Udemy / Арнольд Оберлейтер - Claude Code: полный курс

• Освоение Claude Code: изучите основы, расширенные рабочие процессы и все важные детали Claude Code
• Установка и настройка Claude Code: установите Claude Code и подготовьте свою систему к реальным рабочим процессам разработки ИИ
• Архитектура Harness: поймите, что такое Claude Code, как работает архитектура Harness и почему она важна для ИИ-агентов
• Профессиональная среда разработки ИИ: Работайте с IDE (VS Code, Cursor, Antigravity), терминальными инструментами, структурами папок, файлами и проектными рабочими процессами
• Управляйте Claude Code с помощью инструкций по проекту, файлов памяти, настраиваемой конфигурации и документации
• Режимы Claude Code: Поймите различные режимы Claude Code и когда их использовать в реальных проектах
• Контекстная инженерия: Точно направляйте Claude Code с помощью структурированных подсказок, файлов Markdown, документации и контекста проекта
• Субагенты и параллельные агенты: создание рабочих процессов с использованием субагентов, параллельных агентов и выполнения задач несколькими агентами
• Навыки и плагины: расширение возможностей Claude Code с помощью навыков, плагинов, повторно используемых рабочих процессов и настраиваемых функций
• Интеграция MCP: подключение Claude Code к внешним инструментам и сервисам с помощью Model Context Protocol
• Циклы и запланированные задачи: автоматизируйте повторяющуюся работу с помощью циклов, запланированных задач и автономных рабочих процессов Claude Code
• Рабочие процессы CLI: эффективно используйте Claude Code, терминальные команды и инструменты командной строки для разработки на базе ИИ
• Git и GitHub: управление проектами, отслеживание изменений, работа с репозиториями и использование GitHub вместе с Claude Code
• Хостинг и развертывание: размещение проектов в сети и изучение основ хостинга приложений, сгенерированных Claude Code
• Хуки и автоматизация: использование хуков для автоматизации рабочих процессов и подключения Claude Code к внешним системам
• Удаленное управление через Telegram: подключение Claude Code к Telegram и удаленное управление личным помощником
• Разрешения и безопасность: Понимание разрешений Claude Code и того, как контролировать, что ИИ может делать
• Команды со слэшем: Изучение всех важных команд со слэшем Claude Code и создание собственных пользовательских команд со слэшем
• Claude Design: Использование Claude Design для создания красивых интерфейсов, концепций пользовательского интерфейса и отлаженных веб-приложений
• Проект личного ИИ-помощника: Создание помощника, подключенного к Telegram, который может выполнять реальную работу за вас, подобно OpenClaw
• Obsidian LLM Wiki: Создайте полноценную вики на базе ИИ в Obsidian в качестве вашего личного второго мозга, вдохновленную Андреем Карпати
• Конструктор веб-сайтов на базе ИИ: Создайте красивый веб-сайт от первоначальной идеи до интерфейса, Claude Design и окончательного развертывания
• Система рабочих процессов n8n: Создавайте и управляйте рабочими процессами n8n с помощью Claude Code и создавайте системы автоматизации на базе ИИ
• Самосовершенствующийся ИИ: Создайте систему автопоиска, способную самосовершенствоваться посредством исследований, обратной связи и итераций
• ИИ-агент поддержки клиентов: Создайте агента поддержки клиентов с помощью Agent SDK и расширьте его возможностями с помощью агентов на основе Pydantic
• ИИ-агенты для интеллектуальной работы: используйте Claude Code не только для разработки, но и для работы с документами, проведения исследований, организации рабочих процессов и повседневной работы за компьютером
• Обучение на основе реальных проектов: создавайте практические системы искусственного интеллекта, а не ограничивайтесь изучением теории, подсказок или отдельных функций
• Автоматизация с помощью ИИ и Claude Code: объединяйте Claude Code, n8n, Telegram, MCP, GitHub, хуки, CLI и агентов в реальные рабочие процессы автоматизации
• От начального до продвинутого уровня: пройдите путь от основ Claude Code до сложных агентов, рабочих процессов, развертывания и систем автоматизации

• Разработчики программного обеспечения и фрилансеры, которые хотят кардинально изменить свой рабочий процесс и повысить продуктивность
• Менеджеры по продуктам и дизайнеры, которые хотят самостоятельно создавать рабочие прототипы и внутренние инструменты, а не ждать, пока освободятся разработчики
• Люди, меняющие сферу деятельности, и новички, которые благодаря современным инструментам ИИ наконец-то могут программировать сложные полнофункциональные приложения, не зазубривая синтаксис годами
• Энтузиасты ИИ и любители, которые хотят выйти за рамки простых чат-ботов и разработать настоящих автономных агентов
• Независимые хакеры и индивидуальные предприниматели, которые хотят создавать и запускать программное обеспечение
• Любой, кто хочет освоить современный стек технологий, чтобы разрабатывать программное обеспечение быстрее, чем когда-либо прежде.

• Обзор курса
• Краткая информация
• Что такое Claude Code и Harness
• Представление преподавателя

• Основы ИИ и API для разработчиков: большие языковые модели, токены, вызов функций

• Обзор раздела 3:16
• Установка Claude Code и первые основы 16:19
• Основы IDE: VS Code, Cursor и Google Antigravity 8:01
• Запуск проекта 1: Личный помощник (разработка контекста и файл claude.md) 20:17
• MCP: как расширить возможности вашего агента 12:28
• Навыки и CLI: использование NotebookLM для RAG и генерации медиа13:14
• Как управлять разрешениями и режимами7:30
• Как придать вашему агенту индивидуальность с помощью файла soul.md4:28
• Пользовательские команды со слэшем для быстрого сохранения и запуска подсказок 3:52
• Автоматизация заданий Cron с помощью циклов и расписания, как в OpenCLaw 12:20
• Telegram, каналы и плагины 10:19
• Добавление дополнительных навыков 3:58
• Obsidian и код Claude для памяти (Second Brain RAG) 21:58
• Подведение итогов

• Обзор раздела 2:03
• Контекстная инженерия и навыки 10:23
• Разработка подсказок с помощью тестирования, управляемого разработкой, и командных интерфейсов автоматизации браузера14:22
• Тестирование веб-сайта4:55
• Git и GitHub для управления версиями11:14
• Дизайн интерфейса: улучшение стиля и публикация в GitHub10:19
• Развертывание: размещение веб-сайта на Vercel6:46
• Быстрый совет: 0:45
• Дизайн Claude10:42
• Подведение итогов

• Обзор раздела 2:23
• Краткая информация 1:27
• Код Claude для автоматизации n8n 13:32
• Разработка с помощью Agents SDK: claude-agent-sdk от Anthropic на Python 24:42
• Подкагенты, параллельные агенты и контекст 7 15:54
• Файл .claude 3:40
• Самосовершенствующийся ИИ: Autoresearch от Andrej Karpathy 14:28
• Использование Claude Desktop с Claude Code и Computer Use 9:32
• Удаленное управление 5:33
• Хуки для автоматизации и журналы 10:07
• Краткое объяснение каждой команды со слэшем 12:54
• Подведение итогов

• Добро пожаловать в последний раздел 1:51
• Манипуляции с инструментами, мошенничество с токенами MCP и другие уязвимости в системе безопасности 17:12
• Что дальше 5:53
• Бонус

МК по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ / Арнольд Оберлейтер - агенты на вашем ПК

• Большинство курсов показывают один инструмент.
• Этот курс учит создавать полноценную независимую инфраструктуру ИИ.

1. Предприниматели и самозанятые специалисты
2. Разработчики и технические специалисты
3. Энтузиасты ИИ
4. Частные пользователи, которым важна приватность
5. Компании
6. Все, кто хочет объединить ИИ, автоматизацию и языковые модели локально

1. Основы локального ИИ: языковые модели, диффузионные модели, RAG и автоматизация ИИ на локальной инфраструктуре
2. Установка и настройка Ollama, LM Studio и Anything LLM
3. Запуск локальных языковых моделей (GPT, Qwen, Deepseek, Gemma, Mistral и другие)
4. Как работают диффузионные модели: Stable Diffusion, Flux, Wan, Qwen и другие
5. Понимание оборудования: GPU, VRAM, RAM, объединённая память и основы устройств Apple
6. Pinokio: быстрая и простая установка локального ИИ
7. Промпт-инжиниринг для языковых моделей, SDXL и моделей Flux
8. Применение RAG (генерация с дополнением извлечением) и эмбеддингов локально
9. Понимание векторных баз данных и их использование с Supabase, Postgres и SQL
10. Подготовка данных в Markdown: разбиение на части, перекрытие и оптимизация
11. Подключение Anything LLM к Ollama и создание собственного RAG-чатбота
12. Модели компьютерного зрения, OCR и распознавание изображений с Google Gemma и Qwen VL
13. Вычисления во время выполнения и «мыслящие» языковые модели с DeepSeek R и GPT-OSS
14. Вызов функций и использование инструментов: подключение внешних инструментов к языковым моделям
15. Понимание квантования: FP16, BF16, Q8, Q4, GGUF и советы по производительности
16. Использование ComfyUI, Forge, Fooocus и Automatic1111 локально
17. Генерация изображений и видео локально с SDXL, Flux, Qwen и моделями генерации видео
18. Обучение LoRA, ControlNet и создание стабильных персонажей для AI-инфлюенсеров
19. Использование локального AI-аудио: Whisper, TTS, STT и генерация музыки
20. Агентный ИИ с n8n: триггеры, действия, MCP-клиент и хост
21. Интеграция Supabase в n8n для эмбеддингов, SQL и RAG-процессов
22. Email-агенты, вебхуки и автоматизация с Google и n8n
23. Подключение Open WebUI и ComfyUI к n8n для автоматизации изображений и видео
24. MCP-сервер и клиент: локальная интеграция инструментов с n8n и LM Studio
25. Создание локального RAG-агента с Flowise, Postgres и Ollama
26. Установка через Docker для n8n, Supabase, Open WebUI и других инструментов
27. OCR и обработка документов: извлечение данных из изображений, PDF и счетов
28. Приватность, соответствие требованиям и лицензии с открытым исходным кодом (MIT, Apache и другие)
29. Безопасность: понимание атак jailbreak, внедрения запросов, галлюцинаций и рисков MCP
30. Создание масштабируемой локальной AI-инфраструктуры для бизнеса и предприятий

1. Получите чёткое понимание структуры курса и целей обучения
2. Доступ ко всем ключевым ресурсам и ссылкам
3. Научитесь находить лучшие модели с открытым исходным кодом
4. Быстрый старт: установка первого локального ИИ-приложения через Pinokio

1. Понимание преимуществ локального ИИ: приватность, стоимость и производительность
2. Разбор требований к оборудованию: GPU, VRAM, RAM и объединённая память
3. Сравнение Apple Silicon и NVIDIA GPU
4. Понимание работы языковых моделей и диффузионных моделей

1. Установка и настройка Ollama
2. Промпт-инжиниринг и мультимодальные возможности
3. Подключение внешних инструментов через вызов функций
4. Работа с RAG и эмбеддингами, оптимизация через квантование

1. Понимание RAG, эмбеддингов и векторных баз данных
2. Создание чат-бота на собственных данных
3. Использование поиска и голосового взаимодействия
4. Использование LM Studio как альтернативы

1. Работа с ComfyUI
2. Использование сложных сценариев генерации
3. Обучение LoRA и применение ControlNet
4. Создание и редактирование изображений и видео

1. Создание видео из текста и изображений
2. Анимация персонажей
3. Использование дополнительных инструментов
4. Ускорение генерации

1. Распознавание речи
2. Синтез речи и клонирование голоса
3. Генерация музыки

1. Настройка платформы автоматизации
2. Создание векторной базы данных
3. Создание RAG-агентов
4. Интеграция с внешними сервисами

1. Интеграция инструментов
2. Централизованное управление
3. Автоматизация генерации
4. Извлечение данных из документов
5. Настройка моделей под свои данные

1. Установка инструментов
2. Создание визуальных RAG-агентов
3. Управление данными

1. Защита от уязвимостей
2. Понимание лицензий

Udemy / Арнольд Оберлейтер - OpenClaw: Безопасный запуск мощных и автономных ИИ-агентов

• Внедрение автономных сотрудников с искусственным интеллектом: установка OpenClaw на локальные компьютеры (Windows, macOS, Linux), контейнеры Docker и удаленные VPS-серверы.
• Освойте архитектуру «Души»: настройте файлы «Души», «Идентификации», «Пользователя» и «Агента» для создания уникальных, постоянно сохраняемых цифровых образов.
• Создавайте самовосстанавливающиеся агенты: используйте файлы Heartbeat, хуки и задания Cron для создания агентов, которые работают проактивно 24/7 без запросов.
• Запуск локального ИИ в частном режиме: интегрируйте Ollama и локальные LLM-системы для запуска полностью автономных агентов, ориентированных на конфиденциальность, без затрат на API.
• Безопасность VPS и DevOps: Мастерская защита SSH, брандмауэры (UFW), управление портами и установка SafeSkill для обеспечения безопасности ваших цифровых сотрудников.
• Разработка программного обеспечения для агентов: используйте Claude Code, Codex и OpenCode, чтобы ваш агент мог писать код и изменять собственные настройки.
• Интеграция голоса и изображения: включите ввод голоса в реальном времени с помощью Whisper/FFmpeg и генерируйте изображения локально через навыки ComfyUI.
• Глубокие исследования и автоматизация: создавайте агентов, использующих Brave, Perplexity и Web Fetching для поиска информации в интернете и составления сложных отчетов.
• Стратегия оптимизации затрат: интеллектуальная маршрутизация моделей, оперативное кэширование, бережливое инициализация и управление контекстом для минимизации расходов на API.
• Интерфейсы удаленного управления: управляйте своими сотрудниками, использующими ИИ, через Telegram, WhatsApp, Slack или iMessage из любой точки мира.
• Удаленное управление файловой системой: Предоставьте своему агенту безопасный доступ для удаленного чтения, записи, организации и управления файлами на вашем ПК или сервере.
• Будущее ИИ-агентов: освоение MoltBook («Интернет для агентов»), установка навыков сообщества и понимание безопасных и небезопасных конфигураций.

• Реальные примеры развертывания: настройте OpenClaw локально (Windows/Mac/Linux) или в качестве удаленного сотрудника на VPS-сервере.
• Архитектура «Душа»: подробный анализ конфигурационных файлов (Soul, Identity, User), которые делают вашего агента уникальным.
• Настраиваемые навыки: Создавайте агентов, которые могут отправлять электронные письма, создавать изображения локально, просматривать веб-страницы и управлять вашим календарем.
• Стратегии экономии средств: освойте интеллектуальную маршрутизацию моделей, кэширование запросов и локальную интеграцию моделей, чтобы запускать ИИ практически бесплатно.
• Рекомендации по обеспечению безопасности: полные руководства по межсетевым экранам, усилению защиты SSH и безопасной установке навыков.

• Универсальная установка: освойте настройку в Linux, macOS, Windows или Docker.
• Ввод в эксплуатацию: Настройте Telegram, WhatsApp, iMessage или Slack в качестве основного интерфейса и управляйте своим ИИ из любой точки мира.
• Хуки и плагины: Настройте хуки так, чтобы OpenClaw «запоминал» вас и заблаговременно уведомлял вас через Telegram о завершении задач.

• «Дело души»: научитесь писать ДНК своего агента. Определите его основную цель, этические границы и личностные черты.
• Фирменный файл: Придайте своему агенту конкретный образ и тон.
• Файл пользователя: Научите агента, кто вы есть. Сохраните свои предпочтения, биографию и стиль работы, чтобы ИИ адаптировался к вам.
• Файл агента: Оперативный мозг. Определите, как агент обрабатывает информацию и расставляет приоритеты задач.
• Сердцебиение: ритм, поддерживающий работоспособность вашего агента. Настройте файл «Сердцебиение» , чтобы запускать фоновые задачи и обеспечивать автономность.

• Управление файловой системой: Предоставьте OpenClaw возможность удаленного доступа, организации и изменения файлов на вашем ПК.
• Голосовой ввод: Общайтесь с OpenClaw естественным образом, используя интеграцию Whisper и FFmpeg.
• Генерация локальных изображений: создавайте пользовательские инструменты для запуска рабочих процессов ComfyUI непосредственно из чата.
• Агентное программирование: посмотрите, как OpenClaw изменяет собственные настройки и координирует работу таких инструментов, как Claude Code или Codex, для разработки программного обеспечения.

• Интеграция с Ollama: запускайте модели в автономном режиме, конфиденциально и бесплатно, используя собственное оборудование.
• Разработка контекста: Освойте файлы контекста и сессии, чтобы ваш агент «запоминал» сложные проекты без галлюцинаций.
• Разумная экономика: Внедрите кэширование запросов, интеллектуальную маршрутизацию моделей и стратегии «бережливой инициализации», чтобы значительно сократить расходы на API.

• Развертывание VPS: пошаговое руководство по размещению OpenClaw на виртуальном частном сервере.
• Google Cloud и электронная почта: автоматизируйте свою почту и интегрируйте сервисы Google.
• Глубокое исследование: включите автоматизацию поиска веб-страниц и работы браузера (с помощью Brave, Playwright и Perplexity), чтобы ваш агент самостоятельно просматривал интернет.
• Cron Jobs и Cronos: Настройте полностью автоматизированные расписания: ваш агент просыпается, выполняет работу и отчитывается.

• Безопасность сервера: освойте основные навыки DevOps: закрытие портов, настройка брандмауэров и защита SSH для обеспечения безопасности вашего агента.
• MoltBook: Откройте для себя «Новый интернет для агентов искусственного интеллекта» и узнайте, как его использовать.
• Расширение навыков: Изучите разницу между безопасными и небезопасными методами установки оборудования.

• Энтузиасты ИИ и опытные пользователи: Если вы хотите выйти за рамки ChatGPT и запустить агента, который действительно выполняет необходимые действия на вашем компьютере.
• Разработчики и программисты: желающие поэкспериментировать с разработкой программного обеспечения Agentic и создать собственные инструменты для OpenClaw.
• Защитники конфиденциальности: Все, кто хочет запускать мощные системы искусственного интеллекта локально, не отправляя каждое нажатие клавиши в облако.
• Индивидуальные предприниматели и специалисты по автоматизации: люди, которым нужен недорогой, круглосуточный «сотрудник», который сам управляет своим расписанием и выполняет повседневные задачи через Telegram.
• Для начинающих в DevOps: Если вы хотите научиться безопасно управлять VPS и защищать свою инфраструктуру ИИ.

• Требуется базовое понимание искусственного интеллекта, API, токенов, а также готовность использовать командную строку (терминал).

• Введение
• Локальная установка и примеры первого использования
• Управление контекстом, снижение затрат и локальные модели.
• VPS-хостинг: множество вариантов использования и полезных советов.
• Что дальше: советы, ресурсы и дальнейшие шаги

Udemy / Арнольд Оберлейтер - Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG

Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG (2025)

Слив курса Агентный ИИ Буткемп: ИИ агенты при помощи Python, n8n, MCP & RAG [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]

***Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)***

Чему вы научитесь:

• Освойте разработку искусственного интеллекта и «Vibe Coding»: используйте Cursor, Python, Node.js, Git и GitHub для быстрой разработки программного обеспечения.
• Создавайте ИИ-агентов на Python: освойте Pydantic AI, интерфейсы Gradio, механизмы защиты и фреймворки оценки.
• Создавайте агентов OpenAI: используйте OpenAI AgentKit, Agent Builder и интегрируйте ChatKit в приложения Next.js и React.
• Разработка агентов глубокого анализа: создание автономных агентов, которые осуществляют поиск в интернете и обобщают сложные отчеты.
• Освойте протокол MCP (Model Context Protocol): подключите Claude Desktop, Cursor и Antigravity к локальным файлам и инструментам.
• Создавайте собственные MCP-серверы: разрабатывайте инструменты MCP с использованием Python и n8n для управления внешними API.
• Автоматизация с помощью n8n (Low-Code): основные веб-хуки, HTTP-запросы, узлы кода, слияния, узел if, циклы и обработка ошибок.
• Расширенные рабочие процессы n8n: создание многоагентных систем, оркестраторов, Telegram-ботов и самостоятельное размещение n8n.
• Интеграция баз данных и SQL: подключите базы данных Supabase, Pinecone, Postgres и Vector к вашим агентам искусственного интеллекта.
• Локальный ИИ и конфиденциальность: запускайте модели Ollama, DeepSeek, Qwen, Kimi, zAI и Llama локально с помощью Docker и Flowise.
• Master RAG (Retrieval-Augmented Generation): оптимизация встраивания данных, сегментирования, Tok-K, измерения температуры, Top-P Markdown и векторного поиска.
• Создавайте визуальных агентов с помощью Flowise: создавайте агентов LangChain и LangGraph без программирования и размещайте их на Render.
• Разработка голосовых агентов: создавайте голосовых помощников на основе искусственного интеллекта в реальном времени с помощью Python, LiveKit, Vapi и ElevenLabs.
• Генеративный ИИ и распространение: автоматизация ComfyUI, Flux, Z-Image и SDXL для генерации изображений и видео с помощью n8n.
• Изучите фреймворки Agentic: разберитесь в AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, Open WebUI и стеке искусственного интеллекта от Microsoft.
• Создайте агентство, специализирующееся на ИИ: изучите ценообразование, генерацию лидов, стратегию продаж и поиск ниши для услуг в сфере ИИ.
• Безопасность и законодательство в сфере ИИ: освоение GDPR, соответствие требованиям законодательства ЕС в области ИИ, предотвращение внедрения вредоносного ПО без предупреждения, взломов и отравления данных.
• Развертывание и хостинг: публикация на GitHub, размещение на Render, развертывание приложений Next.js и управление контейнерами Docker.
• Освойте веб-разработку с использованием ИИ и создавайте собственные интерфейсы для ИИ: внедряйте пользовательские чат-боты с ИИ, используя Next.js, React, TypeScript, Vite и Tailwind CSS, непосредственно на веб-сайты.

Прекратите наблюдать за тем, как развивается ИИ. Начните создавать его.
Вы видели, на что способен ИИ.
Но как выйти за рамки простых подсказок и создать автономных агентов, масштабируемые системы автоматизации и реальные бизнес-приложения?
Этот курс — настоящий мастер-класс по автоматизации ИИ и ИИ-агентам. Он заполняет пробел между Low-Code (n8n, Flowise) и Pro-Code (Python, Pydantic AI, Cursor), предоставляя вам полный набор навыков для доминирования в сфере ИИ в 2026 году.
Этот курс охватывает все аспекты: от создания локальных RAG-систем, работающих на вашем ноутбуке, до развертывания голосовых агентов корпоративного уровня и освоения протокола контекстной модели (MCP).
Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, предпринимателем или энтузиастом автоматизации, вы научитесь использовать платформы LLM (такие как DeepSeek, GPT, Claude, Gemini) для выполнения реальной работы.

Что вы получите:

• Практические проекты: создание агентов для углубленного исследования, голосовых аватаров, маркетинговых ботов, систем генерации лидов и многого другого.
• Загружаемые ресурсы: получите доступ к готовым рабочим процессам JSON, репозиториям кода Python и системным подсказкам для ускорения внедрения.
• Двухэтапное обучение: изучайте материал как визуальным способом (n8n, Flowise), так и программным (Python, Next.js).

Что вы узнаете на этом курсе:
Основы: магистратура, настройка и «программирование атмосферы»
Начните с базового набора инструментов, необходимых для работы.

• Экспресс-курс по Cursor: освойте редактор кода с искусственным интеллектом, который пишет за вас программное обеспечение («Vibe Coding»).
• Основы ИИ: углубленное изучение LLM, токенов, вызовов функций и «моделей рассуждений», таких как DeepSeek R1, GPT 5.2 Thinking и OpenAI o3.
• Полная настройка стека: правильно установите Python, pip, uv, Node.js, Git и Docker, чтобы подготовить вашу машину к разработке ИИ.

Экосистема агентов OpenAI и веб-приложения
Создавайте официальные агенты, используя новейшие инструменты OpenAI и OpenAI Agent SDK.

• OpenAI AgentKit & Agent Builder: Создавайте агентов с переменными состояния, защитными механизмами и доступом в интернет.
• Интеграция Next.js и React: создавайте собственный чат (ChatKit) и размещайте пользовательские виджеты на веб-сайтах.
• Агент глубокого исследования: Создайте сложного агента, способного сканировать интернет и синтезировать отчеты.

Агенты искусственного интеллекта на Python с использованием Pydantic AI
Начните свою профессиональную карьеру в области разработки искусственного интеллекта с помощью кода.

• Pydantic AI Framework: Создавайте типобезопасных и надежных агентов с помощью Python.
• Gradio Interfaces: Создавайте удобные веб-интерфейсы для ваших скриптов на Python.
• Code & Deploy: Научитесь публиковать свои проекты на GitHub и делиться ими со всем миром.

Локальный ИИ и RAG (приоритет конфиденциальности)
Запускайте ИИ полностью на собственном оборудовании — никаких платежей за API, полная конфиденциальность.

• Локальный стек: освоение Ollama , Docker и Flowise для автономного ИИ.
• Расширенная технология RAG (Retrieval-Augmented Generation): настройка векторных баз данных Postgres , управление эмбеддингами и оптимизация стратегий сегментации.
• LangChain и LangGraph: Разберитесь в архитектуре современных цепочек искусственного интеллекта.

Освоение Flowise: визуальные агенты искусственного интеллекта
Создавайте мощные чат-боты без написания кода.

• Агенты на базе API: подключайте студентов магистратуры к реальным инструментам с помощью интеграции API.
• Пользовательские чат-боты: создавайте, брендируйте и встраивайте чат-боты RAG в WordPress и собственные веб-сайты.
• Анализ настроений: автоматизация маршрутизации запросов в службу поддержки на основе эмоций пользователей.

Автоматизация с помощью ИИ на основе n8n (с использованием подхода Low-Code)
Суть автоматизации бизнес-процессов — объединение всего.

• Основы n8n и SQL: освойте интерфейс, переменные и подключение к базам данных Supabase
• Расширенные рабочие процессы: создание Telegram-ботов, многоагентных систем и шаблонов оркестрации.
• Веб-скрейпинг и HTML: превратите любой контент веб-сайта в базу знаний для ваших агентов.
• Самостоятельное размещение: научитесь размещать n8n на собственных серверах, чтобы сэкономить средства.

MCP: Протокол контекста модели
Изучите самые передовые технологии в области интеграции ИИ.

• MCP в деталях: подключение Claude Desktop, Cursor и ChatGPT к вашим локальным инструментам и файлам.
• Создание пользовательских MCP-серверов: разработка собственных серверов на Python и n8n.
• Кроссплатформенные инструменты: используйте MCP, чтобы предоставить вашим агентам беспрепятственный доступ к Slack, GitHub и инструментам работы с базами данных.

Голосовые агенты и аватары на основе ИИ
Наделите свой ИИ голосом и лицом.

• LiveKit и Python: Создавайте голосовых агентов для общения в реальном времени.
• Интеграция с телефонией: подключение Vapi и ElevenLabs к телефонным номерам для входящих/исходящих звонков (например, для ботов, бронирующих столики в ресторанах).
• Аватары на основе ИИ: создавайте интерактивных визуальных агентов, которые общаются с пользователями.

Генеративный ИИ и автоматизация обработки изображений
Автоматизируйте творчество с помощью моделей распространения.

• Мастер-класс по ComfyUI: Создание сложных рабочих процессов генерации изображений и видео.
• Flux, Z-Image и SDXL: запускайте современные модели обработки изображений локально.
• Agentic Design: Автоматический запуск генерации изображений с помощью агентов n8n.

Создание бизнеса и обеспечение безопасности
Превратите свои навыки в прибыльное агентство и оставайтесь в безопасности.

• План действий агентства: как устанавливать цены, предлагать и продавать услуги в области искусственного интеллекта клиентам.
• Генерация лидов: стратегии холодных звонков и создания контента для социальных сетей.
• Безопасность и законодательство в сфере ИИ: понимание GDPR , Закона ЕС об ИИ , технологии быстрой инъекции (Prompt Injection) и защиты от взлома (Jailbreaking).

Станьте экспертом в сфере технологий будущего!
По завершении этого курса вы не просто поймете теорию — у вас будет портфолио работающих агентов, глубокое понимание n8n, Python и MCP ,
а также знания в области бизнеса, позволяющие монетизировать ваши навыки.

Для кого этот курс:

• Начинающие инженеры и разработчики в области ИИ: если вы знаете Python (или хотите изучить его с помощью "Vibe Coding" с использованием Cursor) и хотите освоить современный стек технологий ИИ, включая Pydantic AI, MCP, Guardrails и RAG, этот курс станет для вас идеальным решением.
• Эксперты по автоматизации и те, кто не умеет программировать: пользователи Zapier или Make, готовые перейти на уровень n8n и создавать автономных агентов ИИ, а не просто линейные рабочие процессы.
• Предприниматели и владельцы агентств: Если вы хотите создавать и продавать клиентам услуги на основе искусственного интеллекта (например, голосовых агентов, ботов поддержки или систем генерации лидов), этот курс охватывает как технологическую, так и бизнес-сторону (ценообразование, продажи, юридические вопросы).
• Менеджеры по продуктам и энтузиасты технологий: Все, кто хочет понять, как на самом деле работают LLM-ы, векторные базы данных и агенты, чтобы быстрее создавать прототипы идей с помощью OpenAI AgentKit или Flowise.
• Пользователи, ориентированные на конфиденциальность: лица, желающие запускать локальный ИИ (Ollama, DeepSeek) на собственном оборудовании, не полагаясь на облачные API.
• Для профессионалов творческих профессий: если вы хотите автоматизировать создание контента с помощью ComfyUI, генерации изображений и рабочих процессов Video AI.

Требования:

• Предварительных знаний не требуется, всё показано шаг за шагом.
• Компьютер (Mac, Windows или Linux): Для установки таких программ, как Node.js, Python и Docker, вам потребуются права администратора.
• Любопытство и терпение: Мы рассматриваем сложные темы, такие как агенты искусственного интеллекта и RAG. Предоставляются пошаговые инструкции, но умение решать проблемы будет полезно!

Материалы курса:
16 разделов • 200 лекций • Общая продолжительность 32 ч 27 мин

• Введение
• Краткий курс по работе с Cursor и некоторые примеры их установки.
• Основы ИИ: LLM, токены, вызов функций, разработка подсказок и многое другое.
• Быстро создавайте своих первых агентов! OpenAI Agent SDK с Agent Builder и AgentKit.
• Python: Создавайте агентов искусственного интеллекта с помощью Pydantic AI
• Локальные ИИ-агенты с использованием Flowise, Ollama, LangChain, LangGraph и RAG
• Создавайте агентов с поддержкой API и размещайте их для своих клиентов.
• Основы автоматизации с помощью ИИ: n8n, Supabase, SQL и самостоятельное размещение на сервере.
• Расширенная автоматизация на основе ИИ и рабочие процессы с агентами с помощью n8n
• MCP (протокол контекста модели) с различными клиентами и серверами.
• Голосовые агенты и аватары на основе ИИ с использованием Python, LiveKit и таких платформ, как Vapi.
• Автоматизация с помощью ИИ, использующая модели распространения и ComfyUI.
• Дополнительные агентские фреймворки, инструменты и специальные рабочие процессы.
• Как начать бизнес в сфере искусственного интеллекта и автоматизации (или продвинуться по карьерной лестнице)
• Безопасность, соответствие нормативным требованиям и законодательство в сфере ИИ.
• Что дальше?