на воркшоп

Ждем вас сегодня на воркшопе в 19.30 мск по AI Evals Записывайтесь здесь

Подготовка к ШАД 2027: системный подход без ущерба для работы Поступление в ШАД требует фундаментальных знаний, а не спринтерского темпа за месяц до экзаменов. Большинство абитуриентов «сгорают», пытаясь совместить интенсивную подготовку с полноценной работой или учебой. Мы запускаем поток подготовки к ШАД 2027 с 6 июля 2026. Это программа для тех, кто нацелен на результат и готов к системной работе. Что внутри: Оптимизированная нагрузка. Учебный план составлен так, чтобы вы могли совмещать подготовку с текущими задачами. Практическая экспертиза. Занятия ведут специалисты с сильным академическим бэкграундом (PhD из МГУ и МФТИ), имеющие большой опыт подготовки абитуриентов к сложным вступительным испытаниям. Система гарантий. Мы нацелены на ваш результат. Если вы полностью осваиваете программу, но не поступаете — обучение на следующем потоке проходит за наш счет. Рейтинговая система скидок. Ваши успехи в обучении конвертируются в скидку до 75%. Почему стоит начать сейчас: Длительная подготовка позволяет проработать все разделы от основ до сложных олимпиадных задач без спешки. Это снижает риск ошибок на самом экзамене и дает необходимую базу для успешного прохождения вступительных испытаний. Узнать подробности и записаться

Используете ли вы оценку качества при разработке AI-продуктов? Если вы до сих пор не внедрили систему Evals - вы теряете очень много часов на ручной отсмотр всех логов или просто полагаетесь на удачу и застреваете в бесконечном цикле "тушения новых пожаров". Почему без оценки качества ваш AI-продукт стоит на месте и как внедрить системный процесс улучшений, который не даст вашему продукту деградировать — читайте в новой статье: https://habr.com/ru/articles/1037874/

90% AI-продуктов проваливаются из-за отсутствия методологии системной оценки и улучшения качества. В условиях непредсказуемой природы LLM невозможно эффективно развивать продукт, не имея объективных инструментов измерения результатов. Об этом говорят и лидеры индустрии: "Writing evals is going to become a core skill for product managers." — Kevin Weil (OpenAI CPO) "If there is one thing we can teach people, it's that writing evals is probably the most important thing." — Mike Krieger (Anthropic CPO) "Evals are surprisingly often all you need." — Greg Brockman (OpenAI President) Объективная и системная оценка — фундамент успеха любого AI-решения. 🗓 28 мая в 19:30 на прямом эфире с Андреем Киселевым — Head of Product в AI-компании (ex-Revolut, ex-Яндекс) вы узнаете, как правильно подходить к измерению качества и улучшению AI-продуктов. Мы покажем полный цикл оценки на реальных примерах. Самое важное — сразу после эфира вы сможете использовать полученные знания в своих проектах. 👉 Записывайтесь по ссылке

Text2Image → Image2Video полный пайплайн генерации видео В новом видео разбираем подход к созданию видеоконтента с помощью ИИ: Text2Image → Image2Video. Этот метод позволяет избежать артефактов прямой генерации и обеспечивает максимальный контроль над финальным результатом. Вы узнаете почему работа через изображение эффективнее прямой генерации из текста. Разберем технический стек и механику процесса. В конце - пошаговая реализация пайплайна на Python с использованием библиотеки Diffusers которую вы сможете забрать в свои проекты. Смотреть: https://youtu.be/PKu1REFu6WE

Трансформеры: От "Attention is All You Need" до современных решений Новый выпуск уже на канале! Сегодня мы детально разбираем архитектуру Transformer, которая изменила мир. Про что говорим: - Смотрим путь от оригинального ванильного Трансформера до современных модификаций (Encoder-only, Decoder-only, Encoder-Decoder). - В каких задачах Трансформеры показывают лучшие результаты - Разбор архитектуры в коде 📺 Смотреть: https://youtu.be/aVrrhZwIrgw

