Основы автоматизации, агенты ИИ и LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и другие)
Введение в автоматизацию и ключевые инструменты (n8n, Make, Zapier, LangChain, LangGraph, Flowise)
Понимание и использование API для автоматизации
OpenAI API: структура ценообразования, соответствующее использование и настройка проекта
Вызов функций с помощью LLM: использование календарей, электронной почты, веб-поиска, веб-хуков, Airtable, Google Таблиц и многого другого
Все о векторных базах данных, моделях встраивания и расширенной генерации поиска (RAG)
Основы n8n и приложения автоматизации
Основы n8n: установка, импорт, экспорт и продажа рабочих процессов
Автоматизация с Airtable, Google Sheets и Google Cloud
Использование простых переменных JavaScript в автоматизации
Расширение автоматизации ИИ с помощью LLM: автоматизация электронной почты, анализ настроений, базы данных
Интеграция LLM с открытым исходным кодом (Deepseek R1, Llama, Mistral) в автоматизацию
Использование внешних LLM API в n8n (Deepseek API, Groq API и другие)
Агенты ИИ и чат-боты RAG в рабочих процессах
Интеграция агентов ИИ и чат-ботов RAG в рабочие процессы
Автоматизированные обновления векторной базы данных с помощью Google Drive
Чат-бот RAG с узлом агента ИИ, встраиваниями и методами извлечения
Агенты электронной почты на базе искусственного интеллекта для автоматизированных сводок и ответов
Оперативное проектирование: принципы, передовой опыт и избежание ошибок
Хостинг, социальные сети и расширенная автоматизация
n8n самостоятельный хостинг с рендерингом и другими опциями
Использование агентов ИИ в WhatsApp, Telegram и социальных сетях
Веб-скрапинг и автоматизация с помощью подпроцессов и веб-хуков
Стратегии отладки для безошибочной автоматизации n8n
Подключение агентов Flowise AI к веб-хукам и Google Таблицам
Расширение n8n с помощью Flowise и пользовательских инструментов JavaScript
Бизнес-и рыночные аспекты автоматизации ИИ
Автоматизация ИИ как бизнес: продажа агентов автоматизации и ИИ
Создание готовых к выходу на рынок RAG-ботов для генерации лидов и интеграции с веб-сайтом
Маркетинговые стратегии для успешной продажи решений ИИ
Оптимизация чат-ботов RAG: размер фрагмента, перекрытие и качество данных
LlamaIndex и LlamaParse для предварительной обработки данных в Google Colab
Использование Firecrawl для извлечения веб-данных в формате Markdown
Безопасность, конфиденциальность и этические проблемы: джейлбрейки, мгновенные инъекции и отравление данных
Авторские права и защита данных, генерируемых искусственным интеллектом
Правовые рамки: Закон ЕС об искусственном интеллекте и многое другое
Автоматизация на основе искусственного интеллекта — это будущее! Но как это работает на самом деле? И как ИИ может оптимизировать бизнес-процессы — на совершенно новом уровне, далеко за пределами ChatGPT? Ответ: агенты ИИ. Этот курс проведет вас через основные и продвинутые концепции автоматизации с использованием автоматизации ИИ, агентов ИИ, LLM, векторных баз данных, Retrieval-Augmented Generation (RAG) и n8n. Вы узнаете, как создавать мощные автоматизации, создавать интеллектуальных агентов ИИ и легко интегрировать их в свои рабочие процессы для улучшения как деловых, так и личных проектов. Кроме того, вы получите 29 загружаемых рабочих процессов JSON для ускорения обучения и внедрения. Что вы узнаете на этом курсе: Основы автоматизации, агенты ИИ и LLM Погрузитесь в мир автоматизации ИИ:
Введение в автоматизацию, агенты ИИ и основные инструменты (n8n, Make, Zapier, LangChain, LangGraph, Flowise).
Понимание API и их роли в автоматизации.
Объяснение LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и другие.
OpenAI API: структура ценообразования, использование и настройка проекта в соответствии с GDPR.
Вызов функций с помощью LLM: как агенты ИИ используют такие инструменты, как календари, электронная почта, веб-поиск, веб-хуки, Airtable, Google Таблицы и многое другое.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): объяснение векторных баз данных и встраиваний.
Основы n8n: установка и первые рабочие процессы Освойте основы n8n — ключа к интеллектуальной автоматизации:
Локальная установка с Node.js и использование веб-версии без установки.
Импорт, экспорт и продажа рабочих процессов.
Настройка автоматизации с помощью Airtable, Google Sheets и Google Cloud.
Использование простых переменных JavaScript в автоматизации.
Расширение автоматизации ИИ с помощью LLM Создавайте передовые системы автоматизации на базе искусственного интеллекта:
Автоматизация электронной почты с помощью OpenAI API, Gmail и Airtable.
