Gatsby
ВЕЧНЫЙ
- Регистрация
- 10 Окт 2018
- Сообщения
- 52,253
- Реакции
- 270,491
[Елена Суханова]
ИИ для нутрициологов (2026)

Вышел новый курс «ИИ для нутрициологов»!
Долгожданный. Остро необходимый еще в прошлом году.
Курс обучает использовать ИИ как инструмент усиления экспертизы и автоматизации рутинных задач.
Участники получат логику выбора ИИ-инструментов и платформы, алгоритм персонализации, выбор модели под конкретные задачи, лайфхаки и промты, проверенные временем.
Мы разберем Perplexity и Ivory mind, которые покрывают 100% задач любого нутрициолога.
Курс проходит в закрытом канале ВК, который будет поддерживаться в течении 2026 года
(при обновлении или появлении значимых новостей, будут обновления и новые уроки и посты).
Вас ждут 2 лекции + коллекция промтов в закрытом сообществе ВК.
Содержание:
Что такое LLM
Сильные и слабые стороны LLM
Что мы можем делегировать ИИ
Критерии выбора ИИ: какой лучший?
Работа с источниками, результаты научного поиска и валидность информации
Персонализация и организация профессиональной среды в ИИ
Преимущества Perplexity: прозрачность, отсутствие ВПН, видимость источников.
Работа с библиотекой в Ivory mind
Тонкие настройки под задачи
Выбор моделей, практические нюансы
Практическая часть отладки ИИ под свои задачи
Список промтов
Подробнее:
Скачать:
ИИ для нутрициологов (2026)

Вышел новый курс «ИИ для нутрициологов»!
Долгожданный. Остро необходимый еще в прошлом году.
Курс обучает использовать ИИ как инструмент усиления экспертизы и автоматизации рутинных задач.
Участники получат логику выбора ИИ-инструментов и платформы, алгоритм персонализации, выбор модели под конкретные задачи, лайфхаки и промты, проверенные временем.
Мы разберем Perplexity и Ivory mind, которые покрывают 100% задач любого нутрициолога.
Курс проходит в закрытом канале ВК, который будет поддерживаться в течении 2026 года
(при обновлении или появлении значимых новостей, будут обновления и новые уроки и посты).
Вас ждут 2 лекции + коллекция промтов в закрытом сообществе ВК.
Содержание:
Что такое LLM
Сильные и слабые стороны LLM
Что мы можем делегировать ИИ
Критерии выбора ИИ: какой лучший?
Работа с источниками, результаты научного поиска и валидность информации
Персонализация и организация профессиональной среды в ИИ
Преимущества Perplexity: прозрачность, отсутствие ВПН, видимость источников.
Работа с библиотекой в Ivory mind
Тонкие настройки под задачи
Выбор моделей, практические нюансы
Практическая часть отладки ИИ под свои задачи
Список промтов
Подробнее:
Скрытое содержимое доступно для зарегистрированных пользователей!
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.