Вот ссылка: бесплатный курс Microsoft по нейронкам — 21 урок и как его пройти

Обещал в ролике ссылку — вот она: github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners. Бесплатный курс от инженеров Microsoft, 21 урок, платить не за что. Но ссылка без схемы прохождения бесполезна, поэтому дальше — то, как ты её используешь. Ты построишь себе учебный конвейер в своём агенте: он берёт урок, объясняет его так, чтобы понял десятилетний ребёнок, и собирает вместе с тобой приложение из практической части. Темп — урок за вечер. Через две недели большие и малые языковые модели, RAG, эмбеддинги, дообучение и сборка собственных агентов перестанут быть чёрным ящиком.

Читать курс подряд глазами не работает: там теория, написанная инженерами для инженеров. Работает одно — отдавать урок агенту и заставлять объяснять, пока не поймёшь. Ниже каждый узел из ролика — отдельным шагом, с фразой, которую ты копируешь агенту.

1Что понадобится

2Настраиваем по шагам

Шаг 1. Карта курса на 14 вечеров

Первое, что ломает людей — 21 урок выглядит как стена. Поэтому до учёбы ты получаешь карту: что в каждом уроке, где теория, а где практическое задание со сборкой приложения. И сразу расписание: какой урок в какой вечер. Карта убирает вопрос «а с чего начать» — ты просто открываешь вечером свой план.

Глазами проверяешь так: в таблице 21 строка, названия по-русски, и ты видишь, в каких уроках есть сборка приложения. Если агент выдал 10 уроков или «примерный список» — скажи ему открыть страницу заново и выписать всё, что там реально есть.

Шаг 2. Первый урок — как десятилетнему

Это главный приём из ролика. Ты не читаешь урок — ты скармливаешь его агенту и требуешь объяснения на уровне ребёнка: бытовыми примерами, без непереведённых английских терминов. Агент разжёвывает каждый шаг. И сразу после — проверка, иначе через час от урока ничего не останется.

Получиться должно объяснение, которое ты можешь пересказать вслух другому человеку, и пять вопросов с разбором твоих ответов. Если агент ограничился пересказом заголовков — требуй пример из жизни на каждый термин.

Шаг 3. Практика из урока: собираем приложение

В курсе не только теория — к урокам идут практические задания со сборкой приложений. Это та часть, за которую курс и стоит проходить: руками. Ты не печатаешь код, ты ведёшь агента — он ставит и настраивает всё нужное сам, а после каждого шага объясняет, что сделал.

Результат вечера — работающее приложение из урока, которое ты видишь в браузере или в окне программы, и своими словами можешь сказать, что оно делает. Не заработало — пусть агент показывает, на каком шаге сломалось, и объясняет причину, а не молча переписывает всё заново.

Шаг 4. Эмбеддинги и RAG: почему агент выдумывает факты

Это тот урок, из-за которого ты и смотрел ролик. Если ты вайб-кодишь и устал от того, что агент уверенно врёт — ответ здесь. Эмбеддинги — про то, как модель понимает близость смыслов. RAG — про то, как ей подсунуть твои документы, чтобы она отвечала по ним, а не по памяти. Разбирать это надо на своём тексте, тогда щёлкает сразу.

Проверка простая: задаёшь приложению вопрос, ответ на который есть только в твоём документе, и видишь правильный ответ со ссылкой на нужный кусок. Потом задаёшь вопрос, которого в документе нет — и приложение должно сказать, что не знает, а не сочинить.

Шаг 5. Большие и малые модели: что когда брать

Курс отдельно разбирает большие и малые языковые модели. Для тебя это практический выбор: за что ты платишь токенами, а что спокойно крутится маленькой моделью. После этого вечера ты перестаёшь брать самую дорогую модель на любую задачу по привычке.

На выходе — таблица на один экран и твоя задача с обоснованным выбором модели. Если агент пишет «зависит от случая» без цифр и примеров — гони его за конкретикой в урок.

Шаг 6. Дообучение перестаёт быть чёрным ящиком

Дообучение звучит страшнее всего, а на деле это третий инструмент рядом с промптом и базой знаний. Задача этого вечера — не научиться дообучать всё, а понять, когда дообучение нужно, а когда ты просто сожжёшь деньги и время там, где хватило бы RAG.

Понял — если можешь на любой своей задаче сказать в одно предложение, чем её решать: промптом, базой знаний или дообучением. Это и есть выход из чёрного ящика.

Шаг 7. Свой агент из уроков курса

Финальная часть обещания из ролика — как легко создавать собственных агентов. В курсе есть уроки по агентам, и собирать первого нужно не абстрактного, а под одну свою реальную задачу. Тогда ты видишь изнутри, что агент — не магия, а набор понятных частей.

Получиться должен работающий агент, который делает одну твою задачу от начала до конца, и твоё понимание его устройства: где он берёт данные, где думает, где действует.

Шаг 8. Дневник курса, чтобы не слиться на пятом уроке

Две недели подряд — это и есть вся сложность. Поэтому последний узел конвейера: агент ведёт твой дневник и сам поднимает прошлый урок перед новым. Повторение чужими вопросами держит материал в голове лучше любых конспектов.

Через неделю ты открываешь дневник и видишь семь записей и список своих слабых мест. Этот список — то, к чему возвращаешься отдельным вечером.

3Кому подходит

Подходит тем, кто уже вайб-кодит и устал не понимать, почему агент выдумывает факты и зачем ему база знаний. Подходит тем, кто готов отдать 14 вечеров и отвечать на проверочные вопросы, а не просто пролистывать объяснения. Не подходит тем, кто ждёт денег сразу после курса: свою фабрику ИИ-роликов мы строили год, прежде чем пошли лиды, и идут они с органики. Понимание моделей ускоряет работу, но этот год не отменяет. Человек тут обязателен в двух местах: решить, какую свою задачу ты решаешь на практике, и честно сказать «я не понял» — агент объяснит сколько угодно раз, но за тебя не поймёт.