Beetroot Academy
Завантажуємо сторінку…
0%
Машинне навчання змушує комп'ютери робити те, що роблять люди – вчитися на власному досвіді. Ти самостійно порахуєш, за скільки продати авто, або скільки потрібно текіли для "маргарити" на п'ятьох друзів. Але іноді потрібно обчислювати складніші завдання й врахувати сотні факторів, а люди занадто ледачі, та не все тримають в голові.
Нехай хтось інший подивиться на дані, проаналізує, знайде закономірність і навчиться передбачати відповіді для нас, ледачих. Наприклад, машина. Так, ми можемо її навчити.
Медіа-сайти використовують машинне навчання, щоб рекомендувати конкретну пісню або фільм. Ритейлери – щоб відстежувати нашу з тобою поведінку, як покупців. Ще його використовують в додатках розпізнавання голосу, для впізнавання облич, трейдингу, й навіть в медицині, наприклад – для виявлення пухлин. Одним словом – майже всюди.
Ти хочеш влаштувати вечірку і зробити добре всім?
Хтось їсть м'ясо, хтось – лиш рибу, інші п'ють, але не всі. Одні – ігристе, інші – червоне. Хтось слухає джаз, а хтось – панк-рок. Внутрішній івент менеджер вже з'їхав з глузду. Тут тобі могла б допомогти навчена машина.
"Навчай мене", – сказав комп'ютер
Щоб навчити машину, потрібні три прості (або не прості) речі:
Дані (Data). Тут працює правило: “Чим більше – тим краще”. Звичайно, краще для машини, а не для тебе. Можна забути врахувати чиюсь алергію на морепродукти, чи нелюбов до просеко.
Машині простіше видавати правильний результат, коли вона має багато точних даних. Хочемо розуміти інтереси користувача – потрібні його лайки й пости (привіт, соцмережі й контекстна реклама). Хочемо визначати спам – потрібні приклади спам-листів. Хочемо обрати універсальне меню для вечірки – потрібно врахувати смакові переваги й заборони всіх гостей.
Дані збирають вручну, або автоматично. Найрозумніші компанії використовують для цього нас із тобою. ReCaptcha, коли тебе просять вибрати пальми на зображенні й переконатися, що ти не робот – це воно.
Ще потрібні ознаки (Features). Це описи даних, залежно від мети – пробіг автомобіля, стать користувача, його дієта або улюблений музичний жанр. Машина має знати, на що конкретно їй дивитися. Круто, коли дані – це таблиця, назви колонок і є ознаками (фічами).
І алгоритми (Algorithms). Їх багато, і одну задачу можна вирішити різними методами майже завжди. Вибір алгоритму впливає на точність, швидкість роботи й розмір готової моделі. Потрібно підібрати найвірніший метод.
Важливо розуміти одне – якщо даних замало, або вони не точні, не допоможе навіть найкращий алгоритм. Збирай більше даних.
Машина може передбачити, запам'ятати, відтворити й обрати найкраще. Але не може вийти за рамки завдання й створити щось нове. Наприклад – нагадати, що ти забув запросити Валеру на свою вечірку, якщо його заздалегідь не було у списку запрошених. Але може врахувати, що Валера п'є лише пиво, й не любить помідори.
Види машинного навчання
Ми не планували залазити в хащі й розповімо тільки про класику. Буває, п'яту годину дивишся Youtube через рекомендовані до перегляду ролики – це робить свою справу алгоритм навченого Youtube.
Класичне навчання буває з вчителем (Supervised Learning), і без (Unsupervised Learning).
Розберемося, хто такий вчитель. Метод з ним передбачає, що машина має вчителя, який говорить, як правильно. І що дані заздалегідь розбиті на категорії. Ти показуєш машині фото Валери (все-таки не забуваєш про нього, молодець) і вказуєш, що це хлопець. І фото Альони з позначкою, що вона дівчина.
Без вчителя складніше – ти показуєш фотографії всіх і просиш машину самостійно розібрати запрошених на групи.
З вчителем простіше й точніше
Завдання з вчителем є двох типів: класифікація – розділить всі музичні побажання гостей за жанром і ти складеш оптимальний плейлист (прогноз категорії об'єкта), і регресія – підкаже, коли краще почати вечірку щоб все доїхали без заторів (прогноз місця на числовій прямій).
Класифікація – найпопулярніший метод в машинному навчанні, вона розділяє об'єкти за заздалегідь відомою ознакою: кросівки за брендом, музику за жанром, статті за мовою й рубриками.
Cюди входять такі алгоритми: Наївний баєсів класифікатор, Дерева Рішень, Логістична Регресія, K-найближчим сусідам, Метод Опорних Векторів.
Регресія працює майже так само, як класифікація, тільки з числами замість категорії. Вона добре справляється з завданнями, де є залежність від часу: аналіз попиту і продажів, пробки на дорозі в різний час доби. Якщо зовсім просто – малює лінію вздовж точок, яка в середньому відображає залежність.
Машинне навчання, штучний інтелект і повстання роботів
Коли машина вже знає, як правильно, автоматично з'являється і зворотна сторона – як неправильно. Якщо якась ознака (фіча) не вписується в модель – ти теж можеш це відстежити. Наприклад, в медицині на МРТ.
Чим простіші дані (цифри, таблиці, літери), тим простіші алгоритми. Зображення та обличчя – вже складніше завдання, тут допоможуть нейромережі, власне для чого їх і вигадали.
Важливо розуміти тільки одне, що нейромережі це лише один з видів машинного навчання. А машинне навчання, своєю чергою, лише розділ штучного інтелекту, нехай і один з найважливіших.
Машини вміють багато, але не все. Так що повстання не буде. А якщо це і станеться, то влаштуй прощальну вечірку й не забудь запросити Валеру.
Поряд із програмами з класичних IT-професій Beetroot Academy системно розвиває навчання в defence tech та dual-use технологіях, орієнтованих на досвідчену технічну аудиторію та реальні індустрійні запити.
За понад 12 років роботи Beetroot Academy навчила 14 000+ студентів, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія акредитована європейською організацією Almega та відповідає шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Академія вже співпрацює з великими європейськими компаніями, проводячи тренінги та воркшопи з підвищення кваліфікації команд у сферах штучного інтелекту, проєктного менеджменту, кібербезпеки та інших прикладних технологій, і паралельно розпочинає масштабування апскілінг-програм для українського ринку — з фокусом на розвиток команд, що драйвлять економіку країни. Цей досвід став основою для нового етапу розвитку — роботи зі складнішими технологіями та аудиторією, якій важлива системна інженерна підготовка.
Новий візуальний стиль став стриманішим і глибшим, поєднуючи інженерну зрілість із відчуттям тепла та стійкості через продумані кольорові акценти. Ілюстрації залишаються важливою частиною візуальної мови Beetroot — вони передають культуру, людяність і tech-forward характер бренду.
З листопада 2025 року Beetroot Academy запустила п’ять груп з Embedded Development для ready-to-train engineers — технічних спеціалістів, які прагнуть працювати з реальними системами, бачити фізичний результат своєї роботи та застосовувати свої навички у MilTech, Robotics, Energy automotive та healthcare. Напрям орієнтований на фахівців із software, engineering або IT-бекграундом, які шукають системний перехід до роботи з апаратно-програмними та dual-use рішеннями з високим рівнем відповідальності та впливу.
Навчання розроблене спільно з топ-спеціалістами індустрії. Викладають senior embedded-інженери з багаторічним практичним досвідом, серед яких Олександр Іванчук, Ігор Гала, Володимир Калюжний та інші експерти галузі.
Компанія планує активно розвивати hardware-напрям і запускати нові продукти для підготовки інженерів.
Фокус Академії залишається незмінним: практична освіта, інженерний підхід і робота з контекстом застосування технологій. Програми з defense і dual-use контекстів орієнтовані на розвиток глибокої, прикладної експертизи.
Beetroot Academy працює з освітою, що не зводиться до швидких рішень, а формує практичну цінність і довгостроковий сенс для інженерів, IT-спеціалістів і нетехнічних ролей у технологічних індустріях.
За понад 12 років через програми Beetroot Academy пройшли 14 000+ фахівців, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія співпрацює з 400+ експертами у власному нетворку та акредитована європейською організацією Almega, що підтверджує відповідність шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Цей досвід ліг в основу роботи з корпоративними клієнтами — з розумінням того, як навчаються дорослі команди, які виклики стоять перед бізнесом і які навички справді мають прикладну цінність.
Сьогодні Beetroot Academy посилює напрям корпоративних воркшопів для команд. Це онлайн-формати з експертами-практиками, які допомагають командам швидко зрозуміти новітні технології та застосовувати їх у щоденній роботі.
Ми проводимо стандартизовані практичні воркшопи для команд середнього та великого бізнесу, що дозволяють узгодити підходи, сформувати спільну робочу мову та впроваджувати інструменти одразу після навчання.
Портфель корпоративних програм Beetroot Academy сфокусований на темах, які мають прямий вплив на ефективність команд і готовність бізнесу до технологічних змін.
ШІ для продуктивності
Воркшоп для команд, які хочуть перетворити ШІ з експерименту на системний інструмент роботи. Практичне застосування GenAI: автоматизація рутини, швидші рішення, оптимізація щоденних процесів і зростання продуктивності.
ШІ для розробників
Інтеграція AI в цикл розробки: генерація та рев’ю коду, тестування, аналіз вимог, документація. Команди відпрацьовують реальні сценарії використання інструментів для підвищення швидкості delivery та якості технічних рішень.
Agile, Scrum та Kanban з ШІ
Адаптація Agile-підходів до реальних задач команди. ШІ вбудовується в планування, backlog, user stories та ретроспективи, щоб зменшити операційну рутину, підвищити прозорість і зробити процеси передбачуваними.
Green Coding
Енергоефективність коду та стійка архітектура рішень з урахуванням вимог європейських ринків і ESG-контексту. Воркшоп допомагає командам оптимізувати технічні рішення та закладати довгострокову ефективність продукту.
Beetroot Academy працює з компаніями заради результату, а не відпрацьованого часу. Команди отримують доступ до актуальної галузевої експертизи, перевіреної методології та практиків з реальним досвідом. Фокус на практиці залишається ключовим — близько 70% кожного воркшопу присвячено роботі з кейсами та вправам, які допомагають командам зрозуміти, як застосовувати знання у своїй реальності, а не створюють ілюзію миттєвих змін.
Для HR та L&D менеджерів Beetroot Academy пропонує партнерство, орієнтоване на результат:
Оновлений візуальний стиль Академії став стриманішим і зрілішим — він відображає фокус на експертності, системному підході та довгостроковій співпраці з бізнесом.
Beetroot Academy позиціонує себе як надійного освітнього партнера для компаній, які розглядають розвиток команд не як разову ініціативу, а як інвестицію в стійкість і готовність до майбутніх викликів.
Тренінг для нас — не самоціль. Головне — розвиток компетенцій і відчутний вплив на результати команди.
За 12 років через програми Beetroot Academy пройшли 14 000+ студентів, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія акредитована європейською організацією Almega та відповідає шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Оновлення бренду відображає дорослішання Академії та чесний підхід до зміни професії як тривалого процесу. Beetroot Academy не обіцяє легкого входу в IT чи гарантованого працевлаштування за кілька місяців. Натомість вона пропонує інструменти, практичні навички та менторську підтримку для тих, хто готовий інвестувати час і зусилля у власний розвиток.
Навчання будується як партнерство, у якому результат можливий лише за умови спільної відповідальності: експертизи та підтримки з боку Академії й активної залученості з боку студента.
Освітні програми Beetroot Academy поєднують кілька ключових елементів:
Роль студента в цьому процесі є визначальною. Регулярна практика, розвиток soft skills і робота з кар’єрними можливостями — необхідні умови для досягнення стійкого результату.
Beetroot Academy пропонує курси-професії для тих, хто переходить в IT з інших сфер або системно змінює напрям розвитку.
Технічні напрями: Front-end розробка, Python розробка, QA Manual.
Нетехнічні напрями: Project Management в IT, Business Analysis в IT, Digital Marketing, HR Generalist.
Дизайн: UI/UX Design.
Для людей, які лише починають замислюватися про зміну професії, Академія створила безплатні формати знайомства з IT: кар’єрний тест для визначення схильності до напрямів та самостійний практичний курс, у межах якого можна спробувати кілька популярних ролей на практиці.
Beetroot Academy формує середовище, у якому зміна професії відбувається через практику, підтримку спільноти та партнерство. Це шлях, що потребує послідовності й відповідальності, але саме такий підхід робить кар’єрний результат реальним і довгостроковим.
У Beetroot Academy ми добре розуміємо цю реальність і не очікуємо від студентів «ідеальної присутності» в умовах, які вони не контролюють. Ми підлаштовуємо навчальний процес, даємо гнучкість і підтримку, щоб рухатися вперед навіть у складні періоди. Цей гайд — про практичні кроки, які допоможуть тобі організувати навчання під час блекаутів, і про те, як саме Академія залишається поруч.
Попри непередбачуваність блекаутів, можна зробити кілька кроків, які допоможуть тобі залишатися в ритмі навчання навіть тоді, коли світло зникає.
Важливо підготувати всю техніку до планового відключення. Ось детальні поради, як це зробити.
Найважливіше в блекаут — це стабільне джерело інтернету. Добра новина: у більшості випадків інтернет можна зберегти навіть без світла, якщо правильно підготуватися.
Оптоволоконний інтернет — найстабільніший варіант під час відключень світла. Такі мережі часто залишаються активними навіть коли мікрорайон знеструмлений, адже оптика не залежить від локальних електромереж.
Але для того, щоб інтернет працював у тебе вдома, твій роутер і ONU-модем все одно мають отримувати живлення (про це — в наступних пунктах).
Якщо ти поки що користуєшся мідним кабелем або іншим типом підключення, перехід на оптику — найкраще, що можна зробити перед сезонними блекаутами.
Схема проста:
Це одноразова послуга, яка надалі суттєво підвищить стабільність інтернету в блекаути.
Ці прості питання допоможуть зрозуміти, на скільки годин інтернет у тебе гарантовано буде доступний, навіть якщо світла немає.
Це маленька коробочка, яка живить твій роутер і оптичний модем (ONU) кілька годин, навіть коли в будинку немає світла.
Перевага: стабільно, просто, без складних налаштувань.
1. Дістань UPS з коробки та увімкни його в розетку, щоб повністю зарядити (перший заряд може тривати 4–6 годин).
2. Знайди на UPS виходи для живлення
Більшість моделей мають:
Для роутерів і ONU найчастіше використовуються 12V або 9V.
3. Візьми кабель, який входить у комплект UPS або використай кабель, що підходить до твого роутера. Зазвичай це штекер 5.5×2.1 мм — найпоширеніший стандарт.
4. Під’єднай UPS до свого ONU (оптичного модема)
Модем має загорітися та працювати, навіть якщо світла немає.
5. Так само під’єднай роутер
Якщо в UPS є два виходи, підключайте обидва пристрої.
Якщо один — використай розгалужувач (його часто додають у комплект).
6. Переконайся, що індикатори на UPS світяться
Це означає, що UPS працює та живить пристрої.
7. Від’єднай UPS від розетки та перевір, чи інтернет працює під час «симуляції блекауту».
Це важливий тест: якщо все працює — ти готовий до реального відключення.
Найбюджетніший і дуже ефективний спосіб.
Як це працює:
Переваги:
⚠️ Важливо: перед покупкою павербанка дізнайся, який вольтаж потрібен твоєму роутеру та модему (частіше 9В або 12В).
Гарна опція як резерв, але не варто розраховувати на стабільність: під час блекаутів мережі перевантажуються, і швидкість падає.
Під час тривалих відключень світла найважливіше — зберігати пристрої «живими» якомога довше і мати альтернативні джерела живлення.
Телефон — це і зв’язок, і навчання, і точка доступу, і спосіб зайти в LMS.
Що зробити:
У блекаут смартфон — це твоя основна «перша допомога» для навчання.
Планшет споживає більше, ніж телефон, але значно менше, ніж ноутбук.
Ідеально підходить для перегляду записів, читання матеріалів, виконання частини домашніх завдань.
