🚂 Перевіряй себе та знаходь правильну відповідь до задачі
Розберемо розв'язок крок за кроком:
➡️ Крок 1. Знаходимо закономірність
Позначимо кількість пасажирів у вагонах як x₁ x₂ ,..., x₂₂. За умовою, будь-які 6 вагонів поспіль містять 239 пасажирів.
Тобто:
x₁ + x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ = 239
x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ + x₇ = 239
Якщо відняти друге рівняння від першого, усі спільні доданки скоротяться, і залишиться: x₁ = x₇
Точно так само, порівнюючи наступні пари «шісток», отримуємо: x₂ = x₈, x₃ = x₉, …
Тобто кількість пасажирів у вагонах повторюється кожні 6 вагонів. Отже, кількість пасажирів у 19–22-му вагонах така сама, як у 1–4-му: x₁₉ + x₂₀ + x₂₁ + x₂₂ = x₁ + x₂ + x₃ + x₄
➡️ Крок 2. Знаходимо кількість пасажирів у перших чотирьох вагонах
Тепер розглянемо перші 18 вагонів. Це три групи по 6 вагонів, у кожній з яких по 239 пасажирів: 3 × 239 = 717. Отже, у перших 18 вагонах — 717 пасажирів.
Усього в потязі 900 пасажирів, тому в останніх 4 вагонах: 900 − 717 = 183 пасажири. За закономірністю з кроку 1 стільки ж пасажирів і в перших чотирьох вагонах.
➡️ Крок 3. Знаходимо пасажирів у 11-му та 12-му вагонах
У перщих 6 вагонах знаходяться 239 пасажирів: x₁ + x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ = 239
У кроці 2 ми визначили, що в перших 4 вагонах — 183 пасажири. Виходить, що в 5-му та 6-му вагоні разом знаходяться 239 − 183 = 56 пасажирів.
➡️ Крок 4. Отримуємо відповідь
Ми вже знаємо, що:
● кількість пасажирів у вагонах повторюється кожні 6 вагонів;
● у 5-му та 6-му вагонах разом 56 пасажирів.
Оскільки x₁₁ = x₅, а x₁₂ = x₆, 11-й і 12-й вагони разом містять стільки ж пасажирів, скільки 5-ий і 6-ий.
🎯 Правильна відповідь:56 пасажирів.
Розберемо розв'язок крок за кроком:
Позначимо кількість пасажирів у вагонах як x₁ x₂ ,..., x₂₂. За умовою, будь-які 6 вагонів поспіль містять 239 пасажирів.
Тобто:
x₁ + x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ = 239
x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ + x₇ = 239
Якщо відняти друге рівняння від першого, усі спільні доданки скоротяться, і залишиться: x₁ = x₇
Точно так само, порівнюючи наступні пари «шісток», отримуємо: x₂ = x₈, x₃ = x₉, …
Тобто кількість пасажирів у вагонах повторюється кожні 6 вагонів. Отже, кількість пасажирів у 19–22-му вагонах така сама, як у 1–4-му: x₁₉ + x₂₀ + x₂₁ + x₂₂ = x₁ + x₂ + x₃ + x₄
Тепер розглянемо перші 18 вагонів. Це три групи по 6 вагонів, у кожній з яких по 239 пасажирів: 3 × 239 = 717. Отже, у перших 18 вагонах — 717 пасажирів.
Усього в потязі 900 пасажирів, тому в останніх 4 вагонах: 900 − 717 = 183 пасажири. За закономірністю з кроку 1 стільки ж пасажирів і в перших чотирьох вагонах.
У перщих 6 вагонах знаходяться 239 пасажирів: x₁ + x₂ + x₃ + x₄ + x₅ + x₆ = 239
У кроці 2 ми визначили, що в перших 4 вагонах — 183 пасажири. Виходить, що в 5-му та 6-му вагоні разом знаходяться 239 − 183 = 56 пасажирів.
Ми вже знаємо, що:
● кількість пасажирів у вагонах повторюється кожні 6 вагонів;
● у 5-му та 6-му вагонах разом 56 пасажирів.
Оскільки x₁₁ = x₅, а x₁₂ = x₆, 11-й і 12-й вагони разом містять стільки ж пасажирів, скільки 5-ий і 6-ий.
🎯 Правильна відповідь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤31😱8👏2
Ось три причини, чому не можна пропустити цю можливість:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥7👏3👍1
На програмі ти зможеш:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍3
Добірка must-have практичних ресурсів для аналітиків від лектора Genesis Analytics Camp.
Сьогодні на каналі він ділиться симуляторами та інтерактивними візуалізаціями, які точно варто зберегти.
🪐 Seeing Theory
Інтерактивний візуальний підручник з теорії ймовірностей і статистики, зроблений у Brown University. Він пояснює складні концепції через анімації й інтерактивні графіки. Допоможе розібратися у Basic Probability, Compound Probability, Probability Distributions, Frequentist Inference, Bayesian Inference та Regression Analysis.
🪐 Lord Of The Probability and Statistics
Інтерактивний навчальний симулятор зі статистики та теорії ймовірностей. Наочно показує через візуалізації ключові концепції та статистичні пастки, у які часто потрапляє інтуїція.
🪐 ProbLab
Онлайн-платформа з безоплатними симуляторами: центральна гранична теорема, довірчі інтервали, ланцюги Маркова, пуассонівський процес, випадкове блукання (1D/2D), помилки I і II роду — побач абстрактні статистичні концепції в дії.
🪐 Evan's Awesome A/B Tools
Набір безоплатних статистичних калькуляторів для A/B-тестів від Evan Miller. Спробуй Sample Size Calculator, A/B Test Calculator та Sequential Sampling.
🪐 LearnChemE — Statistics Simulations
Проєкт університету Колорадо-Боулдер у форматі колекції інтерактивних симуляцій, які покривають розподіли (нормальний, біноміальний, Пуассона), базові концепції (центральна гранична теорема, закон великих чисел, довірчі інтервали, стандартна похибка), описову статистику (середнє/медіана/мода, R²) та регресію й тести (лінійна регресія, метод найменших квадратів, ANOVA, t-тест).
🪐 R Psychologist Visualizations
Еталонні інтерактивні моделі для розуміння p-value, розміру ефекту, потужності та інших фундаментальних речей.
🪐 Канал @Araprof
Рекомендація від команди Genesis Academy зазирнути почитати дописи, які пише Ігор: дізнайся, як в статистиці з'явилися пінгвіни або що дані про сакури говорять про весну.
*️⃣ Якщо хочеш більше таких рекомендацій — став реакцію 👏 і ми зберемо нові.
✔️ Рекомендації для цього допису для тебе зібрав Ігор Мірошниченко — кандидат економічних наук, викладач у Київській школі економіки, КНУ імені Тараса Шевченка, КНЕУ імені Вадима Гетьмана та Міжнародному інституті бізнесу. У межах Genesis Academy Ігор допомагає зростати учасникам аналітичного кемпу.
Сьогодні на каналі він ділиться симуляторами та інтерактивними візуалізаціями, які точно варто зберегти.
Інтерактивний візуальний підручник з теорії ймовірностей і статистики, зроблений у Brown University. Він пояснює складні концепції через анімації й інтерактивні графіки. Допоможе розібратися у Basic Probability, Compound Probability, Probability Distributions, Frequentist Inference, Bayesian Inference та Regression Analysis.
Інтерактивний навчальний симулятор зі статистики та теорії ймовірностей. Наочно показує через візуалізації ключові концепції та статистичні пастки, у які часто потрапляє інтуїція.
