ОПИСАНИЕ:

Слив курса Golang – Templ Fiber HTMX [Тариф Премиум] [PurpleSchool] [Антон Ларичев]
144 урока видео с конспектами
15 упражнений для закрепления на практике
76 тестов для проверки знаний

После прохождения курса вы сможете:

• Работать с Fiber Framework
• Создавать Fullstack приложения на Go
• Работать с Zerolog
• Использовать Templ шаблоны
• Работать с базой данных через pgx
• Добавлять интерактивности с HTMX
• Реализовывать авторизацию на сессиях

Минимальные требования: Знание основ Golang, Знание HTML и CSS

Курс подойдёт тем, кто уже знаком с основами Golang и хочет научиться создавать не просто API, а полноценные Fullstack-приложения на Go.
Мы изучим популярный фреймворк Fiber, создадим компоненты на Templ и добавим динамику с помощью HTMX.
Мы начнём с изучения фреймворка Fiber и настроим всё необходимое для полноценного приложения: валидацию и обработку данных, логирование с zerolog и создание простого API. Затем перейдём к работе со встроенными шаблонами Go, а позже освоим Templ, создав свой первый компонент.
Далее настроим рабочую среду для hot reload с Air и подключимся к базе данных, разобрав архитектуру приложения. Добавим авторизацию, хранение сессий и погрузимся в HTMX, что сделает приложение более динамичным.

План курса:
Курс построен таким образом, чтобы доносить материал от простого к сложному.
1. Введение
2. Настройка окружения
3. Начало работы с Fiber
4. Логирование
5. Шаблоны golang
6. Templ
7. Air
8. HTMX
9. Pgx
10. Сессии пользователя
11. JS в Templ
12. Сборка для production
13. Заключение

Тариф Премиум.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Объедините генеративные модели ИИ с расширенной генерацией поиска для создания более интеллектуальных систем ИИ
• Используйте API OpenAI для генерации текста и обработки неструктурированных данных
• Мастер FAISS для эффективного поиска сходства в больших наборах данных
• Применяйте методы оперативной инженерии для оптимальных реакций ИИ
• Создавайте реальные проекты ИИ, такие как чат-боты и инструменты финансового анализа.
• Изучите передовые концепции RAG, такие как мультимодальный и агентский RAG.

Кто такой инженер ИИ?
Коротко говоря, инженер ИИ работает над всем жизненным циклом приложения ИИ, то есть приложения, которое использует ИИ в своей основе. Инженер ИИ берет модели ИИ, включая большие языковые модели, и настраивает их под свои нужды.
Для этого требуется все: от создания моделей с использованием пользовательских наборов данных до обучения и настройки моделей, развертывания моделей и их масштабирования с использованием облачных технологий.
Роль растет как лесной пожар, но она все еще развивается и, несомненно, будет продолжать развиваться по мере изменения ландшафта ИИ.

Что такое поисковой дополненной генерации (RAG)?
Вы когда-нибудь задумывались, почему некоторые системы ИИ могут ощущаться ограниченными, давая ответы, которые кажутся немного общими или нецелевыми? Ну, это потому, что они ограничены знаниями в своих обучающих данных.
И это много данных. Но это не все. Они не включают в себя частные данные, а также не включают в себя последние данные, которые были созданы с момента обучения модели.
Технология поисковой дополненной генерации (RAG) решает эту проблему, дополняя модели ИИ этой частной или новой информацией.
Вместо того чтобы полагаться только на то, чему он был обучен, RAG извлекает актуальную, релевантную информацию из базы данных или документа.
Вот как это работает: система сначала находит наиболее релевантные фрагменты информации для заданного вопроса (поиск). Затем она использует языковую модель для генерации ответа на основе этой информации (генерация). Вот почему это называется генерацией, дополненной поиском!
Результатом является искусственный интеллект, который сочетает в себе лучшее из обоих миров: доступ к внешним знаниям в режиме реального времени и способность ясно их выражать.

