Начинайте с практики и усиливайте теорию позже: концепты → инструменты → проекты → теория.
С Lernix AI можно быстро превращать материалы в квизы и карточки, чтобы учиться через активное вспоминание.
Миф vs реальность: “без математики нельзя”
Миф: пока не выучишь сложную математику, начинать бессмысленно.
Реальность: на старте важнее порядок обучения и умение проверять качество.
Математика становится критичной, когда вы хотите тренировать модели с нуля или заниматься исследованием. Но если цель — практические навыки:
- просите структурированный вывод
- опирайтесь на источники (RAG/документы)
- оценивайте на примерах (а не на “кажется”)
7‑дневный старт (без математики, но с результатом)
- День 1: 10 терминов (LLM, токены, эмбеддинги, RAG, eval set).
- День 2: 5 шаблонов промптов под ваши задачи.
- День 3: PDF/статья → резюме + 10 вопросов.
- День 4: 20 карточек + повторение.
- День 5: мини‑workflow (вход → выход) для одной реальной задачи.
- День 6: 10 тест‑промптов + чек‑лист качества.
- День 7: 1‑страничная ретро: что сработало и что дальше.
Идеи проектов (просто и полезно)
- материалы для учёбы → квизы + карточки
- заметки встречи → action items + письмо‑follow‑up
- тикеты поддержки → темы + варианты ответов
- SOP/политики → чек‑лист + вопросы для онбординга
- YouTube‑урок → пошаговая инструкция + вопросы для практики
Интуиции вместо вычислений
- Эмбеддинги: “карта смысла” (похожие вещи ближе)
- RAG: “открытая книга” (сначала ищем, потом отвечаем)
- Оценка: повторяемая рубрика, а не настроение
FAQ
Когда всё‑таки учить математику?
Когда проект требует тренировки/тюнинга/глубокого анализа. До этого не блокируйтесь.
Как понять, что я учусь?
Если отвечаете по памяти и улучшаете результаты итерациями — вы учитесь.