[Udemy] ИИ автоматизация: Создай LLM приложение & ИИ-агентов с помощью n8n & API (Arnold Oberleiter)

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 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?