Онлайн-платформа з безоплатними симуляторами: центральна гранична теорема, довірчі інтервали, ланцюги Маркова, пуассонівський процес, випадкове блукання (1D/2D), помилки I і II роду — побач абстрактні статистичні концепції в дії.
Набір безоплатних статистичних калькуляторів для A/B-тестів від Evan Miller. Спробуй Sample Size Calculator, A/B Test Calculator та Sequential Sampling.
Проєкт університету Колорадо-Боулдер у форматі колекції інтерактивних симуляцій, які покривають розподіли (нормальний, біноміальний, Пуассона), базові концепції (центральна гранична теорема, закон великих чисел, довірчі інтервали, стандартна похибка), описову статистику (середнє/медіана/мода, R²) та регресію й тести (лінійна регресія, метод найменших квадратів, ANOVA, t-тест).
Еталонні інтерактивні моделі для розуміння p-value, розміру ефекту, потужності та інших фундаментальних речей.
Рекомендація від команди Genesis Academy зазирнути почитати дописи, які пише Ігор: дізнайся, як в статистиці з'явилися пінгвіни або що дані про сакури говорять про весну.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥36👏23❤13👍1
Агенти, які не слухають інструкцію, автоматизації, після яких не залишається токенів, та повільні кодинг-агенти — у сьогоднішньому #ai_digest зібрали три відео, які допоможуть розв'язати найтиповіші проблеми.
📱 Чому інструкція в CLAUDE. md не гарантує, що агент її виконає, і як це виправити
Кирило Сулімовський, Head of Engineering, розбирає дослідження 557 реальних сесій із CLI-агентами (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI) та показує, чому ШІ ігнорує наявні правила у CLAUDE. md — файлі-інструкції, яку агент підхоплює на старті сесії.
Дивитися відео · 17 хв
📱 Автоматизації, які не зʼїдають ваш ліміт: поєднуємо агента та окремий хостинг
Регулярні автоматизації всередині агента крутяться через звичайний чат і палять твій ліміт підписки. Найкраще рішення — будувати їх агентом, а виконувати деінде. У цьому відео ти дізнаєшся, як це побудувати.
Дивитися відео · 35 хв
📱 Як зробити кодинг-агентів дешевшими й швидшими: карта коду замість пошуку щоразу
Щоб знайти потрібний файл, кодинг-агенти (Claude Code, Codex) роблять кілька пошуків поспіль та, відповідно, витрачаються зайві токени.
Безоплатний open-source Graft прибирає цей пошук. За бенчмарком авторів дає значну економію: 60% менше часу, 42% менше токенів, 32% нижча вартість. У YouTube-ролику розбирають, як це працює.
Дивитися відео · 13 хв
🔳 Поділися з дописом із тими, кому це може бути корисно, та слідуй за практичними новинами на @Genesis_Academy
Кирило Сулімовський, Head of Engineering, розбирає дослідження 557 реальних сесій із CLI-агентами (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI) та показує, чому ШІ ігнорує наявні правила у CLAUDE. md — файлі-інструкції, яку агент підхоплює на старті сесії.
Дивитися відео · 17 хв
Регулярні автоматизації всередині агента крутяться через звичайний чат і палять твій ліміт підписки. Найкраще рішення — будувати їх агентом, а виконувати деінде. У цьому відео ти дізнаєшся, як це побудувати.
Дивитися відео · 35 хв
Щоб знайти потрібний файл, кодинг-агенти (Claude Code, Codex) роблять кілька пошуків поспіль та, відповідно, витрачаються зайві токени.
Безоплатний open-source Graft прибирає цей пошук. За бенчмарком авторів дає значну економію: 60% менше часу, 42% менше токенів, 32% нижча вартість. У YouTube-ролику розбирають, як це працює.
Дивитися відео · 13 хв
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥25❤6
Вони мають бути у твоїх підписках на LinkedIn: експерти, які допомагають розібратися в ШІ 👇
📱 Andrew Ng
Співзасновник Coursera, засновник DeepLearning.AI та AI Fund, екскерівник Google Brain і викладач Стенфордського університету.
Ендрю Ін понад 20 років працює у сфері штучного інтелекту, а у своєму блозі простими словами пояснює складні концепції, розбирає тренди та ділиться тим, які навички стають важливими для AI-інженерів.
📱 Addy Osmani
Інженер, який понад 14 років працював у Google над Chrome, DevTools і Gemini, а з 2026 року розвиває Claude Code в Anthropic.
Автор книжок «Beyond Vibe Coding» та «Leading Effective Engineering Teams». Пише про те, як використовувати ШІ в розробці й створювати з його допомогою надійний production-ready софт.
📱 Ethan Mollick
Професор Wharton School та директор Generative AI Labs, який досліджує вплив генеративного ШІ на роботу, освіту й підприємництво. Автор бестселера «Co-Intelligence».
Ітан регулярно експериментує з новими ШІ-моделями й підкріплює власні спостереження результатами наукових досліджень. Його блог варто читати, щоб краще орієнтуватися в можливостях і обмеженнях ШІ.
📱 Kieran Flanagan
SVP of Agentic GTM & Systems у HubSpot та екс-CMO Zapier із понад 15 роками досвіду на перетині маркетингу, growth і технологій.
Зараз перебудовує go-to-market процеси HubSpot навколо ШІ, а в LinkedIn показує цей процес на практиці: ділиться кейсами використання ШІ-агентів у маркетингу та продажах, експериментами з автоматизацією та спостереженнями про те, як змінюється роль маркетолога.
📱 Boris Cherny
Творець і керівник Claude Code в Anthropic, ex-Principal Engineer у Meta.
У LinkedIn показує, як сам працює з Claude Code: ділиться власними воркфлоу, підходами до AI-assisted розробки та гайдами з паралельного запуску автономних ШІ-агентів.
📱 Ruben Hassid
Засновник EasyGen та автор розсилки How to AI на Substack, яку читають понад 1 млн людей.
Рубен регулярно тестує ChatGPT, Claude, Gemini та інші ШІ-інструменти й перетворює свої експерименти на готові промпти, покрокові гайди та інфографіки. Його матеріали будуть зрозумілі тим, хто не має технічного бекраунду.
🔻 Зберігай— і будь тією людиною, яка завжди в курсі, що нового відбувається у світі ШІ.
Співзасновник Coursera, засновник DeepLearning.AI та AI Fund, екскерівник Google Brain і викладач Стенфордського університету.
Ендрю Ін понад 20 років працює у сфері штучного інтелекту, а у своєму блозі простими словами пояснює складні концепції, розбирає тренди та ділиться тим, які навички стають важливими для AI-інженерів.
Інженер, який понад 14 років працював у Google над Chrome, DevTools і Gemini, а з 2026 року розвиває Claude Code в Anthropic.
Автор книжок «Beyond Vibe Coding» та «Leading Effective Engineering Teams». Пише про те, як використовувати ШІ в розробці й створювати з його допомогою надійний production-ready софт.
Професор Wharton School та директор Generative AI Labs, який досліджує вплив генеративного ШІ на роботу, освіту й підприємництво. Автор бестселера «Co-Intelligence».
Ітан регулярно експериментує з новими ШІ-моделями й підкріплює власні спостереження результатами наукових досліджень. Його блог варто читати, щоб краще орієнтуватися в можливостях і обмеженнях ШІ.
SVP of Agentic GTM & Systems у HubSpot та екс-CMO Zapier із понад 15 роками досвіду на перетині маркетингу, growth і технологій.
Зараз перебудовує go-to-market процеси HubSpot навколо ШІ, а в LinkedIn показує цей процес на практиці: ділиться кейсами використання ШІ-агентів у маркетингу та продажах, експериментами з автоматизацією та спостереженнями про те, як змінюється роль маркетолога.
Творець і керівник Claude Code в Anthropic, ex-Principal Engineer у Meta.
У LinkedIn показує, як сам працює з Claude Code: ділиться власними воркфлоу, підходами до AI-assisted розробки та гайдами з паралельного запуску автономних ШІ-агентів.
Засновник EasyGen та автор розсилки How to AI на Substack, яку читають понад 1 млн людей.
Рубен регулярно тестує ChatGPT, Claude, Gemini та інші ШІ-інструменти й перетворює свої експерименти на готові промпти, покрокові гайди та інфографіки. Його матеріали будуть зрозумілі тим, хто не має технічного бекраунду.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥30❤7😱1
ШІ, який підкорив розробників: чому всі говорять про Jev цієї осені?
15 вересня 2026 року стартап Діогу Алмейда TypeSafe AI показав модель, яка не пише листів, не відповідає на запитання й не підтримує розмову.
Фактично Jev уміє лише обирати з кількох варіантів і показувати, наскільки впевнений у своєму виборі. Зате робить це за мілісекунди й за частки цента.
За кілька днів Jev уже зʼявився на платформах Vercel і Cloudflare.
Чому «мовчазний» ШІ може виявитися практичнішим за черговий чат-бот і які завдання можна делегувати йому вже зараз — розібрали в новій статті High Bar Journal 👇
15 вересня 2026 року стартап Діогу Алмейда TypeSafe AI показав модель, яка не пише листів, не відповідає на запитання й не підтримує розмову.
Фактично Jev уміє лише обирати з кількох варіантів і показувати, наскільки впевнений у своєму виборі. Зате робить це за мілісекунди й за частки цента.
За кілька днів Jev уже зʼявився на платформах Vercel і Cloudflare.
Чому «мовчазний» ШІ може виявитися практичнішим за черговий чат-бот і які завдання можна делегувати йому вже зараз — розібрали в новій статті High Bar Journal 👇
🔥14❤7
Що в «збережених» CTO Освіторії? 6 must-save ресурсів для розробників 💾
Володимир Кисиленко, випускник Software Engineering School від Genesis та НаУКМА, пройшов шлях від телекомунікаційного інженера до CTO Освіторії, працював Project Manager у Дії, керував напрямом IT та EdTech, а останні три роки ще й викладає профільні IT-дисципліни школярам.
За таким насиченим кар’єрним шляхом — роки практики, десятки проєктів і постійне навчання. Тож ми попросили Володимира поділитися ресурсами, які допомогли йому поглибити знання — від архітектури систем до продуктового мислення.
Тримай добірку від Володимира 👇
📚 Designing Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann
Про те, як проєктувати системи, що надійно працюють із великими обсягами даних і масштабуються разом із продуктом.
📚 Clean Architecture — Robert C. Martin
Про принципи програмної архітектури та підходи до створення систем, які легко підтримувати й розвивати.
📚 Inspired — Marty Cagan
Про те, як мислити ширше за код: розуміти потреби користувачів, продуктову цінність і роль технологій у її створенні.
▶️ Ben Eater
YouTube-канал для тих, хто хоче розібратися, як працює комп’ютер «під капотом», і навіть зібрати власний процесор з нуля.
💻 system-design-primer
GitHub-репозиторій з основними концепціями системного дизайну.
🔬 Papers We Love
База наукових робіт із Computer Science для тих, хто хоче копнути глибше й розібратися, на чому базуються технології, якими ми користуємося щодня.
📲 А якщо цікаво зазирнути не лише в «збережені», а й більше дізнатися про професійне зростання Володимира — переходь у наш Instagram.
Там він розповів про свій шлях, підходи до роботи та навички, які сьогодні потрібні сильному tech-лідеру.
Володимир Кисиленко, випускник Software Engineering School від Genesis та НаУКМА, пройшов шлях від телекомунікаційного інженера до CTO Освіторії, працював Project Manager у Дії, керував напрямом IT та EdTech, а останні три роки ще й викладає профільні IT-дисципліни школярам.
За таким насиченим кар’єрним шляхом — роки практики, десятки проєктів і постійне навчання. Тож ми попросили Володимира поділитися ресурсами, які допомогли йому поглибити знання — від архітектури систем до продуктового мислення.
Тримай добірку від Володимира 👇
📚 Designing Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann
Про те, як проєктувати системи, що надійно працюють із великими обсягами даних і масштабуються разом із продуктом.
📚 Clean Architecture — Robert C. Martin
Про принципи програмної архітектури та підходи до створення систем, які легко підтримувати й розвивати.
📚 Inspired — Marty Cagan
Про те, як мислити ширше за код: розуміти потреби користувачів, продуктову цінність і роль технологій у її створенні.
▶️ Ben Eater
YouTube-канал для тих, хто хоче розібратися, як працює комп’ютер «під капотом», і навіть зібрати власний процесор з нуля.
💻 system-design-primer
GitHub-репозиторій з основними концепціями системного дизайну.
🔬 Papers We Love
База наукових робіт із Computer Science для тих, хто хоче копнути глибше й розібратися, на чому базуються технології, якими ми користуємося щодня.
📲 А якщо цікаво зазирнути не лише в «збережені», а й більше дізнатися про професійне зростання Володимира — переходь у наш Instagram.
Там він розповів про свій шлях, підходи до роботи та навички, які сьогодні потрібні сильному tech-лідеру.
🔥16❤3👏3
Як разом із новим застосунком не навайбкодити зайві проблеми?
Зібрали 5 пасток вайбкодингу, яких варто уникати non-tech-спеціалістам під час створення власних застосунків та автоматизацій через Claude Code, Cursor чи Lovable.
Зберігай цей допис та вайбкодь із розумом!
Зібрали 5 пасток вайбкодингу, яких варто уникати non-tech-спеціалістам під час створення власних застосунків та автоматизацій через Claude Code, Cursor чи Lovable.
Зберігай цей допис та вайбкодь із розумом!
❤32🔥4👍2
📣 Запрошуємо студентів Львова на IT Career Kickstart від Genesis та УКУ — офлайн-подію, яка допоможе зрозуміти, як влаштований продуктовий IT-бізнес зсередини та отримати інструменти для старту карʼєри.
IT Career Kickstart — це день, де все в одній локації:
➤ Знайди свій напрям: досліджуй кар’єрні можливості в маркетингу, аналітиці, дизайні, розробці та продакт-менеджменті на лекціях від експертів Genesis та УКУ.
➤ Підготуйся до пошуку роботи: створи CV разом із рекрутерами та попрактикуйся проходити співбесіди на воркшопах.
➤ Прокачай навички самопрезентації: дізнайся, як підкреслити свої сильні сторони та зацікавити компанії.
Подія відбувається в межах Дня кар’єри УКУ:
◉ 10:00–14:00 — IT Career Kickstart. Кількість місць обмежена, участь за попереднім відбором.
◉ 14:30–17:00 — ярмарок вакансій УКУ. Для участі потрібно зареєструватися на сайті Центру студентської кар’єри УКУ.
🗓️Коли: 14 листопада.
📍Де: офлайн, Львів.
Подавай заявку та зроби перший крок до своєї кар’єри: https://cutt.ly/vyEjwKmB
IT Career Kickstart — це день, де все в одній локації:
➤ Знайди свій напрям: досліджуй кар’єрні можливості в маркетингу, аналітиці, дизайні, розробці та продакт-менеджменті на лекціях від експертів Genesis та УКУ.
➤ Підготуйся до пошуку роботи: створи CV разом із рекрутерами та попрактикуйся проходити співбесіди на воркшопах.
➤ Прокачай навички самопрезентації: дізнайся, як підкреслити свої сильні сторони та зацікавити компанії.
Подія відбувається в межах Дня кар’єри УКУ:
◉ 10:00–14:00 — IT Career Kickstart. Кількість місць обмежена, участь за попереднім відбором.
◉ 14:30–17:00 — ярмарок вакансій УКУ. Для участі потрібно зареєструватися на сайті Центру студентської кар’єри УКУ.
🗓️Коли: 14 листопада.
📍Де: офлайн, Львів.
Подавай заявку та зроби перший крок до своєї кар’єри: https://cutt.ly/vyEjwKmB
🔥13❤2😱1🤩1
Запускаємо Warsaw AI Product Bootcamp — першу програму про ШІ в продакт-менеджменті для досвідчених українських фахівців.
На тебе чекають практичні кейси та досвід експертів C-level і Senior-рівня з глобальних IT-бізнесів.
Під час навчання ти:
◈ Розберешся, як створювати та інтегрувати ШІ-фічі в IT-продукти.
◈ Навчишся використовувати ШІ-інструменти на різних етапах розробки — від валідації гіпотез до релізу.
◈ Дізнаєшся від експертів-практиків, які рішення справді працюють у продакшені, а які — ні.
Для кого? Продакт-менеджерів, аналітиків, розробників, дизайнерів та інших IT-фахівців із досвідом від 2 років, а також фаундерів IT-продуктів.
📅 Старт навчання: 10 листопада
⌛️ Дедлайн реєстрації: 29 жовтня включно
Участь безоплатна для українців за умови проходження відбору.
Хочеш перейти від експериментів із ШІ до створення реальних продуктових рішень? Реєструйся на Warsaw AI Product Bootcamp: https://cutt.ly/IyRgEYtn
На тебе чекають практичні кейси та досвід експертів C-level і Senior-рівня з глобальних IT-бізнесів.
Під час навчання ти:
◈ Розберешся, як створювати та інтегрувати ШІ-фічі в IT-продукти.
◈ Навчишся використовувати ШІ-інструменти на різних етапах розробки — від валідації гіпотез до релізу.
◈ Дізнаєшся від експертів-практиків, які рішення справді працюють у продакшені, а які — ні.
Для кого? Продакт-менеджерів, аналітиків, розробників, дизайнерів та інших IT-фахівців із досвідом від 2 років, а також фаундерів IT-продуктів.
📅 Старт навчання: 10 листопада
⌛️ Дедлайн реєстрації: 29 жовтня включно
Участь безоплатна для українців за умови проходження відбору.
Хочеш перейти від експериментів із ШІ до створення реальних продуктових рішень? Реєструйся на Warsaw AI Product Bootcamp: https://cutt.ly/IyRgEYtn
❤20🔥9👍5😱1🤩1
📚 Приходь на презентацію книги «Результативний менеджмент»
Як масштабувати свій вплив, ухвалювати ефективні рішення та будувати процеси, які працюють? Відповіді на ці запитання ще десятиліття тому сформулював Енді Ґроув, співзасновник Intel, у книзі «Результативний менеджмент».
Разом із практиками обговоримо управлінські принципи Ґроува та розберемося, як застосовувати їх у сучасному бізнесі.
Своїм досвідом ділитимуться:
🎙 Юлія Свириденко — президентка KSE Business School .
🎙 Антон Мартинов — засновник видавництва «Лабораторія»
🎤 Олександра Бала — PR-директорка Genesis, модераторка зустрічі
📍 29 жовтня | 19:00 | Київ
Участь за попередньою реєстрацією: https://cutt.ly/ryR9lWAZ
Як масштабувати свій вплив, ухвалювати ефективні рішення та будувати процеси, які працюють? Відповіді на ці запитання ще десятиліття тому сформулював Енді Ґроув, співзасновник Intel, у книзі «Результативний менеджмент».