Как сжечь 15$ на AI-агента за полчаса и не получить ничего? Многие разработчики воспринимают автономных агентов как «волшебную таблетку», но на практике это может превратиться в бесконечную трату токенов. В новом видео Василий Исаев из Wildberries разбирает реальный кейс: попытку создать голосового Discord-бота с помощью агента NanoBot Про что говорим: • «Наивный» vs Прагматичный подход: Почему первая попытка стоила 15$ и закончилась нулем, а вторая — дала рабочий прототип за 8$ • Ловушка дорогих моделей: Стоит ли использовать Claude 3 Opus для простых задач и почему дефолтные настройки в инструкциях могут вас разорить • Петля галлюцинаций: Как агенты попадают в цикл бесконечных исправлений, моментально раздувая контекст и сжигая бюджет • Когда пора вмешаться: Как ручной анализ логов и чтение GitHub Issues экономят десятки долларов Это видео — практическое руководство по тому, как превратить AI-агента из «черной дыры» для бюджета в эффективный инструмент разработки. 📺 Смотреть: https://youtu.be/OZkXxuRuY1k

AI Evals — курс для тех, кто строит AI-продукты Написать промпт или поднять пайплайн — не проблема. Настоящие сложности начинаются потом: как понять, что система работает хорошо? Как выстроить процесс оценки качества? Где взять данные для тестирования, если разметки нет, а результат нужен вчера? Большинство команд застревают на «vibe-checks» — качество оценивается на глаз. Для продакшена это тупик: непонятно, где система ломается, страшно вносить изменения, масштабироваться невозможно. Мы запускаем курс по AI Evals — чтобы вы умели строить системную оценку качества, а не угадывать. Автор — Андрей Киселев, AI Product Owner (ex-Revolut, ex-Яндекс) Что внутри: — Материал на основе реального опыта внедрения AI в глобальных продуктах — 5 сценариев: от Q&A-систем поддержки до мультимодальных моделей и Text-to-SQL агентов — Практика с трейсами, Error Analysis и LLM-as-a-judge в условиях без идеальной разметки 🗓 Старт: 1 июня 2026 👉 Узнать подробности и записаться

Каждый год на экзамене в ШАД происходит одна и та же история. Сильные студенты, которые хорошо знают математику, не добирают баллы. И дело часто не в знаниях. Кто-то «умирает» на второй задаче, потратив на неё три часа. Кто-то не успевает даже открыть последние задачи. Кто-то начинает паниковать, когда что-то идёт не по плану. В итоге результат оказывается сильно ниже реального уровня. В нашей новой статье разбираем, как бороться с этими факторами и почему важно «отрепетировать» экзамен заранее. Хотите проверить себя в боевых условиях? Всего через 4 дня мы проводим бесплатный пробный экзамен. Это возможность протестировать свою стратегию до того, как цена ошибки станет критической. PS: Приглашайте друга — и вы оба получите разбор пробного экзамена и проверку ваших работ от наших экспертов.

Агенты — это новый хайп, который «взорвал» индустрию и все хотят автоматизировать процессы, но так ли всё просто в реальности? Мы запускаем серию подкастов про AI агентов. В первом выпуске Александр Лыков, Фёдор Азаров и гостья из X5 - Даша Андреева разобрали тренды и проблемы AI-агентов в продакшене. О чем говорим в выпуске: 🤖 Что такое агент на самом деле? 🛒 Реальные кейсы X5: Как агенты помогают общаться с корпоративными SQL-витринами 🛠 LangChain & LangGraph — любовь или ненависть? 📉 Почему агенты ломаются? Плохие описания инструментов, «раздутые» системные промпты и отсутствие универсальных способов оценки (evaluation) 💻 Вайб-кодинг и будущее профессии: Что чувствует разработчик, когда понимает, что LLM пишет код быстрее и дешевле него? Нужно ли учить математику и алгоритмы в эпоху, когда «чат-бот может всё»? 🐑 План Б: Что мы будем делать, когда ИИ нас окончательно заменит? (Спойлер: есть вариант уехать в Армению пасти овец) 👉 Смотрите по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=07Y0GOgUUtQ

Если вы работаете в IT-компании, скорее всего у вас есть бюджет на обучение — и наши курсы под него подходят. Мы подготовили всё, что нужно для согласования: квитанцию и чек после оплаты, именной сертификат по итогам курса и шаблон письма менеджеру, который объясняет пользу для команды, а не только для вас лично. Детали и запись: shadhelper.com/course

Production-Ready RAG: от вектора до продакшна Как собрать RAG-систему, которая не галлюцинирует на реальных данных? В новом видео разбираем архитектуру поиска для e-commerce: 🔹 Стек: FAISS, Sentence Transformers, Cross-Encoders и DeepSeek API. 🔹 Методы: Двухэтапное переранжирование и правильный препроцессинг для трансформеров. 🔹 Практика: Полный разбор пайплайна — от создания векторной базы до финальной фильтрации через LLM. Смотреть: https://www.youtube.com/watch?v=B7RMzMjfnSI