Яндекс.Практикум «Нейросети для работы»: Честный отзыв
Знать, что умеет ИИ, и уметь им пользоваться - совсем не одно и тоже.
Сразу скажу: не могу назвать обучение полностью бесполезным. Что-то новое я узнал, какие-то инструменты попробовал. Да и к эксперту курса у меня никаких вопросов — встреча оставила только положительные впечатления. Но, пожалуй, на этом позитивные впечатления от курса для меня заканчиваются. Потому что, в целом, после его окончания у меня осталось довольно сильное ощущение разочарования.
Почему я вообще выбрал этот курс
На главной странице курса обещали вполне конкретные вещи: основы работы с ИИ, автоматизацию рутины, настройку ИИ-агентов. Я взял расширенную версию, которая, помимо прочего обещала отдельный блок про создание изображений и видео с помощью ИИ. Причём программа звучала довольно внушительно:
- создание изображений и инфографики,
- копирование эстетики референса,
- заимствование деталей,
- локальная ретушь,
- создание видео с нуля,
- генерация видео по тексту и изображениям,
- спецэффекты,
- анимация,
- монтаж.
Звучит так, будто после такого курса ты хотя бы на базовом уровне действительно научишься работать с этими инструментами. Но здесь и возникла одна из главных проблем. По факту многие темы были раскрыты примерно в формате: «Нейросети могут вот так.».
Показали, что существует такой инструмент, рассказали, для чего он предназначен, продемонстрировали возможный результат и пошли дальше. Увы, для меня это не обучение.
«Знать, что делать» и «знать, как делать» — совершенно не одно и то же.
Можно прекрасно знать, какая нейросеть умеет создавать изображения, переносить стиль референса, делать видео или автоматизировать рутинные задачи. Но если после урока ты не способен самостоятельно повторить этот результат — что именно ты в итоге освоил?
На обучение, во всяком случае лично я, иду именно за вторым. Мне не столько важно узнать, что какой-то инструмент существует. Гораздо важнее понять принцип работы, самому пройти все шаги, столкнуться с ошибками и в итоге получить работающий результат. Именно этого мне на курсе и не хватило.
Чего я ждал от обучения
Для человека, который впервые системно идёт учиться нейросетям, мне кажется, есть один главный вопрос: «А как мне вообще начать со всем этим работать?»
Именно на него курс практически не ответил. Мне был нужен не просто набор промптов, которые можно сохранить в Excel. Мне хотелось на выходе получить реальный инструмент и понимание того, как самостоятельно решать с помощью нейросетей практические задачи. Именно поэтому я и выбрал Практикум.
Когда-то я уже проходил здесь курс по продакт-менеджменту, и там подход был совершенно другим: мы работали над пусть и вымышленным, но полноценным проектом: формулировали гипотезы, определяли целевую аудиторию, проводили качественные и количественные исследования, проектировали интерфейс и проходили весь путь создания продукта.
Да, это был не настоящий продукт. Вряд ли кто-то из потока реально потом пошел заниматься продажей лекарств через онлайн-платформы (такова была тема учебного проекта). Но после прохождения курса у тебя оставался реальный навык: ты сам всё это сделал. С нейросетями я ожидал примерно того же.
К сожалению, этого не произошло. Авторы пошли от обратного. Благая идея сделать такой курс, что бы на нем каждый работал над своей собственной рабочей задачей обернулась в итоге полным «разбродом и шатаниями», отсутствием вектора и размытостью теоретического материала относительно поставленной задачи.
Конечно, стоит оговориться: на курсе были практические воркшопы, на которых эксперт в реальном времени показывал работу с тем или иным сервисом. То есть нельзя сказать, что нам вообще ничего не показывали. Но для меня это всё-таки больше походило на демонстрацию интерфейса, чем на обучение решению реальных задач.
Это примерно, как если бы на уроках вождения автомобиля вам рассказывали, что существуют разные машины: грузовые — чтобы возить песок и щебень, автобусы — чтобы перевозить людей, легковые — для такси и личного использования. У каждой машины есть руль (вот он), двигатель, несколько сидений и четыре колеса.
Но все это во-первых – очевидно, во-вторых –практического навыка вождения от этого не появится. Чтобы научиться водить, нужно самому сесть за руль, тронуться с места, почувствовать машину, попробовать припарковаться, заглохнуть, ошибиться и попробовать ещё раз. А именно этого и не было на курсе.
Что получилось на практике
Большая часть курса оказалась либо слишком базовой, либо обзорной. Правила промптинга, корпоративные внедрения, комплаенс, расшифровка встреч, календаризация — сами по себе какие-то из этих вещей могут быть полезны. Но значительная часть информации либо была очевидной, либо практически неприменимой без соответствующей инфраструктуры внутри компании. При этом, на пример, моя задача сводилась в основном к использованию ИИ, что называется «в соло». Для автоматизации маркетинга, аналитики, работы с графикой в собственных проектах. И все вышеперечисленные темы оказались вообще не про мой запрос, но заняли добрую половину курса.
При этом там, где мне хотелось настоящей практики — работа с графикой и видео, сложные автоматизации, анализ данных — мы в основном прошлись по верхам. Например, хотелось не просто узнать, что можно создать ИИ-аватара, а сделать его самому.
Не просто прочитать, что существуют автоматизации, а собрать хотя бы одну работающую автоматизацию своими руками. Пусть даже не для собственной задачи — главное, чтобы я увидел: вот она, работает у меня в руках.
Не получить обзорные рекомендации по анализу данных, а реально взять данные, обработать их и получить результат. Вместо этого во многих случаях я слышал примерно следующее: «инструмент существует, вот что он умеет, вот несколько примеров его использования, в РФ недоступен».
А дальше — следующий инструмент. И в какой-то момент у меня возникло ощущение, что я не учусь работать с нейросетями, а изучаю каталог их возможностей.
Знать о возможности — не значит уметь ей пользоваться
Наверное, именно это и стало для меня главным разочарованием. Потому что количество изученных сервисов и промптов само по себе ничего не гарантирует. Можно закончить курс и знать два десятка названий нейросетей (кстати, сам же курс, говорит о том, что запоминать их бессмысленно).
Можно знать, что одна умеет генерировать видео, другая — изображения, третья — анализировать данные, а четвёртая — работать в связке с другими инструментами. Но если ты не умеешь самостоятельно поставить задачу, выбрать инструмент, настроить его, получить результат, понять, почему что-то не работает, и довести процесс до рабочего состояния — практического навыка всё ещё нет. А именно такой навык мне хотелось получить.
В итоге вместо рабочего инструмента у меня осталась Excel-таблица с десятком промптов. И это, пожалуй, самая точная формулировка моего впечатления от курса. Я не ждал, что за несколько недель стану специалистом по искусственному интеллекту. Это было бы странным ожиданием. Но я рассчитывал хотя бы на то, что после обучения смогу самостоятельно собрать несколько простых, но реально работающих решений.
И поэтому,если коротко, мой отзыв получился именно таким: «курс не дал мне того практического навыка, за которым я на него пришёл». А для обучения это, на мой взгляд, принципиальная разница.
Что в итоге
Я люблю Яндекс как компанию. За культуру, глубину и тот подход к продуктам, который у них в целом есть. Мне действительно понравился мой предыдущий курс в Практикуме, поэтому, собственно, я и выбрал его снова. Но в этот раз попадания, увы, не получилось.
Причём я даже не могу сказать, что курс помог мне что-то структурировать. Общие представления о возможностях нейросетей у меня и так были. А вот практического понимания того, как превратить эти возможности в работающие инструменты, после курса больше не стало.
Возможно, проблема отчасти в моём выборе. У Яндекса довольно большая линейка курсов по ИИ: для учёбы, руководителей, бизнеса, маркетинга и других задач. Возможно, курс «Нейросети для работы» просто оказался не совсем тем, что мне было нужно. Отсюда и презентации, комплаенс, календари и другие темы, которые для меня оказались не слишком релевантны. Но пойду ли я теперь на другой курс Практикума? Честно — не уверен. Потому что главный вопрос даже не столько в программе конкретного курса, сколько в самом подходе к обучению. Если подача снова будет преимущественно теоретической и обзорной, то, пожалуй, лучше поискать другой формат и другое место.
А нейросетям я точно продолжу учиться. Только, скорее всего, теперь немного иначе: не через очередной курс, а сразу через практику. Есть задача → ищем инструмент → разбираемся, как он работает → пробуем → ошибаемся → переделываем → получаем результат. Наверное, именно так я сейчас хочу учиться работе с ИИ.
Потому что в конечном счёте мне не очень интересно знать, что нейросети умеют. Мне гораздо интереснее научиться делать с их помощью что-то полезное для собственных задач и проектов.