Поради:
Щоби ноут працював довше:
Зарядні станції для автономного живлення ноутбука:
Світло — це не лише комфорт, а й безпека та можливість продовжувати навчання. Добре мати кілька незалежних джерел, які не потребують електромережі.
Світильники та ліхтарі на акумуляторах:
Нагадуємо також про нашу реферальну програму: усі студенти та випускники Академії отримують сертифікат у Rozetka у 2000 грн за рекомендацію наших курсів. Ти можеш витратити їх зокрема на придбання важливої техніки. А той, хто прийде навчатися за рекомендацією, отримує бонусом знижку на курс.
Аварійні відключення трапляються раптово, і це може вибивати з ритму. Але для нас це звична реальність, і ми не очікуємо, що студент зможе контролювати такі ситуації. Якщо світло зникло прямо під час уроку — це не проблема.
Ось що варто зробити:
Немає потреби писати в ту ж секунду. Коли зʼявиться зв’язок, достатньо короткого повідомлення в чаті:
«У нас аварійне відключення, не вийшло продовжити заняття, я перегляну запис та підготую питання на наступну зустріч».
Блекаути — це не твоя відповідальність. Ми це розуміємо, враховуємо і не очікуємо «стабільності», коли її об’єктивно неможливо забезпечити.
Викладачі готові відповісти на питання у чаті або коротко пояснити важливі моменти, які ти пропустиш через відключення. Головне — не соромся просити про допомогу.
Ми розуміємо, що навчатися під час блекаутів — це додатковий стрес. Тому будуємо освітній процес так, щоб він залишався гнучким і доступним навіть тоді, коли зовнішні обставини постійно змінюються. Наша мета — не просто передати знання, а підтримати вас у вашому темпі та ваших реальних умовах.
Ось як ми допомагаємо студентам залишатися в навчанні, навіть коли світло зникає.
Якщо ти пропустив урок або не зміг повернутися після відключення, ти завжди можеш переглянути запис у зручний час у ЛМС. Жоден важливий фрагмент матеріалу не губиться, та й записи лишаються з тобою навіть після завершення навчання.
Під час масових або тривалих відключень викладачі подовжують дедлайни та підлаштовуємо графік за попередньої домовленості. Від тебе не вимагається здати завдання в умовах, коли це фізично неможливо — просто проговори цей момент із групою.
Викладачі можуть відкрити групі доступ до матеріалів в ЛМС наперед, щоби їх можна було опрацювати у своєму темпі, коли є світло та інтернет. Також радимо їх завантажити, щоби відкрити навіть без світла.
Наші викладачі відкриті до питань у чаті й завжди допоможуть розібратися у складних темах, навіть якщо ти пропустив частину заняття. За потреби вони можуть дати додаткові пояснення або коротку консультацію.
Менеджери підтримують тебе протягом всього курсу, роз’яснюють організаційні моменти та допомагають підлаштувати навчання під твою ситуацію під час блекаутів. Ти не залишаєшся наодинці з труднощами.
Наші студенти часто діляться своїми лайфхаками, надихають одне одного, разом шукають рішення і підтримують у моменти, коли важко. Ми пишаємося цією атмосферою взаємної опори — вона не менш важлива, ніж контент курсу.
Як бачиш, наша головна ідея — ми з усім допоможемо, головне не соромитися попросити про допомогу. Пам'ятай, що ти не один із відключеннями, ми всі розуміємо ситуацію і готові адаптуватися разом з тобою.
Блекаути не повинні зупиняти твій розвиток — але й не повинні ставати додатковим тягарем. Ми в Beetroot Academy розуміємо, наскільки складно інколи поєднувати навчання з реаліями воєнного часу, і робимо все, щоб підтримати тебе на кожному етапі. Ти можеш вчитися тоді, коли це можливо, у форматі, який тобі підходить, і в темпі, що відповідає твоїм обставинам.
Ми поруч, щоб допомогти тобі пройти цей шлях навіть у нестабільні періоди. Ти не один. Твоє прагнення рухатися вперед — це вже великий крок. А ми будемо поруч, щоб зробити цей шлях легшим і стабільнішим, наскільки це можливо.
.jpg)
