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:

kreep написал(а):

файл [Supersliv.biz] ИИ-автоматизация 1.part3 неполный и при распаковке выдает ошибку

Нажмите для раскрытия…

подтверждаю, автор перезалейте, пожалуйста

Благодаря нашему сервису вы сможете безопасно оплачивать зарубежные сервисы, товары или услуги, а так же использовать карту для физических оплат.

Работает 99% зарубежных сервисов
Низкая фиксированная комиссия (0.25$)
Возможно привязать карту к смартфону и оплачивать покупки в магазинах
Анонимно и безопасно
Гибкие тарифы

Подробнее о сервисе

ОПИСАНИЕ:

Чему Вы научитесь:

• Редактирование видео с помощью Python
• Создание видео с помощью скрипта Python
• Объединение, разделение на части и другие функции редактирования видео

Этот курс научит вас, как обрабатывать видео с помощью Python. Написав код Python, вы сможете автоматически редактировать видео. Это вводный курс: вы узнаете об изменении размера, повороте, кадрировании, применении эффектов к видео и многом другом. Курс предназначен для новичков, он начинается с настройки среды разработки, затем погружается в открытие видео, создание собственных видео, базовое редактирование и многое другое.

Материалы курса:
4 разделов • 14 лекций • Общая продолжительность 52 мин.
1.Введение
1.1.Введение
1.2.Настройка Pycharm
1.3.Примеры
1.4.Создание видео: цветовой клип
1.5.Данные фильма
2.Базовая обработка видео
Изображения для видео
Загрузка видео, поворот и сохранение
Видео в формате Gif
3.Отрезки из видео
3.1.Соединение видео
3.2.Пакетная обработка
4.Эффекты
4.1.Ускорение видео
4.2.Видеоэффекты
4.3.Изменение размера видео
4.4.Обрезка видео

Требования

• Базовые знания Python

Описание
Этот курс научит вас, как обрабатывать видео с помощью Python . Написав код Python, вы сможете автоматически редактировать видео. Это вводный курс: вы узнаете об изменении размера, повороте, кадрировании, применении эффектов к видео и многом другом.

Курс предназначен для новичков, он начинается с настройки среды разработки, затем погружается в открытие видео, создание собственных видео, базовое редактирование и многое другое. Python не обязательно должен быть консольным или настольным, вы можете получать удовольствие от обработки видео!
Если вы хотите написать код Python, который автоматически редактирует видео, запишитесь на этот курс по редактированию видео на Python.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Узнайте, как написать код на языке сценариев Lua, и научитесь интегрировать Lua с вашими родными приложениями на C и C++.

Это комплексный курс, посвященный языку Lua, одному из самых любимых в мире скриптовых языков. Lua быстрый, маленький и очень легко интегрируется с C и C++, что делает Lua отличным выбором для расширения и написания сценариев скомпилированных приложений на C и C++.

Этот курс состоит из трех частей:

1. Первая часть – это путешествие в строительные блоки языка Lua для начинающих. Мы начнем с самого начала и рассмотрим такие вещи, как переменные, выражения, условия, циклы, функции, таблицы, объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование и другие популярные инструменты и модули Lua.

2. Вторая часть предназначена для разработчиков со средним опытом, которые хотят научиться интегрировать Lua в свои родные проекты на C или C++. Мы наденем шляпу C-программиста и рассмотрим, как внедрить язык программирования Lua в скомпилированное приложение, используя мощный Lua C API.

3. Третья и последняя часть представляет собой серию коротких бонусных лекций. В этих лекциях рассказывается о том, как язык Lua используется в Roblox Studio. Roblox – пример популярного игрового движка, использующего диалект Lua в качестве основного языка сценариев.

Инструменты, которые вам понадобятся

Все, что вам нужно, – это интерпретатор Lua. Все официальные инструменты Lua кроссплатформенные, а значит, вы сможете писать под Windows, macOS или Linux!

Этот курс для вас?

Этот курс не имеет предварительных требований. Мы изучим официальный язык Lua с нуля, поэтому к нам могут присоединиться даже новички без опыта кодирования!

Чем отличается этот курс?

Это полное погружение в мир Lua! Мы научимся думать как программисты на Lua, тщательно изучим синтаксис и самые популярные модули Lua.

В отличие от большинства ресурсов по Lua, в этом курсе рассматривается интеграция Lua с родным кодом на C и C++! Мы научимся работать с Lua C API, чтобы внедрить язык Lua в проект на C, открывая Lua для использования в качестве полноценного языка сценариев.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

TeamCity — это Continuous Integration система. Без таких систем не обходится почти ни один крупный IT-проект. Они позволяют автоматизировать сборку самих приложений, запуск автотестов и даже процесс релиза.

Для вебинара мы выбрали два популярных стека в автоматизации:

• Selenium-тесты на Java и TestNG с Allure-отчетами
• API-тесты на Python и библиотеке requests

На вебинаре мы с нуля создадим новый проект в TeamCity и настроим автоматический запуск тестов в Docker-контейнерах по расписанию и на Pull Request с подготовкой отчетов.

Мы будем все показывать и рассказывать как можно подробнее и про устройство самих тестов, и про запуск их в Docker, и про настройку самого TeamCity. Так что даже начинающий автоматизатор сможет повторить все на своем проекте. У каждого участника будет доступ в чат с ведущими вебинара, где можно будет задать вопросы после вебинара.

А также:

• Индивидуальный доступ к нашим репозиториям с тестами
• Видеозапись вебинара

Для кого этот вебинар:

• для начинающих автоматизаторов и тех, кто уже задумывается о выстраивании пайплайнов в своей компании
• для тех, кто хочет знать как запускать любые автотесты в популярной CI-системе
• для тех, кто хочет увереннее себя чувствовать в настройке Docker-контейнеров и отчетов Allure
• для тех, кому хочется закинуть крутой пример в свое портфолио

Программа вебинара
1. Обзор тестов

• API-тесты на Python
• Selenium-тесты на Java
• Запуск тестов в Docker-контейнере
• Docker compose для более сложного запуска

2. Запуск TeamCity

• Выбираем образ TeamCity
• Запускаем на сервере
• Настраиваем окружение

3. Обзор TeamCity

• Подключение агентов
• Настройка ролей пользователей
• Создание проекта

4. Первый билд в TeamCity

• Создаем простой билд
• Изучаем билд-степы
• Поговорим больше об агентах

5. Создание билда для тестов на Java

• Запускаем тесты
• Настраиваем триггеры и расписание
• Подключаем Allure Report

6. Запуск билда с тестами на Python

• Настраиваем зависимые билды
• Учимся собирать приложение до запуска тестов
• Запускаем тесты на Pull Request
• Отправляем результаты в GitHub

Вы покупаете все материалы вебинара, включая видеозапись. Мы дадим доступ в Телеграмм-группу, где находятся:
– Видеозапись вебинара
– Подробную инструкцию о том, как поднять TeamCity на своем сервере
– Доступы к репозиториям с тестами
– Возможность задавать вопросы по теме ведущим вебинара

Посмотреть вебинар можно будет в любое удобное для вас время. Задавать вопросы спикерам можно будет в той же группе.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: