🚨 Большинство людей начинают изучать AI.
Но большинство начинают не с того места ‼️

Ты изучаешь prompt engineering — это хорошо.
Пользуешься ChatGPT — отлично.
Но это не создание AI. Это просто использование инструментов AI.

Если ты хочешь создавать реальные AI-продукты, вот твоя карта из 9 уровней:

1 → Generative AI — точка входа. GPT, Claude, Gemini. Дизайн промптов, fine-tuning, персонализация.
2 → NLP — анатомия языка. Embeddings, RAG pipeline, семантический поиск. 70% компаний всё ещё застряли на этом уровне.
3 → Machine Learning — нельзя пропускать. Подготовка данных, оценка моделей, MLOps. Без этого всё построено на песке.
4 → Deep Learning — для сложных систем. Transformers, CNN, transfer learning. Используется в медицине, автономных системах, исследованиях.
5 → Computer Vision — высокий спрос. Object detection, видеоаналитика, 3D-зрение. Пока ещё не перенасыщенная ниша.
6 → AI Agents — уровень, который многие пропускают. Планирование, системы памяти, интеграция инструментов. По данным Gartner, к 2026 году 60% компаний будут использовать это.
7 → Agentic AI — от ответов к действиям. Архитектура planner-executor, координация мультиагентов. Специалисты зарабатывают на 15–20% больше, чем обычные ML-инженеры.
8 → Robotics — следующий рубеж. SLAM, сенсорная фьюзия, управление в реальном времени. Ещё развивается, но возможностей много.
9 → AI Ethics & Governance — незаметно, но критично. Обнаружение bias, compliance, аудит. Эра регулирования уже началась.

Одно ясно:
Prompt engineering — это не экспертиза в AI. Инструменты меняются за месяцы. Структура уровней остаётся.

Практическая точка старта: выбери одно — Agents, NLP или Computer Vision. Сделай 2–3 реальных проекта. Затем добавь автоматизацию.