Давайте рассмотрим пример.
Представьте себе: вы просматриваете сайт магазина одежды, ищете определенную куртку вашего размера и любимого цвета, но не уверены, есть ли она в наличии. Вместо того, чтобы кликать по бесконечным фильтрам, чат-бот на базе RAG может сделать это без усилий.
Когда вы спрашиваете: «У вас есть синяя куртка среднего размера?», система RAG извлекает данные о запасах в режиме реального времени из базы данных магазина. Она находит точные данные, такие как наличие в близлежащих магазинах или предполагаемые даты доставки — информацию, которой не было бы в данных обучения модели ИИ. А затем она использует эту информацию для генерации полезного ответа: «Да, у нас есть на складе! Вы можете забрать его в нашем магазине в центре города или заказать доставку к пятнице».
Такое динамичное и точное взаимодействие делает процесс покупок проще и быстрее, гарантируя, что вы получите необходимые ответы без лишних хлопот.
RAG все чаще используется в приложениях ИИ, таких как чат-боты, исследовательские инструменты и системы анализа данных, где точность и контекст имеют важное значение. Это практичный способ сделать ИИ более надежным и полезным в сложных сценариях.

Почему именно этот курс RAG?
Ну, потому что это лучший, самый современный и практичный онлайн-курс по разработке искусственного интеллекта, который научит вас реальным навыкам RAG и позволит вам получить практические навыки, которые вы сможете использовать в реальном мире.
Но, конечно, мы предвзяты.

Итак, вот краткое изложение того, что рассматривается в этом курсе RAG Bootcamp, чтобы вы могли составить собственное мнение:

1. Основы систем поиска : этот раздел закладывает основу для понимания того, как искать и извлекать информацию из больших наборов данных. Вы узнаете, как подготовить текстовые данные для извлечения, изучите различные модели поиска (булевы, векторные, вероятностные) и поймете концепции индексации, запросов и ранжирования. Цель состоит в том, чтобы вооружить вас навыками эффективного поиска релевантной информации в больших наборах данных.
2. Основы моделей генерации : основываясь на концепциях поиска, этот раздел знакомит с принципами генерации текста с использованием ИИ. Вы узнаете об архитектуре трансформатора, которая произвела революцию в обработке естественного языка, и о том, как механизмы внимания в трансформаторах позволяют моделям фокусироваться на наиболее важных частях ввода. Вы также получите представление о методах подготовки данных и обучения для этих моделей.
3. Введение в RAG : в этом разделе представлены основные концепции Retrieval-Augmented Generation, объясняющие, как он объединяет сильные стороны моделей поиска и генерации для создания более точных, контекстно-релевантных и всесторонних ответов. Вы узнаете о базовой архитектуре RAG и поймете, почему она становится все более важной в различных приложениях ИИ.
4. Работа с API OpenAI : этот раздел посвящен обучению вас использованию API OpenAI для доступа и использования их мощных моделей ИИ, в частности для генерации текста и обработки изображений. Вы узнаете о получении ключей API, настройке среды, создании эффективных подсказок, настройке параметров и понимании влияния системных подсказок на поведение ИИ.
5. RAG с реализацией OpenAI : этот раздел объединяет все, что вы узнали до сих пор, чтобы научить вас создавать полностью функциональные системы RAG с использованием моделей OpenAI. Вы интегрируете компоненты поиска и генерации, изучите передовые концепции RAG, такие как многомодальный RAG, и используете API OpenAI для создания интеллектуальных систем, способных выполнять сложные задачи.
6. Работа с неструктурированными данными : в этом разделе рассматриваются проблемы и методы работы с неструктурированными данными, которые составляют подавляющее большинство информации в реальном мире. Вы узнаете, как обрабатывать и извлекать информацию из различных форматов, таких как PDF-файлы, документы Word, презентации PowerPoint, EPUB, изображения и данные Excel. Этот раздел снабжает вас инструментами для раскрытия ценности, скрытой в неструктурированных данных.
7. Мультимодальный RAG : основываясь на вашем понимании RAG, этот раздел знакомит с концепцией мультимодального RAG, которая расширяет возможности RAG для обработки данных из нескольких модальностей, таких как текст и изображения. Вы узнаете, как создавать системы, которые могут интегрировать различные типы данных для генерации более богатых и более контекстно релевантных ответов.
8. 8. Агентный RAG : в этом разделе представлена концепция агентного RAG, с упором на создание агентов ИИ, которые могут взаимодействовать с пользователями, выполнять задачи и принимать решения автономно. Курс охватывает управление состоянием агента, рабочие процессы и интеграцию поиска и генерации в агентные системы. В этом разделе представлены передовые разработки RAG и рассматривается, как агенты ИИ могут динамически реагировать на запросы пользователей и выполнять сложные задачи.

Длительность курса: 17 часов 53 минуты, 150 уроков.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Ольга Пономарёва
Автор курсов, Старший системный аналитик

В течение нескольких лет я проводила собеседования и проходила их сама.
За это время собрала топ-150 самых задаваемых вопросов по теории.
На все эти вопросы команда System Analyst подготовила проработанные ответы, где все только самое важное, без воды, понятным языком и много-много примеров.
Все ответы были проверенными опытными аналитиками

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Характеристики курса
Курс рассчитан на новичков, которые хотят изучить основы языка программирования Python 3.
Курс предлагает введение в язык программирования Python и его основные концепции без лишней воды. В ходе курса Вы изучите основные синтаксические конструкции Python, работу с переменными, условиями, циклами и функциями.

Что входит в курс
50 видеоуроков по языку программирования Python
6 дополнительных видеоуроков по Python, количество которых пополняется (см. обновления)
Решение задач

Программа курса
1 модуль — Начало
Урок №1. Введение. Установка Python
Урок №2. Установка среды разработки PyCharm
Урок №3. Переменные и оператор присваивания
Урок №4. Типы данных
Урок №5. Добавление комментариев
Урок №6. Функция print()
Урок №7. Функция input()
Урок №8. Арифметические операции над числами
Урок №9. Логический тип bool и операции сравнения
Урок №10. Логические операции

2 модуль — Строки и списки
Урок №1. Строки. Операции над строками
Урок №2. Индексы и срезы строк
Урок №3. Строковые методы
Урок №4. Форматирование строк оператором %
Урок №5. Форматирование строк методом .format()
Урок №6. Форматирование строк используя f-строки
Урок №7. Списки и операции над ними
Урок №8. Методы списков

3 модуль — Условия
Урок №1. Условный оператор if
Урок №2. Оператор elif
Урок №3. Тернарный оператор
Решение задачи 1
Решение задачи 2

4 модуль — Циклы
Урок №1. Цикл while
Урок №2. Цикл for и функция range()
Урок №3. Инструкции break, continue, else
Урок №4. Вложенные циклы
Урок №5. Вложенные списки
Урок №6. Генераторы списков
Решение задачи

5 модуль — Словари, множества и кортежи
Урок №1. Кортежи (tuple). Операции над ними и их методы
Урок №2. Словари (dict) и операции над ними
Урок №3. Методы словарей
Урок №4. Генераторы словарей
Урок №5. Множества (set, frozenset) и операции над ними
Урок №6. Методы множеств

6 модуль — Функции
Урок №1. Инструкции def, return, pass
Урок №2. *args и $p65e0759c3d33ekwargs
Урок №3. Область видимости: глобальная, локальная и встроенная
Урок №4. Вложенные функции
Урок №5. Рекурсия
Урок №6. Анонимная функция lambda
Урок №7. Декораторы

7 модуль — Исключения
Урок №1. Ошибки и исключения. Конструкция try … except.

8 модуль — Работа с модулями
Урок №1. Установка модулей в Python
Урок №2. Импорт стандартных и собственных модулей
Урок №3. Инструкция if __name__ == ‘__main__’

9 модуль — Работа с файлами
Урок №1. Чтение и запись данных
Урок №2. Контекстный менеджер. Оператор with
Урок №3. Работа с JSON-файлами

Дополнительные уроки
Урок №1. Моржовый оператор
Урок №2. Как работает целочисленное деление на отрицательное число в Python
Урок №3. Функция map()
Урок №4. Функция filter()
Урок №5. Различие между операторами == и is
Урок №6. Функции eval() и exec()

Создатель и ведущий курса — автор канала IT Start

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Научитесь создавать веб-приложения на React.js.
Курс построен на базе тренажёров.
Это самый эффективный способ обучения, так как с самого начала мы учим вас работать с живым кодом и самостоятельно решать задачи, приближенные к реальным.
Этот курс подойдёт тем, кто уже знаком c HTML, CSS и JavaScript или прошёл наши курсы для новичков по вёрстке и программированию.
После курса вы сможете создавать веб-приложения на React.js. Это позволит вам создавать сложные и интерактивные пользовательские интерфейсы. Вы повысите скорость и качество разрабатываемых продуктов, а также сможете выполнять более дорогие заказы.

Чему вы научитесь:

• познакомитесь с основными возможностями библиотеки React:
  • JSX,
  • компоненты,
  • хуки.
• научитесь управлять состоянием компонентов и передавать данные (на примере React Hooks useState),
• разработаете по техническому заданию две игры, которые можно будет добавить в портфолио,
• познакомитесь с современной архитектурой одностраничного приложения (SPA).

Программа

Раздел 1. Синтаксис JSX и создание компонентов

• Принципы организации кода в SPA.
• Компонентная архитектура.
• Передача данных в компоненты и шаблонизация.
• JSX для React-компонентов.
• Операторы ES2015, которые используются в React-приложениях.

Раздел 2. Состояние компонентов и обработка событий

• Особенности обработки событий в React.
• props vs state.
• React Hooks и useState.
• Колбэки для передачи состояния

Раздел 3. Логика в компонентах

• Принципы выделения компонентов.
• Техники разделения логики и отображения.
• Таймеры в браузере и в React-компонентах для управления состоянием.
• Продвинутые возможности JSX.
• Композиция.

Раздел 4. Экраны приложения

• Высокоуровневые компоненты для управления передачей данных.
• Приёмы передачи данных между компонентами.
• Переключение экранов приложения.
• Работа с табличными данными.
• Продвинутые приемы работы с состоянием.

Раздел 5. Финальный этап работы над проектом

• Склонение числительных.
• Алгоритмы тасования массива.
• Внешние сервисы данных в компонентах.

Раздел 6. React в коммерческой разработке

• Разделение проекта на модули.
• Сборка проекта с webpack.
• Преимущества и недостатки инструмента Create React App.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс разработан для тех, кто хочет сменить профессию и стать высокооплачиваемым специалистом. Он подойдёт для работающих людей, у которых мало времени.

Программа

Раздел 0. Подготовка к профессии
Модуль для подготовки полных новичков к успешному освоению профессиональных навыков React-разработчика.
Вы плавно погружаетесь в ритм обучения, а также с нуля изучаете и закрепляете «технологический минимум», который необходим, чтобы эффективно осваивать профессиональные задачи React-разработчика.
В этот минимум входят базовые знания HTML и CSS, основы языка JavaScript и базовая алгоритмика, основы работы с браузерными API с помощью JavaScript, а также умение использовать инструменты командной разработки, а именно Git и GitHub.

Раздел 1. JavaScript. Профессиональная разработка веб-интерфейсов
Вы изучите основы JavaScript, научитесь алгоритмическому мышлению, разберётесь, как оживлять статичные страницы, валидировать данные в формах, взаимодействовать с серверами и получите практику решения типовых задач.

• Знакомство с JavaScript
• Основные возможности JavaScript
• Объекты и массивы
• Встроенные объекты и функции
• Организация кода
• DOM и события
• Манипуляции с DOM
• Работа с событиями
• Внешние API и сторонние библиотеки
• Сеть
• Асинхронность. Работа с сетью
• Обратная связь и оптимизация

Раздел 2. JavaScript. Архитектура клиентских приложений
Вы научитесь проектировать небольшие приложения на JavaScript, разберётесь в синтаксисе ES2015, познакомитесь с концепцией ООП. При проектировании приложения вы будете использовать паттерн MVC и узнаете, что такое компонентный подход к разработке, слабое связывание кода и дата-биндинг. Кроме этого, вы научитесь работать с REST API и делать офлайновые приложения. Также мы поговорим о настройке окружения: о зависимостях, использовании внешних библиотек, сборке кода и серверах разработки.

• Single Page Application (SPA)
• Структуры данных
• ООП. Введение
• ООП. Наследование и полиморфизм
• MVP. Presenter
• MVP. View
• MVP. Model
• Работа с сетью
• Offline

Раздел 3. React. Разработка сложных клиентских приложений
Вы научитесь проектировать большие клиентские приложения с использованием стека React-Redux-Thunk-Jest. Будете настраивать окружение. Поймёте, где использовать React, а где он не нужен. Познакомитесь с библиотекой Redux. Большой упор будет сделан на отладку кода. Кроме этого, вы научитесь тестировать свои приложения: писать регрессионные и юнит-тесты, и будете использовать для этого библиотеку Jest.

• Знакомство с React
• Маршрутизация (React Router)
• React-компоненты. Hooks
• React и паттерны
• Redux
• Асинхронность в Redux
• Оптимизация производительности
• Тестирование React
• Будущее React

Тариф Самостоятельный

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс посвящен теоретическим и практическим основам работы с нейронными сетями.
В курсе вы узнаете как устроены полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети, как они обучаются.
Конечно, про трансформеры и attention mechanism вы тоже узнаете!
Также вы познакомитесь с фреймворком PyTorch и напишете на нем свои первые нейронные сети.

Чему вы научитесь:
Вы поймете зачем нужны нейронные сети
Как устроены и обучаются полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети
Узнаете о различных фреймворках для работы с нейронными сетями и научитесь использовать PyTorch для создания и обучения сетей
Узнаете как работают трансформеры и причем здесь механизм внимания
Подготовитесь отвечать на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по пройденным темам

О курсе:
Цель курса: познакомить слушателей с основами области Deep Learning и дать им теоретическую и практическую базу для дальнейшнего изучения нейронных сетей.
Курс состоит из нескольких уроков, в каждом из которых рассказывается необходимая теория, подкрепленная примерами из практики. Также в большинстве уроков есть домашнее задание для закрепления пройденного материала.
В конце курса вас ждет модуль, в котором мы подготовим вас к ответам на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по темам курса.
Важно! Курс находится в процессе наполнения, новый модуль выходит каждые две недели. Цена будет расти

Для кого этот курс:
Курс будет интересен слушателям, знакомым с областью машинного обучения и желающим начать фундаментально изучать глубинное обучение.
Курс содержит необходимые знания для освоения следующих курсов, посвященных различным приложениям глубинного обучения (“Продвинутые методы глубинного обучения”, “Генеративные модели” и другие).

Программа курса:
Организация курса
Полносвязные нейронные сети
Обучение нейронных сетей
Введение в PyTorch
Ускорение обучения и снижение переобучения
Основы обработки естественного языка
Основы компьютерного зрения
Современное компьютерное зрение
Рекуррентные нейронные сети
Attention
Трансформеры: теория
Вопросы с собеседований
Что вы получаете

Наши преподаватели:
Елена Кантонистова. Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Евгений Паточенко. Специалист по машинному обучению, преподаватель НИУ ВШЭ.
Марк Блуменау. Исследователь в областях компьютерного зрения, физики Солнца и квантовых материалов. Преподаватель НИУ ВШЭ.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс посвящен теоретическим и практическим основам работы с нейронными сетями.
В курсе вы узнаете как устроены полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети, как они обучаются.
Конечно, про трансформеры и attention mechanism вы тоже узнаете!
Также вы познакомитесь с фреймворком PyTorch и напишете на нем свои первые нейронные сети.

Чему вы научитесь:
Вы поймете зачем нужны нейронные сети
Как устроены и обучаются полносвязные, сверточные и рекуррентные нейронные сети
Узнаете о различных фреймворках для работы с нейронными сетями и научитесь использовать PyTorch для создания и обучения сетей
Узнаете как работают трансформеры и причем здесь механизм внимания
Подготовитесь отвечать на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по пройденным темам

О курсе:
Цель курса: познакомить слушателей с основами области Deep Learning и дать им теоретическую и практическую базу для дальнейшнего изучения нейронных сетей.
Курс состоит из нескольких уроков, в каждом из которых рассказывается необходимая теория, подкрепленная примерами из практики. Также в большинстве уроков есть домашнее задание для закрепления пройденного материала.
В конце курса вас ждет модуль, в котором мы подготовим вас к ответам на вопросы с собеседований на позицию Data Scientist по темам курса.
Важно! Курс находится в процессе наполнения, новый модуль выходит каждые две недели. Цена будет расти

Для кого этот курс:
Курс будет интересен слушателям, знакомым с областью машинного обучения и желающим начать фундаментально изучать глубинное обучение.
Курс содержит необходимые знания для освоения следующих курсов, посвященных различным приложениям глубинного обучения (“Продвинутые методы глубинного обучения”, “Генеративные модели” и другие).

Программа курса:
Организация курса
Полносвязные нейронные сети
Обучение нейронных сетей
Введение в PyTorch
Ускорение обучения и снижение переобучения
Основы обработки естественного языка
Основы компьютерного зрения
Современное компьютерное зрение
Рекуррентные нейронные сети
Attention
Трансформеры: теория
Вопросы с собеседований
Что вы получаете

Наши преподаватели:
Елена Кантонистова. Кандидат физико-математических наук, выпускница школы анализа данных Яндекса (ШАД)
Евгений Паточенко. Специалист по машинному обучению, преподаватель НИУ ВШЭ.
Марк Блуменау. Исследователь в областях компьютерного зрения, физики Солнца и квантовых материалов. Преподаватель НИУ ВШЭ.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Слив курса Библиотека Seaborn. Статистическая визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]
Хотите превращать сложные наборы данных в яркие и понятные графики, которые привлекут внимание и помогут сделать важные выводы?
Тогда этот курс по визуализации данных с Seaborn — именно то, что вам нужно!

Чему вы научитесь:
В этом курсе мы погрузимся в тонкости работы с одной из самых востребованных и удобных библиотек для создания визуализаций в Python.
Seaborn позволяет легко и быстро строить стильные графики, которые не только выглядят профессионально, но и раскрывают важные детали ваших данных.
Присоединяйтесь к нам и откройте для себя, как сделать данные действительно говорящими с помощью Seaborn. Ваша способность интерпретировать и представлять информацию перейдёт на новый уровень!

О курсе:
Вы научитесь создавать линейные графики, распределения, тепловые карты и многое другое. Кроме того, мы рассмотрим, как настраивать графики, чтобы они идеально соответствовали вашим потребностям и выглядели именно так, как вы хотите.

Для кого этот курс:
Этот курс предназначен для всех, кто хочет улучшить свои навыки в анализе данных и визуализации. Независимо от того, работаете ли вы в области анализа данных, науки о данных или просто хотите лучше понимать свои данные, этот курс поможет вам раскрыть их потенциал.

Преподаватель – Сергей Спирёв
Имею двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием, управлением активами.
Анализирую инструменты фондового рынка с 2008 года. Имею большой профессиональный опыт работы с операциями на биржевом и внебиржевом рынках с ценными бумагами, валютами, драгоценными металлами, операциями РЕПО, своп, межбанковским кредитованием.

Программа:
Графики отношений (Relational plots)

1. Начальное знакомство с библиотекой seaborn
2. scatterplot
3. lineplot
4. relplot

Графики распределения (Distribution plots)

1. kdeplot
2. histplot
3. ecdfplot
4. displot

Категориальные графики (Categorical plots)

1. barplot
2. countplot
3. boxplot
4. violinplot
5. swarmplot
6. stripplot
7. boxenplot
8. pointplot
9. catplot

Регрессионные графики (Regression plots)

1. lmplot
2. regplot

Матричные графики (Matrix plots)

1. heatmap
2. clustermap

Facet, Pair, Joint

1. FacetGrid
2. pairplot, PairGrid
3. jointplot, JointGrid
4. Заключение

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему мы учим:

• Языку JavaScript и фреймворку Playwright
  Сможешь писать код для автоматизированного тестирования WEB и мобильных приложений и API
• Лучшим практикам QA
  Научишься управлять процессами авто-тестирования и инфраструктурой для этого согласно лучшим практикам в индустрии QA
• Построению инфраструктуры
  Инфраструктура – неотъемлемая часть работы Auto QA инженера. К концу обучения, это перестанет быть для тебя магией

Программа курса:
01 Веб-автоматизация
В этом модуле ты:
• Пройдешься по основам JavaScript;
• Разберешься с основами Git и GitHub;
• Покроешь приложения автотестами;
• Научишься получать отчетность с Allure Reports;
• Научишься отправлять уведомления о статусе тестов в Telegram, Slack и т. п.

02 Тестирование API
В этом модуле ты откроешь для себя:
• Библиотеки для работы с API;
• Подготовку тестовых данных через API;
• Заглушки для API (моковые данные).

03 Тест-менеджмент
В этом модуле ты узнаешь:
• Как пользоваться Allure TestOps;
• Настроишь интеграцию с Jenkins;
• Объединишь ручные тесты и авто-тесты в единый тест-план.

04 Инфраструктура и уведомления
А тут ты:
• Освоишь то, как получать уведомления о статусе авто-тестов;
• Развернешь собственный стенд для запуска автотестов локально и в Docker;
• Сможешь связать сборки в Jenkins с репозиториями в GitHub;
• Посмотришь, как работает CI/CD в GitLab.

05 Мобильная автоматизация
В этом модуле ты погрузишься:
• В основы мобильной автоматизации;
• Browserstack;
• Appium;
• Android Studio.

Стек – это набор технологий, а мы учим разрабатывать автотесты и выстраивать процессы в самом востребованном стеке:

1. Code – JavaScript, Playwright, Appium;
2. Infrastructure – Git/Github/GitLab, Docker/Docker-compose, Jenkins, Selenoid, Browserstack;
3. Tests visualization – Allure Reports/TestOps, Jenkins;
4. Tests notifications – Slack, Telegram, Email, Mattermost, Skype;
5. Workflow – Allure TestOps.

Преподаватели курса:
Наши преподаватели определяют облик индустрии.
QA-инженеры по всему миру используют разработанное ими ПО ежедневно.
– Артём Ерошенко. Qameta Software
Более 14 лет занимается автоматизацией тестирования сервисов в Яндексе. С 2011 года разработчик Allure Reports и Allure TestOps, использующихся тестировщиками по всему миру.
– Любовь Данилова. QA Expert
Более 10 лет помогает делать классные продукты в сфере логистики. Знает множество рецептов той самой серебряной пули. Умеет и помогает выстраивать конвейер автоматизации с нуля.
– Станислав Васенков. Основатель QA.GURU
Более 9 лет опыта в автоматизации тестирования.

Тариф Самостоятельный.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему мы учим:

• Языку JavaScript и фреймворку Playwright
  Сможешь писать код для автоматизированного тестирования WEB и мобильных приложений и API
• Лучшим практикам QA
  Научишься управлять процессами авто-тестирования и инфраструктурой для этого согласно лучшим практикам в индустрии QA
• Построению инфраструктуры
  Инфраструктура – неотъемлемая часть работы Auto QA инженера. К концу обучения, это перестанет быть для тебя магией

Программа курса:
01 Веб-автоматизация
В этом модуле ты:
• Пройдешься по основам JavaScript;
• Разберешься с основами Git и GitHub;
• Покроешь приложения автотестами;
• Научишься получать отчетность с Allure Reports;
• Научишься отправлять уведомления о статусе тестов в Telegram, Slack и т. п.

02 Тестирование API
В этом модуле ты откроешь для себя:
• Библиотеки для работы с API;
• Подготовку тестовых данных через API;
• Заглушки для API (моковые данные).

03 Тест-менеджмент
В этом модуле ты узнаешь:
• Как пользоваться Allure TestOps;
• Настроишь интеграцию с Jenkins;
• Объединишь ручные тесты и авто-тесты в единый тест-план.

04 Инфраструктура и уведомления
А тут ты:
• Освоишь то, как получать уведомления о статусе авто-тестов;
• Развернешь собственный стенд для запуска автотестов локально и в Docker;
• Сможешь связать сборки в Jenkins с репозиториями в GitHub;
• Посмотришь, как работает CI/CD в GitLab.

05 Мобильная автоматизация
В этом модуле ты погрузишься:
• В основы мобильной автоматизации;
• Browserstack;
• Appium;
• Android Studio.

Стек – это набор технологий, а мы учим разрабатывать автотесты и выстраивать процессы в самом востребованном стеке:

1. Code – JavaScript, Playwright, Appium;
2. Infrastructure – Git/Github/GitLab, Docker/Docker-compose, Jenkins, Selenoid, Browserstack;
3. Tests visualization – Allure Reports/TestOps, Jenkins;
4. Tests notifications – Slack, Telegram, Email, Mattermost, Skype;
5. Workflow – Allure TestOps.

Преподаватели курса:
Наши преподаватели определяют облик индустрии.
QA-инженеры по всему миру используют разработанное ими ПО ежедневно.
– Артём Ерошенко. Qameta Software
Более 14 лет занимается автоматизацией тестирования сервисов в Яндексе. С 2011 года разработчик Allure Reports и Allure TestOps, использующихся тестировщиками по всему миру.
– Любовь Данилова. QA Expert
Более 10 лет помогает делать классные продукты в сфере логистики. Знает множество рецептов той самой серебряной пули. Умеет и помогает выстраивать конвейер автоматизации с нуля.
– Станислав Васенков. Основатель QA.GURU
Более 9 лет опыта в автоматизации тестирования.

Тариф Самостоятельный.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему мы учим:

• Языку JavaScript и фреймворку Playwright
  Сможешь писать код для автоматизированного тестирования WEB и мобильных приложений и API
• Лучшим практикам QA
  Научишься управлять процессами авто-тестирования и инфраструктурой для этого согласно лучшим практикам в индустрии QA
• Построению инфраструктуры
  Инфраструктура – неотъемлемая часть работы Auto QA инженера. К концу обучения, это перестанет быть для тебя магией

Программа курса:
01 Веб-автоматизация
В этом модуле ты:
• Пройдешься по основам JavaScript;
• Разберешься с основами Git и GitHub;
• Покроешь приложения автотестами;
• Научишься получать отчетность с Allure Reports;
• Научишься отправлять уведомления о статусе тестов в Telegram, Slack и т. п.

02 Тестирование API
В этом модуле ты откроешь для себя:
• Библиотеки для работы с API;
• Подготовку тестовых данных через API;
• Заглушки для API (моковые данные).

03 Тест-менеджмент
В этом модуле ты узнаешь:
• Как пользоваться Allure TestOps;
• Настроишь интеграцию с Jenkins;
• Объединишь ручные тесты и авто-тесты в единый тест-план.

04 Инфраструктура и уведомления
А тут ты:
• Освоишь то, как получать уведомления о статусе авто-тестов;
• Развернешь собственный стенд для запуска автотестов локально и в Docker;
• Сможешь связать сборки в Jenkins с репозиториями в GitHub;
• Посмотришь, как работает CI/CD в GitLab.

05 Мобильная автоматизация
В этом модуле ты погрузишься:
• В основы мобильной автоматизации;
• Browserstack;
• Appium;
• Android Studio.

Стек – это набор технологий, а мы учим разрабатывать автотесты и выстраивать процессы в самом востребованном стеке:

1. Code – JavaScript, Playwright, Appium;
2. Infrastructure – Git/Github/GitLab, Docker/Docker-compose, Jenkins, Selenoid, Browserstack;
3. Tests visualization – Allure Reports/TestOps, Jenkins;
4. Tests notifications – Slack, Telegram, Email, Mattermost, Skype;
5. Workflow – Allure TestOps.

Преподаватели курса:
Наши преподаватели определяют облик индустрии.
QA-инженеры по всему миру используют разработанное ими ПО ежедневно.
– Артём Ерошенко. Qameta Software
Более 14 лет занимается автоматизацией тестирования сервисов в Яндексе. С 2011 года разработчик Allure Reports и Allure TestOps, использующихся тестировщиками по всему миру.
– Любовь Данилова. QA Expert
Более 10 лет помогает делать классные продукты в сфере логистики. Знает множество рецептов той самой серебряной пули. Умеет и помогает выстраивать конвейер автоматизации с нуля.
– Станислав Васенков. Основатель QA.GURU
Более 9 лет опыта в автоматизации тестирования.

Тариф Самостоятельный.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• 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)

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• 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)

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: