• 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

• 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

• 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

• 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?

• Введение в протокол контекста модели (MCP): практические советы по началу работы с курсом и как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов
• Основы MCP и интеграция инструментов в Claude Desktop: понимание структуры JSON, сравнение типов серверов, настройка с помощью Node.js и установка с помощью установщика MCP
• Создавайте собственные рабочие процессы в Claude Desktop: получайте доступ к локальным приложениям, интегрируйте базы данных и подключайте ключи API для безопасного взаимодействия.
• Подключите MCP к Cursor & Vibe Coding: установите Python через pyenv, изучите интерфейс Cursor, подключитесь к OpenAI или Claude и используйте MCP гибко.
• Ключи API и контроль доступа: настройка OpenAI, OpenRouter и других, понимание различий в ценах, ограничений и настройка проекта в Cursor
• Разместите свой собственный сервер MCP в n8n: установите Node.js, изучите основы, такие как триггеры и действия, разберитесь с клиентом и хостом MCP и безопасно настройте свой сервер.
• Расширьте возможности сервера n8n MCP: подключитесь к узлам Claude, Cursor или GitHub, бесплатно интегрируйте функциональность Zapier и добавляйте собственные инструменты.
• Интеграция баз данных векторных данных в MCP: автоматическое управление Pinecone через Google Диск, экспорт рабочих процессов и создание агентов RAG с поиском векторов
• Интеграция HTTP и хостинг, соответствующий требованиям GDPR: отправляйте HTTP-запросы на сервер MCP даже без официального MCP, изучите лучшие практики хостинга
• Используйте MCP в Flowise, LangChain и LangGraph: установите Flowise, изучите интерфейс, сравните платформы агентов и ознакомьтесь с реальными примерами использования.
• Агенты инструментов с MCP: интеграция доступа к электронной почте, календарям, Airtable, веб-скрапингу и Pinecone в Flowise для масштабируемой автоматизации
• Flowise AI Agents V2 и новые функции: использование LangGraph, работа с SQLite в качестве менеджера записей и объединение агентов инструментов с доступом к вектору
• Создавайте специализированные рабочие процессы с помощью MCP: голосовое управление для LLM, автоматизация в Blender, создание собственных изображений с помощью OpenAI и рабочих процессов n8n
• Разработайте свой собственный сервер MCP на Python: изучите основы программирования сервера, разберитесь в репозитории GitHub, интегрируйте инструменты и используйте MCP Inspector.
• Определите собственные шаблоны и ресурсы подсказок: используйте modelcontextprotocol Python SDK для управления пользовательскими подсказками и структурами данных и подключите их к Claude.

• Но как это работает на практике?
• Как создать собственные MCP-серверы?
• Как вы используете такие клиенты, как Claude Desktop, Cursor, Windsurf, n8n или Flowise?
• И как все это можно автоматизировать, обезопасить и интегрировать в свой собственный проект ИИ?

• Получите полный обзор концепции MCP, принципов ее работы и сфер ее применения.
• Узнайте, как инструменты, подсказки и ресурсы можно подключить к LLM, таким как Claude, GPT или Gemini, с помощью MCP.
• Начните с практических советов, материалов и специального центра курса, полного ресурсов и тщательно отобранных ссылок.
• Понимать основные принципы проектирования подсказок и то, как системные подсказки работают в контексте MCP.

• Установите Claude Desktop с использованием Node.js и NVM и настройте свои первые серверные структуры.
• Используйте файлы JSON и официальный установщик MCP для подключения инструментов, баз данных или собственных API.
• Понимать различные типы серверов (серверы инструментов, серверы подсказок, серверы баз данных MCP) и варианты их использования
• Подключите Claude Desktop к локальной системе или онлайн-сервисам и включите защищенный API-ключом доступ.
• Установите Python с помощью pyenv и настройте менеджер пакетов UV для запуска вашего первого локального сервера MCP.

• Настройте Cursor как гибкий клиент, подключите его к существующим серверам MCP (например, Zapier) и изучите его ограничения и сильные стороны.
• Используйте Vibe Coding и конфигурации на основе Python для настройки структуры MCP.
• Эффективно управляйте ключами API, изучайте структуры ценообразования и создавайте собственную настройку MCP для разных инструментов

• Узнайте, как установить и настроить n8n локально и использовать его как полнофункциональную платформу MCP.
• Создавайте триггеры и действия, а также используйте пользовательские узлы для подключения Claude, Cursor, GitHub или Google Drive.
• Интегрируйте Pinecone и другие векторные базы данных для агентов RAG непосредственно в ваш сервер MCP.
• Узнайте, как размещать серверы MCP на VPS и обеспечивать их круглосуточную работу с безопасным доступом.
• Используйте параметры аутентификации и стратегии хостинга, соответствующие GDPR, для безопасного развертывания

• Установите Flowise и создайте сложные рабочие процессы инструментов (электронная почта, календарь, Airtable, веб-поиск) с помощью Agent V2
• Используйте LangGraph для управления многоэтапными процессами агентов с четким разделением ролей и выполнением инструментов.
• Управляйте базами данных Pinecone через SQLite, объединяйте функциональность LangChain и создавайте масштабируемые автоматизации
• Изучите интерфейс Flowise и создайте собственных помощников с полной интеграцией MCP.

• Создавайте голосовые интерфейсы для вашего LLM и управляйте своим ИИ с помощью речевого ввода с помощью MCP
• Автоматизируйте 3D-процессы в Blender с помощью Claude, Python и собственного MCP-сервера
• Используйте API OpenAI с n8n для автоматической генерации изображений
• Поделитесь идеями с сообществом и исследуйте креативные или нетрадиционные варианты использования.

• Узнайте, как писать MCP-серверы с использованием Python и TypeScript, включая обработку запросов, интеграцию инструментов и ресурсы.
• Используйте modelcontextprotocol Python SDK для разработки собственных шаблонов подсказок, совместимых с Claude.
• Используйте MCP Inspector для отладки и диагностики, а также расширьте свою настройку с помощью событий, отправленных сервером (SSE).
• Понимать все типы транспорта для MCP: STDIO, SSE и Streamable HTTP — когда и как их использовать
• Опубликуйте свой сервер MCP на GitHub и изучите варианты хостинга, такие как Cloudflare, AWS или Azure.
• Избегайте распространенных ошибок и применяйте лучшие практики для стабильной и безопасной разработки сервера.

• Распознавать и понимать такие угрозы, как отравление инструментов, побег из тюрьмы, инъекции подсказок и попытки взлома MCP
• Защитите свой сервер MCP с помощью ключей API, аутентификации и надлежащего контроля доступа.
• Понимание ключевых правил конфиденциальности данных, таких как GDPR и Закон ЕС об искусственном интеллекте, а также решение проблем, связанных с хостингом генеративного ИИ.
• Изучите реальные примеры и получите четкие рекомендации о том, как соблюдать юридические и технические требования.

• Вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агенты на базе MCP в такие инструменты, как Claude, n8n, Cursor или Flowise.
• Вы научитесь создавать безопасные серверы MCP, объединять их в своих проектах и даже предлагать их как услугу.

• Создавайте конечные точки SSE для сервера MCP: включайте соединения в режиме реального времени, активируйте пользовательские инструменты с помощью событий и избегайте распространенных ошибок при разработке сервера.
• Понимание и предотвращение рисков безопасности MCP: распознавание и минимизация отравления инструментов, краж MCP, джейлбрейков и инъекций с помощью безопасных стратегий
• Конфиденциальность, GDPR и правовые рамки для MCP: узнайте свои права и обязанности при размещении, обработке данных и использовании инструментов LLM в соответствии с законом.

• Разработчики искусственного интеллекта, технические специалисты и специалисты по автоматизации, которые хотят понять протокол контекста модели (MCP), создать собственные серверы или расширить существующие клиенты, такие как Claude, Cursor, n8n или Flowise.
• Частные лица и энтузиасты ИИ, которые наконец хотят понять, как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов, а также создать и запустить своих первых агентов MCP.
• Предприниматели и фрилансеры, желающие использовать рабочие процессы ИИ на базе MCP для автоматизации рутинных задач, оптимизации процессов или создания собственного предложения услуг ИИ.
• Разработчики программного обеспечения и инженеры-консультанты, работающие на стыке API LLM, интеграции инструментов и автоматизации рабочих процессов, которые хотят применить MCP в своих собственных проектах.
• Технически подкованные пользователи и новички в области ИИ, желающие объединить такие инструменты, как Claude Desktop, Cursor, n8n или Flowise, и глубоко погрузиться в экосистему MCP.

• Введение – обзор, советы и понимание протокола контекста модели
• Основы MCP в Claude Desktop и настройка: установка Node.js, Python и NVM
  
• Интеграция MCP в Cursor, Vibe кодинг и ключи API
• MCP в n8n — создайте свой собственный сервер и клиент: хостинг, безопасность и многое другое
  
• MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
• Специальные рабочие процессы — автоматизация с помощью Blender, генерация изображений и многое другое
• Программируйте свой собственный MCP-сервер — шаг за шагом на Python
  
• Клиент MCP (большинству не нужен, но давайте рассмотрим его подробнее)
• Безопасность, конфиденциальность, GDPR и распространенные проблемы с MCP

Ты уже сделал свою первую карточку и убедился, что работать с нейросетями — проще, чем ты думал! Теперь пора вывести твои навыки на новый уровень и начать зарабатывать на этом!

Марафон «Карточка для маркетплейсов с ИИ за 15 минут» — это не просто обучение, а готовая система для фриланса!

Что ты освоишь на марафоне:

• Как читать технические задания — ты научишься понимать, что нужно заказчику и как грамотно задавать уточняющие вопросы.
• Анализ ниши и создание прототипа — ты узнаешь, какие карточки работают лучше всего и как создать продающий дизайн с первого раза.
• Дополнительные нейросети и плагины для Figma — ускоряй работу, используй новые инструменты, чтобы делать карточки в несколько кликов!
• Как увеличить конверсию — убедись, что твоя карточка не просто красивая, но и реально привлекает клиентов и продажи.
• Как отличать слабые карточки от сильных — научишься анализировать конкурентов, находить ошибки и делать карточки, которые работают.
• Где искать клиентов и как зарабатывать от 12 000₽ в месяц — ты поймешь, как выйти на стабильный доход без сложных навыков и стартового капитала.

Это не просто марафон а реальный инструмент для заработка! Ты не тратишь месяцы на обучение, а сразу получаешь практические навыки, которые можно применить и начать зарабатывать. Нейросети делают процесс легким и быстрым, а заказчики уже ищут специалистов, которые могут создать эффективные карточки. Ты не просто изучаешь теорию — ты выходишь на рынок с реальным навыком и доходом!

Автор: Виктор Потипако

• 20 лет в маркетинге и дизайне c 2005 г
• 12 лет опыта в бизнесе, управлении и предпринимательстве
• В 2013 году основал и 8 лет управлял своим дизайн-агентством
• Работал с: Gallina Blanca, М. Видео, Samsung, Yota, Karchar, Heinz, Mail.ru и др.
• Высшее образование ФГБОУ ВО «НГУАДИ» по специальности «Дизайн»
• Общее: 39 лет, женат, 1 ребенок, живет: Москва/Бали

Тариф Все сам
Идеально, если ты хочешь пройти марафон в удобном для себя темпе

• Введение в рабочие процессы RAG и инструменты, такие как NotebookLM от Google, с основными советами
• Основы LLM и технологии RAG: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral, xAI, Grok, вызов функций, векторные базы данных, встраивание и фрагментация
• Основы ChatGPT и управление моделями: интерфейс, модели, настройки, GPT, OpenAI Playground и вычисления во время тестирования
• Создание чат-ботов RAG с помощью пользовательских GPT: подготовка данных из PDF-файлов, веб-страниц HTML, видео YouTube, источников данных CSV и адаптация стиля письма
• RAG с открытым исходным кодом с Ollama и AnythingLLM: установка, модели, оптимизация фрагментации и встраивания, а также создание локального бота
• Возможности агента и интеграция с несколькими LLM: системные подсказки, контроль температуры, веб-поиск, скрапинг и функции ИИ-агента с Flowise/LangGraph
• OpenAI API и Flowise для агентов RAG: цены, настройка проекта, соответствие GDPR, Playground против Response API, установка Node.js, Marketplace и OpenAI Assistant
• Расширенные рабочие процессы Flowise: веб-скрапинг, встраивание, векторные базы данных, HTML-разделитель, импорт/экспорт JSON и агенты инструментов (электронная почта, календарь, Airtable, веб-хуки)
• Пользовательский интерфейс чат-бота и самостоятельный хостинг: разработка интерфейса, Ollama и LangChain, хостинг на Render, брендинг Replit, интеграция WordPress и настройка Flowise
• Агенты RAG с n8n: локальная установка, интерфейс, триггеры/действия, автоматизация Pinecone через Google Drive, рабочие процессы и узел AI-агента
• Объединение и маркетинг Flowise и n8n: лид-боты RAG, интеграция веб-сайтов, брендинг CSS, продажи, маркетинг, привлечение клиентов и стратегии предложения
• Специальные стратегии RAG: n8n MCP с Claude Desktop, веб-перехватчики, действия GPT, генерация с расширенным кэшем, GraphRAG, LightRAG и контекстное извлечение
• Безопасность, защита данных и правовая база: джейлбрейки, инъекции подсказок, отравление данных, цензура, основы GDPR, Закон ЕС об искусственном интеллекте и авторские права
• Стратегии ведущих поставщиков ИИ и сравнение: OpenAI, Anthropic, Microsoft, Google xAI, Meta's LlaMA, Deepseek, Mistral и другие

Одной из важнейших концепций в мире ИИ является RAG — Retrieval-Augmented Generation!
Вам нужно дать знания магистрам права!
Но как создать эффективных чат-ботов RAG и интеллектуальных агентов ИИ для оптимизации ваших бизнес-процессов и личных проектов?
В этом курсе вы узнаете именно это — подробно и понятно — с использованием ChatGPT, Claude, Google Gemini, программ LLM с открытым исходным кодом, Flowise, n8n и многого другого!

Основы: LLM, RAG и векторные базы данных
Создайте прочную основу для своих проектов ИИ:

• Углубите свои знания LLM: ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и многие другие.
• Понять, как работают вызов функций и взаимодействие через API в LLM.
• Узнайте, почему векторные базы данных и модели встраивания являются основой RAG.
• Освойте интерфейс ChatGPT, модели GPT, настройки и OpenAI Playground.
• Изучите ключевые концепции, такие как Test‑Time Compute (например, OpenAI o1, o3; Deepseek R1).
• Узнайте, как работает NotebookLM от Google, и эффективно используйте его в проектах RAG.

Простые реализации RAG с ChatGPT и пользовательскими GPT.
Быстро и легко запустите свои первые приложения ИИ:

• Создайте своего первого RAG-бота из PDF-файлов с помощью пользовательских GPT.
• Превращайте HTML-страницы и видеоролики YouTube в интерактивные чат-боты RAG.
• Обучайте ChatGPT вашему личному стилю письма с помощью RAG.
• Используйте данные CSV для создания интеллектуальных чат-ботов и изучите весь потенциал пользовательских тегов GPT.

RAG с программами LLM с открытым исходным кодом: AnythingLLM и Ollama
Погрузитесь в мир локального ИИ:

• Установите и используйте Ollama: узнайте о моделях, командах и требованиях к оборудованию.
• Эффективно интегрируйте AnythingLLM с Ollama — оптимизируйте фрагментацию и встраивание.
• Создавайте локальные чат-боты RAG и точно контролируйте язык и поведение с помощью системных подсказок и настроек температуры.
• Используйте такие возможности агента, как веб-поиск, сбор данных и многое другое.

Flowise: RAG с LangChain и LangGraph — это просто
Используйте возможности API OpenAI для профессиональных приложений:

• Изучите API OpenAI, модели ценообразования, соответствие GDPR и настройку проектов.
• Создавайте эффективные приложения RAG с помощью OpenAI Playground и API-интерфейсов реагирования.
• Установите Flowise, управляйте обновлениями и освойте его интерфейс, включая Marketplace и OpenAI Assistant.
• Создавайте комплексные чат-потоки RAG с помощью веб-скрапинга, встраивания, HTML-разделителей и векторных баз данных.
• Разработайте собственный пользовательский интерфейс чат-бота и займитесь техническими деталями Flowise.
• Реализуйте локальную безопасность на основе ИИ с помощью Ollama и LangChain и используйте узлы-агенты Flowise (например, электронная почта, календарь, Airtable).
• Объедините векторные базы данных Pinecone с Supabase и Postgres.
• Освойте оперативную разработку и последовательных агентов с рабочими процессами с участием человека.

n8n: Создание автоматизированных систем ИИ и агентов RAG
Используйте n8n как мощную платформу автоматизации для ваших проектов ИИ:

• Изучите локальную установку, обновления и основы n8n.
• Автоматизируйте обновления базы данных Pinecone через Google Диск.
• Разрабатывайте чат-ботов RAG с узлами ИИ-агентов, векторными базами данных и дополнительными инструментами.
• Создавайте автоматизированных чат-ботов на основе веб-сайтов с помощью HTML-запросов и скрапинга.

Хостинг, продажа и монетизация ваших агентов RAG.
Выводите свои проекты ИИ на профессиональный рынок:

• Размещайте приложения Flowise и n8n на таких платформах, как Render, и встраивайте их в веб-сайты (HTML, WordPress).
• Создавайте фирменные профессиональные чат-боты и предлагайте их как услуги или отдельные продукты.
• Разработайте эффективные стратегии маркетинга и продаж для ваших ИИ-агентов.

Расширенные рабочие процессы и специализированные методы RAG.
Внедряйте профессиональные передовые технологии:

• Изучите продвинутые методы, такие как веб-хуки, MCP с Клодом, действия GPT и интеграция n8n.
• Понимать протокол контекста модели (MCP) и создавать серверы и клиенты MCP в n8n и Claude Desktop.
• Изучите инновационные стратегии RAG, такие как Cache‑Augmented Generation (CAG), GraphRAG (Microsoft), LightRAG и контекстный поиск Anthropic.
• Оптимизируйте фрагментацию, встраивание и извлечение Top-K для ваших приложений RAG.
• Выберите правильную стратегию для своих проектов и максимизируйте результаты RAG.

Безопасность, конфиденциальность и правовые основы.
Эффективно защитите свои проекты ИИ:

• Распознавать риски безопасности (эксплойты Telegram, джейлбрейки, инъекции подсказок, отравление данных).
• Защитите свой ИИ от атак и уважайте авторские права на создаваемый контент.
• Углубите свое понимание GDPR и предстоящего Закона ЕС об искусственном интеллекте, чтобы обеспечить соблюдение правовых норм.

Станьте экспертом в области автоматизации ИИ, агентов ИИ и RAG!
К концу этого курса вы будете полностью подготовлены к созданию, оптимизации и успешному маркетингу чат-ботов RAG, агентов ИИ и автоматизации.

Для кого этот курс:

• Частные лица, интересующиеся ИИ и автоматизацией, которые хотят создать собственных агентов RAG
• Предприниматели, желающие повысить эффективность, сэкономить деньги или построить бизнес на основе ИИ
• Любой желающий узнать что-то новое и получить глубокие знания об агентах RAG
• Всем, кто хочет наконец понять RAG и автоматизировать задачи

Материалы курса
10 разделов • 100 лекций • Общая продолжительность 17 ч 56 мин

• Введение
• Основы: LLM, RAG, векторных баз данных и интерфейс ChatGPT
• Практический RAG с ChatGPT и пользовательским GPT
• Реализация RAG с помощью программ LLM с открытым исходным кодом: AnythingLLM и Ollama
• Чат-боты и агенты RAG с API OpenAI: LangChain и LangGraph в Flowise
• Создание чат-ботов и агентов RAG с помощью n8n
• Приложения RAG с Flowise и n8n: хостинг, самостоятельный хостинг и продажа стали проще
• Расширенные рабочие процессы: WebHooks, MCP, Claude, GPT, RAG и стратегии фрагментации
• Проблемы, безопасность и авторские права в RAG Agents
• Что дальше?