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.

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

Информация о видео
Название: ИИ-автоматизация: Создай LLM приложение & ИИ-агентов с помощью n8n & API
Автор: Arnold Oberleiter
Год выхода: 2025
Жанр: Видеокурс
Язык: озвучка на русском языке (ИИ)
Выпущено: Россия
Продолжительность: долго

Файл
Формат: MP4
Видео: AVC, 1920x1080, ~1532 Kbps
Аудио: AAC, 128 Kbps, 48.0 KHz
Размер файла: 5.76 Gb