Вона стала однією з найвпливовіших праць про менеджмент у Кремнієвій долині, а тепер уперше вийшла українською завдяки видавництву «Лабораторія» та Genesis Press.
Разом із практиками обговоримо управлінські принципи Ґроува та розберемося, як застосовувати їх у сучасному бізнесі.
Своїм досвідом ділитимуться:
🎙 Юлія Свириденко — президентка KSE Business School .
🎙 Антон Мартинов — засновник видавництва «Лабораторія»
🎤 Олександра Бала — PR-директорка Genesis, модераторка зустрічі
📍 29 жовтня | 19:00 | Київ
Участь за попередньою реєстрацією: https://cutt.ly/ryR9lWAZ
🔥13❤6
Скроль із користю: 10 ШІ-експертів для твоєї стрічки в X/Threads
Продовжуємо налаштовувати алгоритми соцмереж на інсайти та збирати твою ШІ-бульбашку!
📱 Diogo Almeida
Колишній дослідник OpenAI, співавтор InstructGPT та автор моделі Jev у TypeSafe AI.
📱 Andrej Karpathy
Співзасновник OpenAI, колишній директор з ШІ в Tesla та автор терміна vibe coding.
📱 Matt Van Horn
Технологічний підприємець і розробник open-source інструментів для ШІ-агентів.
📱 Hamel Husain
ML-інженер, який спеціалізується на AI evals — оцінюванні якості ШІ-систем.
📱 Geoffrey Huntley
Інженер та автор Ralph Loop — техніки автономної роботи ШІ-агентів над кодом.
📱 Nathan Lambert
Дослідник машинного навчання, експерт із post-training та відкритих ШІ-моделей.
📱 Cat Wu
Head of Product Claude Code в Anthropic. Ділиться досвідом розвитку ШІ-продукту та новими можливостями Claude Code.
📱 Elvis Saravia
Дослідник ШІ, регулярно розбирає нові наукові статті про LLM і ШІ-агентів, пояснюючи їхнє практичне значення.
📱 Noam Brown
Дослідник OpenAI, один із розробників reasoning-моделі o1. Ділиться дослідженнями про те, як навчити ШІ ефективніше розв'язувати складні задачі.
📱 Thomas Wolf
Співзасновник і Chief Science Officer Hugging Face.
Щоб не шукати ШІ-інсайти — зроби так, аби вони самі з'являлися у твоїй стрічці. Зберігай добірку 😉
Продовжуємо налаштовувати алгоритми соцмереж на інсайти та збирати твою ШІ-бульбашку!
Минулого разу ми ділилися добіркою експертів, за якими варто стежити у LinkedIn, а сьогодні — досліджуємо ШІ-голоси у стрічці X.
Колишній дослідник OpenAI, співавтор InstructGPT та автор моделі Jev у TypeSafe AI.
Співзасновник OpenAI, колишній директор з ШІ в Tesla та автор терміна vibe coding.
Технологічний підприємець і розробник open-source інструментів для ШІ-агентів.
ML-інженер, який спеціалізується на AI evals — оцінюванні якості ШІ-систем.
Інженер та автор Ralph Loop — техніки автономної роботи ШІ-агентів над кодом.
Дослідник машинного навчання, експерт із post-training та відкритих ШІ-моделей.
Head of Product Claude Code в Anthropic. Ділиться досвідом розвитку ШІ-продукту та новими можливостями Claude Code.
Дослідник ШІ, регулярно розбирає нові наукові статті про LLM і ШІ-агентів, пояснюючи їхнє практичне значення.
Дослідник OpenAI, один із розробників reasoning-моделі o1. Ділиться дослідженнями про те, як навчити ШІ ефективніше розв'язувати складні задачі.
Співзасновник і Chief Science Officer Hugging Face.
Щоб не шукати ШІ-інсайти — зроби так, аби вони самі з'являлися у твоїй стрічці. Зберігай добірку 😉
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👏2🔥1