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:

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: