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

Описание

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?