Запись [Udemy] ИИ-агенты: автоматизация и бизнес с приложениями LangChain и LLM (Arnold Oberleiter)

​

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

Чему вы научитесь:

• Основы агентов ИИ, таких как Autogen, LangChain, LangFlow, Flowise, LangGraph, BabyAGI, CrewAI и другие
• Основы LLM, таких как ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, GPT-4o и других с вызовом функций в LLM
• Все о векторных базах данных, моделях встраивания и генерации дополненной поисковой информации (RAG)
• Создание агентов ИИ для автоматизации контента, электронной почты, исследования лидов и многого другого Установка и эксплуатация Flowise с Node
• Вызов функций для внешних API, интерпретатор Python, калькулятор, Gmail, Serper, Make и многое другое
• Агент RAG AI: обучение на собственных данных и автоматическое сохранение файлов на вашем ПК
• Подготовка данных для RAG: PDF-файлы, документы, CSV и многое другое с LlamaIndex и LlamaParse
• Интеграция и автоматизация пользовательских инструментов в Flowise
• API-подключение и автоматизация с помощью JavaScript, Python и Make
• Агенты ИИ в бизнесе: предложение, ценообразование, продажи, привлечение клиентов
• Маркетинговые стратегии по продаже агентов ИИ
• Интеграция агентов ИИ в веб-сайты или в качестве отдельных приложений
• Установка VS Code и Git
• Локальный Microsoft Copilot с Vision в качестве агента ИИ на Python
• Агенты ИИ с открытым исходным кодом LLM: Ollama, Llama 3.1 и другие
• Выбор подходящей степени магистра права для агента ИИ
• Проблемы, безопасность и авторские права в агентах ИИ

Агенты искусственного интеллекта у всех на слуху, но мало кто знает, что они собой представляют, и еще меньше людей умеют ими пользоваться. Такие инструменты, как CrewAI, Autogen, BabyAGI, LangChain, LangGraph, LangFlow и т. д., кажутся сложнее, чем они есть на самом деле. Готовы ли вы освоить тонкости работы агентов ИИ и использовать весь их потенциал для автоматизации процессов и продажи индивидуальных решений? Тогда этот курс для вас!

Погрузитесь в «AI Agents: Automation & Business via LangChain Apps» — где вы изучите базовые и продвинутые концепции AI Agents и LLM, их архитектуры и практические приложения. Трансформируйте свое понимание и навыки, чтобы стать лидером в революции AI.

Этот курс идеально подходит для разработчиков, специалистов по данным, энтузиастов ИИ и всех, кто хочет быть в авангарде технологий агентов ИИ и LLM. Хотите ли вы создавать агентов ИИ, совершенствовать их автоматизацию или продавать индивидуальные решения, этот курс предоставит вам необходимые комплексные знания и практические навыки.

Чего ожидать от этого курса:
Всесторонние знания об агентах ИИ и магистрах права:

• Основы агентов ИИ и LLM:[/B] введение в агентов ИИ, таких как Autogen, LangChain, LangGraph, LangFlow, CrewAI, BabyAGI и их LLM (GPT-4, Claude, Gemini, Llama и другие).
• Инструменты и методы:[/B] использование LangChain, LangGraph и других инструментов для создания агентов ИИ.
• Вызов функций и векторные базы данных: понимание вызова функций и использования векторных баз данных и моделей встраивания.

Создание и развертывание агентов ИИ:

• Установка и использование Flowise с Node:пошаговые руководства по установке и использованию Flowise.
• Создание и развертывание агентов ИИ для различных задач: развитие креативных писателей, стратегов социальных сетей и агентов вызова функций.

Продвинутые технологии для агентов ИИ:

• Агенты RAG AI: обучение LLM на ваших собственных данных и автоматическое локальное хранение текстов.
• Подготовка и интеграция данных: использование LlamaIndex, LlamaParse и других инструментов для подготовки и интеграции данных в Flowise.
• Подключение API и автоматизация: подключение API и автоматизация с помощью JavaScript, Python и Make.

Агенты ИИ в бизнес-среде:

• Варианты использования и интеграция: размещение и интеграция агентов ИИ на веб-сайтах или в качестве отдельных приложений.
• Генерация лидов и маркетинг: стратегии генерации лидов и продажи ИИ-агентов.

Создание собственного помощника на основе искусственного интеллекта:

• Код и установка Python:разработка локального ИИ-агента, подобного Microsoft Copilot, с использованием Vision и Python.
• Использование VS Code и Git: пошаговые руководства по установке и использованию VS Code и Git.

Агенты ИИ с открытым исходным кодом LLM:

• Плюсы и минусы LLM с открытым исходным кодом: использование и установка LLM с открытым исходным кодом, таких как Llama 3.
• Установка и использование Ollama с Llama 3.1 и другими LLM с открытым исходным кодом.
• Создание агентов ИИ с открытым исходным кодом: разработка простых и продвинутых агентов ИИ с открытым исходным кодом.

Проблемы, безопасность и авторские права в агентах ИИ:

• Меры безопасности и конфиденциальность: понимание джейлбрейков, инъекций подсказок и отравления данных.
• Авторские права и конфиденциальность: обработка авторских прав и конфиденциальности для данных, сгенерированных агентом ИИ.
• Практические приложения и интеграция API:

Основы API и навыки интеграции:

• Использование OpenAI API, Google API и других для различных приложений.
• Разработка приложений на основе искусственного интеллекта: создание приложений с помощью Whisper, GPT-4 и других.

Инновационные инструменты и агенты:

• Обзор Microsoft Autogen и CrewAI.
• Внедрение Flowise:[/B] интеграция Flowise с вызовами функций и открытым исходным кодом LLM в качестве чат-бота.

Используйте возможности агентов ИИ и технологии LLM для разработки решений и расширения понимания их применения.

По окончании курса «AI Agents: Automation & Business via LangChain Apps» у вас будет целостное понимание AI Agents и LLM, а также навыки их использования в различных целях. Если вы готовы быть на переднем крае этой технологической революции, этот курс для вас.

Материалы курса:

9 разделов • 75 лекций • Общая продолжительность 9 ч 47 мин

• Введение и обзор
• Основы: агенты ИИ, LLM, вызов функций, векторные базы данных
• Создание ваших первых ИИ-агентов
• Расширенные ИИ-агенты
• ИИ-агенты для бизнеса
• Создание собственного помощника ИИ похожего на Microsoft Copilot
• ИИ-агенты с открытым исходным кодом LLM
• Проблемы, безопасность и авторские права в ИИ-агентах
• Что дальше?