Анализ настроений в реальном времени и хранение базы данных.
Интеграция LLM с открытым исходным кодом (Deepseek R1, Llama, Mistral) в автоматизацию.
Использование любого LLM API в n8n (Deepseek API, Groq API и другие).
Интеграция агентов ИИ и чат-ботов RAG в рабочие процессы Автоматизируйте общение с клиентами и обработку данных:
RAG Agent: автоматическое обновление векторных баз данных с помощью Google Диска.
Чат-бот RAG, использующий узлы агентов ИИ, встраивания и методы извлечения.
Почтовые агенты на базе искусственного интеллекта для автоматизированных сводок и ответов.
Оперативная разработка для агентов ИИ Оптимизируйте свои подсказки для более точной реакции ИИ:
Принципы и передовой опыт эффективного оперативного проектирования.
Избежание ошибок и точный контроль результатов ИИ.
Хостинг, социальные сети и расширенная автоматизация Расширьте возможности автоматизации с помощью самостоятельного размещения и интеграции в реальном времени:
n8n самостоятельный хостинг с рендерингом и другими опциями.
Использование ИИ-агентов в WhatsApp и Telegram.
Автоматизация социальных сетей с помощью вспомогательных рабочих процессов, веб-хуков и веб-скрапинга.
Отладка и оптимизация интеграции API Повышение производительности и обработки ошибок в рабочих процессах n8n:
Стратегии отладки для безошибочной автоматизации n8n.
Подключение агентов Flowise AI к веб-хукам и Google Таблицам.
Расширение n8n с помощью специальных инструментов Flowise и JavaScript.
Создание бизнеса с помощью автоматизации ИИ и агентов ИИ Используйте свои навыки для создания прибыльного бизнеса в сфере автоматизации ИИ:
Продажа средств автоматизации и агентов ИИ в качестве услуг.
Разработка готовых к выходу на рынок RAG-ботов для генерации лидов и интеграции с веб-сайтами.
Маркетинговые стратегии для успешной продажи решений на базе ИИ.
Оптимизация чат-ботов RAG: качество данных и фрагментация Улучшите реакцию ИИ с помощью оптимизированных стратегий обработки данных:
Размер фрагмента, перекрытие и качество данных для лучшей производительности чат-бота.
Использование Firecrawl для извлечения веб-данных в формате Markdown.
LlamaIndex и LlamaParse для предварительной обработки данных в Google Colab.
Безопасность, конфиденциальность и этические аспекты Защитите своих агентов ИИ и обеспечьте соответствие GDPR:
Понимание и предотвращение джейлбрейков, инъекций подсказок и отравления данных.
Обеспечение защиты авторских прав и данных для контента, созданного с помощью ИИ.
Основные правовые рамки: Закон ЕС об искусственном интеллекте и многое другое
Кроме того, вы получите доступ к 29 готовым к использованию рабочим процессам JSON, доступным для загрузки, чтобы оптимизировать процесс обучения и ускорить внедрение. Станьте экспертом в области ИИ-агентов и автоматизации! После этого курса вы приобретете глубокие познания в области автоматизации ИИ, n8n, LLM и RAG , а также сможете разрабатывать, оптимизировать и развертывать мощные агенты ИИ для бизнес-приложений. Для кого этот курс:
Для предпринимателей, которые хотят повысить эффективность, сэкономить деньги или построить бизнес с использованием искусственного интеллекта.
Для тех, кто хочет узнать что-то новое и глубоко разобраться в автоматизации на основе ИИ.
Для людей, интересующихся искусственным интеллектом и автоматизацией и желающих создавать собственных агентов.
Для разработчиков и специалистов по данным, которые хотят быть в курсе последних достижений GenAI, автоматизации, агентов ИИ и фреймворков.
Для тех, кто хочет автоматизировать задачи.
Материалы курса 12 разделов • 82 лекций • Общая продолжительность 13 ч 14 мин
Введение
Основы - Автоматизация, LLM, Вызов Функции, Векторные базы данных и RAG. Объяснение
Основы n8n - установка, интерфейс и первые простые рабочие процессы
Расширение автоматизации с помощью LLM и ИИ
Агенты ИИ и чат-боты RAG
Оперативная разработка дла ИИ агентов и автоматизации ИИ
Хостинг и интеграция инструменов: Telegram, WhatsApp, Календарь, Скрапинг
Отладка рабочих процессов
Интегрируйте приложения в веб-сайты
Оптимизация чат-ботов RAG
Проблемы, безопасность и соответствие требованиям
Что дальше?
Язык английский + субтитры русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ) Промо на русском языке: ↓ Скачать: ↓
Скачать Udemy, Arnold Oberleiter — ИИ-автоматизация: Создай LLM приложение & ИИ-агентов с помощью n8n & API (2025) слив курса.
Текущее время: Сегодня 10:38
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
