Искусственный интеллект в ценообразовании: автоматизация смет

Модуль 1: Готовые ИИ-решения для автоматизации сметной работы
Проблема: Как быстро извлечь и систематизировать данные из PDF-файлов?

Обзор платформы aitm.online:

• Разбор реальных решений:
• ИИ для формирования КАЦ из PDF: пакетное извлечение наименований, цен и реквизитов с привязкой файлов в КАЦ
• Автоматическая группировка позиций КАЦ по маркам материалов
• Инструмент сверки цен: проверка цен КАЦ с вложенными файлами
• Конвертер PDF в Excel и другие полезные модули (СВОР, группировка расценок)

Результат: Понимание, какие задачи можно автоматизировать и сэкономить часы ручной работы.

Модуль 2: Обзор ИИ сервисов: Яндекс Алиса, GigaChat, DeepSeek
Проблема: Как использовать мощь больших языковых моделей для работы сметчика?

• Сравнительный обзор популярных нейросетей, нюансы работы с сервисами
• Работа с API: что это такое простыми словами и как это позволяет интегрировать ИИ в ваши процессы?
• Главные ограничения: размеры контекста, сравнение цен сервисов

Результат: Научитесь использовать публичные ИИ-сервисы.

Модуль 3: Свой собственный ИИ: работа с локальными данными (RAG)
Проблема: Как заставить ИИ работать с вашей внутренней базой расценок, ГОСТами и технической документацией?

• Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation):
• Принцип работы, подготовка данных для RAG
• Демонстрация в действии: тестируем RAG в программе GPT4ALL

Результат: Представление о том, как создать персональную экспертную систему на базе ИИ, которая знает вашу специфику.

Модуль 4: Железо для локального ИИ: бюджетные варианты и подводные камни
Проблема: Какое оборудование нужно для запуска своей нейросети дома или в офисе?
Практический опыт:

• Запуск локального ИИ: на процессоре и видеокарте
• Опыт запуска на майнерских видеокартах
• Выбор между игровыми и профессиональными видеокартами
• Критерии при сборке или покупке бюджетной рабочей станции для ИИ

Результат: Четкое понимание, какие инвестиции в оборудование потребуются и как избежать дорогостоящих ошибок.

Модуль 5: Железо для локального ИИ: как выбрать и на чем сэкономить

• продолжение темы по выбору оборудования — от бюджетных решений до профессиональных станций;
• основные компоненты (процессор, видеокарта, память) и их влияние на производительность;
• запуск на игровых и майнерских видеокартах: плюсы, минусы и ограничения.

Модуль 6: Техническая основа: как ИИ работает «под капотом»

• как системы искусственного интеллекта обрабатывают файлы и изображения;
• как передаются и анализируются данные;
• какие ошибки чаще всего допускают пользователи.

Модуль 7: Практика: ИИ в работе сметчика на примере Deepseek и aitim.online с LM Studio

• формирование СВОР и КАЦ из PDF;
• автоматическая группировка позиций и сверка цен;
• конвертация данных и работа с договорами;
• живые примеры и демонстрация инструментов.