ОПИСАНИЕ:

Наш курс будет поделён на 3 основные части:

• Python c нуля – мы будем изучать основы самого языка
• Web3, основы – это самая главная часть, внутри которой мы будем учиться автоматизировать web3 процессы
• Web3, допчасть – как понятно из названия, это допматериал, который научит вас не просто автоматизировать даппки, а делать это максимально чисто и профессионально

Программа:
1. Python c нуля
Модуль “Python c нуля” познакомит вас с основами языка, и мы сможем смело переходить непосредственно к автоматизации Web3.
9 уроков:

• Урок 1 – типы данных, ветвления, объединение условий. Так как всё, что умеет делать компьютер, – работать с данными, мы должны узнать, какие бывают типы данных и как их обрабатывать. После этого урока вы будете способны написать текстовую игру.
• Урок 2 – списки, цикл for, цикл while. Данный урок позволит сократить ваш код в сотни тысяч раз.
• Урок 3 – кортежи и словари. Здесь мы познакомимся с особенными типами данных, которые работают намного быстрее, чем те, которые мы уже знаем
• Урок 4 – функции. Тут мы научимся создавать «помощников» (функции). Этих «помощников» мы сможем в любой момент вызвать и они сделают то, что им сказано. Данный урок позволит кратно сократить ваш код и время на редактирование кода.
• Урок 5 – строки, методы строк, файл для практики. Это урок про то, что все велосипеды уже придуманы и не нужно изобретать свои. Познакомимся с самыми полезными велосипедами.
• Урок 6 – файлы, JSON, CSV, файлы для практики. Все знают что такое файлы, и что в них может быть много информации. В этом уроке узнаем, как читать, создавать и редактировать файлы
• Урок 7 – парсинг. С файлами работать уже умеем, но ведь сайт это ведь тоже по сути файл с html кодом, который лежит файлом, просто на чужом сервере. Тут научимся получать эти файлы и доставать из них нужную для нас информацию, например, цену токена.
• Урок 8 – ООП. Оо, да! Или ООП (объектно-ориентированное программирование). Тут мы познакомимся с самым удобным подходом к оформлению кода. Данный подход позволит вам сократить ваш код и повысить читаемость в разы.
• Урок 9 – асинхронность и отлов ошибок. Если мы хотим, чтобы наш софт летал как пуля и при этом не ломался из-за всякой ерунды, мы должны обязательно изучить эту тему. Мы узнаем, что такое асинхронный код и как его максимально эффективно применять. А также узнаем, как обрабатывать ошибки, чтобы не приходилось перезагружать софт.

2. Web3, основная часть
8 уроков:

• Урок 1 – Основы web3. Написание своей библиотеки для быстрой и комфортной работы. В этом уроке мы разберёмся с тем, как вытягивать все необходимые данные из блокчейна и узнаем, зачем эти данные нужны в нашей работе. Познакомимся со смарт контрактами и с ABI. Кроме того мы создадим собственную библиотеку, в которой будут находиться самые нужные функции для работы. В дальнейшем это сэкономит нам уйму времени.
• Урок 2 – Отправка первых транзакций в EVM сетях. В этом уроке мы более подробно поработаем с ABI и составим свои первые транзакции. Разберём пошагово, как отправлять транзакции с помощью python: какие данные для этого нужны, на что смотреть в експлорере и как это красиво оформить в нашей библиотеке.
• Урок 3 – Stargate + обобщенный код. В этом уроке мы научимся вызывать read функции контракта и начнём придерживаться принципа разработотки DRY (don’t repeat yourself). Мы напишем свап через stargate одной функцией (чтобы с помощью всего одной функции можно было бриджить токены из любой сети в любую сеть). А также научимся искать информацию в документации.
• Урок 4 – Неверифицированные контракты. Составление своего abi. В большинстве контрактов ZkSync Era нельзя просто так посмотреть параметры транзакции, так как контракты неверифицированы и аргументы можно посмотреть только в байтах. Разберёмся, как по этим данным составить abi и его использовать.
• Урок 5 – Неверифицированныме контракты (HARD LEVEL). В этом уроке рассмотрим сложные и запутанные транзакции. Узнаем что делать, если не получается найти ABI и не получается составить его самостоятельно. Также рассмотрим верифицированные контракты с байтами в аргументах и научимся их расшифровывать вручную. После этого урока вы сможете отправить транзакцию абсолютно любой сложности в EVM сетях.
• Урок 6 – Работа со сторонним SDK. В этом уроке мы узнаем, что такое SDK и как с ним работать. Напишем собственную библиотеку-обёртку для работы со сторонним SDK, поработаем с read и write функциями контрактов в starknet.
• Урок 7 – Работа с эксплорером. В этом уроке мы научимся читать данные из блокчейна и анализировать наши кошельки (сколько сделали свапов, сколько газа потратили, с какими контрактами взаимодействовали, какой объём прогнали). Но самое главное то, что данный навык позволит настроить софт таким образом, чтобы после выключения софта, его можно было включить и он работал с той точки, на которой остановился.
• Урок 8 – Работа с api на примере ByBit и OKX. При работе с api бирж есть множество подводных камней, об которые можно споткнуться во время продажи вашего дропа или вывода средств. Мы разберемся, что такое api и как с ним работать. Также я покажу как по документации api написать собственную библиотеку для работы с любым api на примере ByBit и OKX

3. Web3, дополнительная часть
5 уроков:

• Урок 1 – Внедрение поддержки прокси в сторонние библиотеки на примере Starknet и Aptos. Так как во многих библиотеках нет поддержки прокси, мы разберёмся, как сделать это. В этом уроке мы разберем несколько способов добавления поддержки прокси в чужую библиотеку.
• Урок 2 – Работа с базами данных. В этом уроке мы познакомимся с базами данных.
• Базы данных позволяют хранить информацию и предоставляют лёгкий доступ к этой информации через простые запросы. Базы данных мы будем использовать для хранения в них информации о кошельках (чтобы при перезапуске софта вся информация сохранялась и софт мог работать с той же точки). Мы разберём самый современный подход к работе с реляционными базами данных с помощью sqlalchemy 2.0 + alembic. Узнаем, что такое ORM, и научимся настроивать базу данных для асинхронной работы.
• Урок 3 – Написание архитектуры софта с файлом настроек, базой данных, логированием и полным рандомом. В этом уроке мы упакуем один из рассмотренных выше софтов в конфетку. Мы напишем правильную с точки зрения архитектуры программу. Это означает, что наш код можно будет легко читать и безболезненно добавлять в него новые модули. Добавим json файл с настройками, который можно будет настраивать, не выключая программу. Также код будет обрабатывать все ошибки, чтобы софт, который будет крутиться на сервере, неожиданно не выключился. Плюсом ко всему добавим логирование в файл (чтобы легко отслеживать моменты, когда что-то пошло не так), легковесную базу данных (для хранения информации о кошельках) и зарандомим абсолютно всё, что можем.
• Урок 4 – Самостоятельный разбор проекта на выбор. В этом уроке вы сами выберете проект, разобьётесь по командам и реализуете его. Если в предыдущих уроках мы разбирались с тем, как работать с блокчейном, то в этом уроке мы должны научиться самостоятельно разобрать любой блокчейн и работать с ним, чтобы в дальнейшем вы могли без труда осилить всё, что вам будет необходимо.
• Урок 5 – Безопасное хранение данных. В этом уроке мы разберёмся с тем, как арендовать сервер и настроить его (сменим стандартные порты и пароли, чтобы снизить шансы взлома сервера к нулю). Установим и настроим фаервол и разберёмся с тем, как шифровать чувствительные данные, чтобы даже в случае взлома компьютера/сервера никто не смог узнать наши приватные ключи и пароли.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Чему вы научитесь:

• Освойте основы Python: создайте прочную основу для изучения Python, изучив переменные, типы данных, циклы и основные принципы кодирования.
• Понимание генеративного ИИ: узнайте, как крупные языковые модели, такие как OpenAI и Gemini, работают на основе современных приложений ИИ.
• Создавайте приложения на базе искусственного интеллекта: создавайте чат-ботов, инструменты и рабочие процессы, использующие искусственный интеллект для решения реальных проблем.
• Освойте технику создания подсказок: освойте передовые методы написания точных подсказок, помогающих моделям ИИ выдавать креативные результаты.
• Развивайте навыки мультимодального ИИ: интегрируйте текст, изображения и аудиоданные для проектирования универсальных и динамичных систем ИИ.
• Работайте с LangChain: создавайте сложные рабочие процессы ИИ, используя цепочки, память и инструменты для повышения функциональности и эффективности.
• Используйте векторные базы данных Pinecone: используйте встраивание и поиск по вектору для создания баз знаний и эффективного извлечения информации.
• Создавайте реальные проекты ИИ: применяйте свои навыки в практических проектах, таких как анализ данных, создание инструментов принятия решений и многое другое.
• Погрузитесь в продвинутые концепции Python: освойте такие сложные темы, как обработка файлов, управление ошибками, регулярные выражения и отладка.
• Работа с API: подключайте приложения Python к веб-API, обрабатывайте данные JSON и взаимодействуйте с такими платформами, как OpenAI и Google.
• Начало работы с Pandas: научитесь анализировать, очищать и обрабатывать данные с помощью мощной библиотеки Pandas для Python.
• Использование структур данных: эффективное решение сложных задач с использованием списков, словарей, кортежей и множеств Python.
• Автоматизируйте задачи с помощью Python: оптимизируйте рабочий процесс, автоматизировав обработку файлов, данных и повторяющихся задач.
• Понимание объектно-ориентированного программирования: проектирование повторно используемого и модульного кода с использованием классов, объектов и принципов ООП.
• Изучите ключевые инструменты ИИ: изучите такие платформы, как OpenAI Playground, Google AI Studio и Tavily для инновационной разработки ИИ.
• Откройте для себя возможности веб-скрапинга и извлечения данных: извлекайте, обрабатывайте и анализируйте данные из Интернета с помощью мощных библиотек Python.
• Создавайте масштабируемые приложения Python: изучите передовые методы структурирования, модульности и масштабирования проектов Python для реального использования.
• Оптимизируйте свой рабочий процесс разработки: используйте такие инструменты, как PyCharm, Jupyter Notebook и виртуальные среды для эффективного кодирования. Дайте мне знать, если вам нужны дополнительные ссылки

Хотите изучить Python, но не знаете, с чего начать? Генеративный ИИ оставил вас в замешательстве, вы

• не знаете, как идти в ногу с новыми инструментами ИИ, которые появляются каждый день?
• интересуетесь, не отстаете ли вы, когда такие навыки, как оперативное проектирование и интеграция API, становятся необходимыми?
• пытаетесь декодировать сложные библиотеки , такие как OpenAI, Gemini и LangChain, не имея четкого пути вперед?

Не позволяйте сложности GenAI сдерживать вас — этот полный курс по программированию на Python и генеративному ИИ даст вам практические навыки для создания, внедрения инноваций и опережения .

Представляем учебный лагерь по программированию на Python и генеративному ИИ: освоение LangChain, OpenAI и многого другого
Представьте, что вы освобождаетесь от препятствий, связанных с программированием, и шагаете в мир генеративного искусственного интеллекта, где навыки программирования на Python превращаются в инструменты , которые выполняют за вас тяжелую работу.
Благодаря нашему подробному руководству вы освоите навыки оперативной разработки и приобретете опыт для беспрепятственной интеграции ведущих API, таких как OpenAI и Gemini.
К концу обучения вы создадите реальные приложения , которые сделают ваши навыки незаменимыми и дадут вам конкурентное преимущество в любой технологичной области!
Пропустите этот курс, и вы можете упустить шанс развить востребованные навыки в области искусственного интеллекта , которые формируют будущее технологий .

Используя инструменты Python и GenAI , вы сможете создавать интеллектуальные решения на основе искусственного интеллекта, которые позволят вам добиться успеха!

В ходе нашего комплексного курса вы:
Основные библиотеки GenAI и основы Python : начните с основ Python, инструментов GenAI и API, таких как OpenAI, Gemini API и Claude API, заложив прочную основу для практических проектов в области ИИ.
Создавайте реальные приложения ИИ : используйте LangChain и передовые инструменты GenAI для создания практических проектов — от интеллектуальных чат-ботов до персонализированных рекомендательных систем.
Простая интеграция ключевых API GenAI : используйте возможности API OpenAI, LangChain и Gemini для автоматизации рабочих процессов, персонализации пользовательского опыта и улучшения контента.
Повышайте вовлеченность с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта : используйте возможности генерации изображений, встраивания и настраиваемого поиска для создания динамических приложений, которые привлекают внимание и стимулируют взаимодействие.
Создавайте индивидуальные решения на основе ИИ : разрабатывайте индивидуальные приложения, которые решают реальные проблемы, и расширяйте свой инструментарий GenAI от оперативной разработки до поиска на основе встраивания.

Материалы курса:
24 разделов • 235 лекций • Общая продолжительность 24 ч 6 мин

• Начало работы с Python и генеративным ИИ
• Настройка среды Python
• Основы Python
• Основные структуры данных Python
• Управления потоками программы и циклами
• Функции
• Работа с файлами
• ООП
• Модули Python
• Jupiter Notebook, Google Colab
• Основные библиотеки Python для GenAI
• Введение в LLM
• Погружение в AI OpenAI
• Оперативное проектирование в Gen AI
• Погружение d LangChain
• Погружение в Gemini
• Проект RAG
• Погружение в LangGraph
• Проект: Исследовательский агент

Зачем инвестировать в основы Python для генеративного ИИ: освоение LangChain, OpenAI и многого другого?

• Повысьте уровень своих навыков в GenAI : используйте свои знания Python для создания приложений на основе искусственного интеллекта, которые окажут влияние.
• Полная интеграция API : изучите OpenAI API, Gemini, Claude и LangChain с помощью понятных пошаговых инструкций — никакого стресса, только результаты.
• Оптимизируйте работу с помощью интеллектуальной автоматизации : освойте методы автоматизации, которые упрощают рабочие процессы, повышают производительность и воплощают в жизнь ваши проекты GenAI.
• Быстрый доступ к нужным инструментам : получайте рекомендации экспертов по основным инструментам и настройкам GenAI — от оперативной разработки до семантического поиска.
• Простая обработка данных : изучите передовые методы обработки данных, управления файлами и обработки текста, чтобы улучшить свои приложения GenAI.
• Создавайте реальные решения на основе ИИ : завершите свое обучение главным проектом по созданию системы рекомендаций с использованием LangChain и текстовых вложений — вашего пути к мощным решениям на основе ИИ.
• С навыками, полученными на этом курсе, у вас огромный карьерный потенциал

Познакомьтесь с вашим инструктором – Андрей Думитреску
Имея более чем 15-летний опыт работы сетевым инженером и программистом, а также соучредителем Crystal Mind Academy , Андрей обладает глубокими техническими знаниями и настоящей страстью к преподаванию.

Для кого этот курс:

• Разработчики интерфейсов: научитесь интегрировать API GenAI в пользовательские интерфейсы, улучшая свои приложения с помощью функций на базе искусственного интеллекта, таких как чат-боты, рекомендации и генерация динамического контента.
• Разработчики бэкэнд-приложений: узнайте, как использовать библиотеки Python и GenAI для создания масштабируемых решений на основе искусственного интеллекта, автоматизации рабочих процессов и эффективного управления конвейерами данных.
• Разработчики полного цикла: освойте полный цикл, объединив инструменты искусственного интеллекта на основе Python с фреймворками для создания комплексных интеллектуальных приложений.
• Специалисты по обработке данных и аналитики: расширьте свой набор инструментов Python, включив в него обработку данных на базе GenAI, расширенные возможности встраивания и обработку естественного языка для более интеллектуальной аналитики данных.
• Специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению: углубляйте свои знания библиотек GenAI, таких как LangChain, OpenAI и Gemini, и интегрируйте их в существующие модели или рабочие процессы.
• Разработчики игр: используйте инструменты GenAI для динамического повествования, процедурной генерации контента и интерактивных функций на базе искусственного интеллекта в играх.
• Веб-разработчики: добавляйте мощные функции поиска, персонализации и рекомендаций на основе GenAI на веб-сайты и в приложения, используя Python и интеграцию с векторными базами данных.
• Разработчики мобильных приложений: интегрируйте возможности ИИ в мобильные приложения, такие как преобразование текста в речь, генерация изображений и разговорный ИИ, с помощью API-интерфейсов GenAI.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Программа курса:
Лекция 1. Знакомство с IndexedDB
1.1. Отличие IndexedDB от LocalStorage
1.2. Как организовано хранение данных в IndexedDB
1.3. Создание новой базы и механизм версий
1.4. Обработка простых CRUD-запросов
1.5. Библиотеки LocalForage и idb-keyval

Лекция 2. API запросов
2.1. Поиск по ключу и диапазону
2.2. Устройство индексов
2.3. Транзакции и обработка ошибок
2.4. Работа с курсорами

Лекция 3. Миграция схем и нюансы использования IndexedDB
3.1. Обновление схемы данных
3.2. Синхронизация между разными клиентами
3.3. Библиотека idb
3.4. Постоянные и временные хранилища
3.5. Хранилище внутри стороннего Iframe

Лекция 4. Библиотека Dexie.js
4.1. Разбор основного API и сравнение с IndexedDB
4.2. Реактивные биндинги для использования с React, Vue, Angular
4.3. Синхронизация с сервером и сервис Dexie Cloud

Лекция 5. Синхронизация с сервером и архитектура Local First. Использование СУБД CouchDB/PouchDB
5.1. Разбор стратегий синхронизации хранилища с сервером
5.2. Знакомство с СУБД CouchDB/PouchDB
5.3. Ревизии и обработки конфликтов
5.4. Захват изменений данных
5.5. API запросов: ключ-значение, Mango запросы и Map-Reduce

Тариф Расширенный:

• 3 лекции с детальным разбором API IndexedDB и всех основных нюансов
• 2 дополнительные лекции по разработке сложных оффлайн решений и Local First архитектуры с помощью библиотек Dexie.js и PouchDB
• Домашнее задание к каждой лекции
• Продолжительность — 8 часов
• Возможность задавать вопросы внутри платформы

Для тех, кто разрабатывает или планирует разрабатывать приложения с полноценным offline режимом.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Слив курса Топ-100 задач на собеседовании для аналитиков [Ольга Пономарёва]
Реальные задачи с ответами, которые взяты из собеседований в топовые компании. Готовьтесь и получайте крутые офферы

Программа:
1. Логические задачи. 15 уроков
2. Сбор и описание требований. 16 уроков
3. БД. 17 уроков
4. SQL. 19 уроков
5. JSON и API. 11 уроков
6. Диаграммы. 11 уроков
7. Интеграции и System design. 10 уроков
8. Доп.задачи (метрики, алгоритмы, декомпозиция). 10 уроков

Как выглядит?
1. Все задачи размещены на платформе Getcource и разделены по блокам
2. Перед каждым блоком дана вводная информация по задачам (критерии оценки, правила оформления решения)
3. В каждой задаче прописаны условия, также возможны дополнительные вариации и подводки к решению
4. Ответы или варианты ответов вы можете получить, нажав кнопку под условием задачи (но советуем сначала решить самостоятельно)

Автор курса: Ольга Пономарёва, Старший системный аналитик.
В течение нескольких лет я проводила собеседования и проходила их сама.
За это время собрала топ-100 задач, которые встречались чаще всего.
Изменила формулировки, но сохранила оригинальную логику.
На все эти задачи команда System Analyst подготовила ответы или варианты ответов, а также критерии оценки и правила оформления.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Обучение работе с n8n.io на понятном языке:

• Освойте платформу n8n на уровне PROFI, позволяющем самостоятельно создавать процессы автоматизаций.
• Научитесь интегрировать различные сервисы для расширения спектра задач с помощью n8n.

Работа с нейросетями:

• Изучите базовое применение нейросетей для практического внедрения в рабочие процессы.
• Получите доступ эксклюзивным материалам, позволяющим использовать расширенный список нейросетей в связке с n8n.

Промпт инжиниринг:

• Узнайте принципы грамотного промптостроения для наилучших результатов.
• Получите знания в настройке промптов при работе с API
• Узнайте эксклюзивные методы быстрого построения промпта.

Для кого курс подходит:
Экспертам и предпринимателям
Которым некогда, но очень хочется следовать трендам Нейросетевых технологий, я сделала это за вас и дам доступ к тому, что работает сейчас, без душных курсов по пол-года и уроков с водичкой.

Блогерам и SMM специалистам
Старые методы с бесдушными воронками продаж уже прошлый век. Пришло время внедрять автоматизацию с Искусственным Интеллектом, интерактивное взаимодействие с подписчиками, обученное на вашей базе знаний.

Траффик менеджерам
Автоматизация SEO может способствовать созданию источников пассивного дохода. Правильно оптимизированный сайт с качественным контентом может годами привлекать органический трафик, который можно монетизировать через рекламу, партнёрские программы или продажу цифровых продуктов

Программа уроков:
00. Установка n8n на свой сервер VPS
Самый простой способ. Показываю на примере Beget.

01. Знакомство с интерфейсом n8n
Подробный обзор по интерфейсу, исследуем скрытые возможности, о которых мало кто знает.
Практическое руководство по установке n8n, настройке и созданию первого простого рабочего процесса.

02. Триггеры запуска рабочего процесса в n8n + домашка
Разберем основные триггеры, которые запускают рабочий процесс, разберем на примере как работает каждый.

03. Обработка ошибок с уведомлением в Telegram + домашка
Рабочие процессы иногда ломаются, это нормально, но для быстрого реагирования, надо понимать где искать проблему.
В этом уроке вы создадите и настроите рабочий процесс с уведомлением в Telegram боте, с данными где именно произошла ошибка.

04. Как обновить версию n8n до самой свежей?
Как обновить n8n на своем сервере до новой версии, показываю на примере Beget.
По умолчанию устанавливается старая версия, но в новых появляются более продвинутый функционал, узлы (ноды) и удобный интерфейс.

05. Работа узла HTTP Request в n8n API на примере API Threads + домашка
Принцип работы с узлом (Node): HTTP Request, в чем отличие GET от POST, как ориентироваться в документации на примере API Threads + Humanize

06. Создаем своего личного сhatGPT в Telegram + практика + схема
Пошаговая инструкция как создать Telegram бота с Искусственным Интеллектом на примере GPT от OpenAI или OpenRouter.
Бот Понимает текстовый ввод, а так же голосовые сообщения.

07. Интеграция n8n c Google, создание oAuth2 соединения
Научитесь создавать связку с Google сервисами в одном уроке.

08. Как освободить место на сервере от старых n8n версий?
Со временем диск растет и места меньше становится для рабочий процессов.
Расскажу как удалить старые версии без вреда для здоровья вам и вашему серверу VPS показываю на примере Beget.

Тариф Базовый.

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 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: