Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 419 032
- Реакции
- 41 489
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
[Udemy] Курс инженера по ИИ-агентам: Полный интенсив по ИИ-агентам [365 Careers]
- Ссылка на картинку
-
The AI Agent Engineer Course: Complete AI Аgent Bootcamp
Полный курс обучения для инженеров по разработке ИИ-агентов: архитектура ИИ-агентов, n8n, LangChain, RAG, LangGraph, LangSmith, ReAct, ReWOO.
Чему вы научитесь:
Агентный ИИ — это будущее организаций, использующих искусственный интеллект. Он помогает компаниям внедрять инновации быстрее, чем когда-либо прежде. Поэтому неудивительно, что спрос на инженеров-агентов по ИИ резко вырос на рынке труда.
Однако предложение минимально, и получить навыки, необходимые для работы инженером по разработке ИИ-агентов, может быть непросто.
Итак, как этого можно достичь?
Университеты медленно разрабатывают специализированные программы, ориентированные на практические навыки проектирования агентов искусственного интеллекта. Немногие существующие попытки дорогостоящи и трудоемки. В то же время большинство онлайн-курсов предлагают пошаговое описание отдельных методов построения агентных систем, однако интеграция этих навыков остается сложной задачей.
Решение:
Разработка агентов искусственного интеллекта — это междисциплинарная область, охватывающая следующие сферы:
основы агентов ИИ
проектирование и архитектура агентов искусственного интеллекта
программирование на Python
Работа с платформами автоматизации с низким уровнем кодирования, такими как n8n.
Оптимизация ИИ-агента для повышения скорости и снижения затрат.
Подключение агентов к инструментам, памяти и API с помощью LangChain.
Моделирование рабочих процессов агентов ИИ с помощью LangGraph
Оценка ИИ-агентства с помощью LangSmith
Применение агентов для решения реальных проблем
Запуск и оптимизация агентов в производственной среде
Каждая тема основывается на предыдущей, и пропуск шагов может привести к путанице. Например, оптимизация производительности агента без фундаментального понимания его архитектуры редко достижима.
Поэтому мы создали интенсивный курс для инженеров по разработке ИИ-агентов 2026 года, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное по времени и структурированное онлайн-обучение по работе с ИИ-агентами.
Эта новаторская программа обучения преодолевает наиболее существенный барьер на пути к работе в сфере искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.
Наш курс разработан таким образом, чтобы плавно обучать взаимосвязанным темам, предоставляя все необходимое для того, чтобы стать инженером по разработке ИИ-агентов, при значительно меньших затратах средств и времени, чем при традиционных программах.
Навыки:
1. Введение в ИИ-агентов
Логика принятия решений, исполнительные механизмы, обновленная среда, одиночные агенты, многоагентные системы, ограничители — это знакомые термины из области искусственного интеллекта; что именно они означают?
Зачем изучать основы работы с ИИ-агентами?
Создайте прочный фундамент, который будет поддерживать ваш учебный процесс. Поймите общую картину и то, как различные составляющие элементы взаимодействуют друг с другом.
2. Архитектура ИИ-агента
Мы создаём агентов искусственного интеллекта для решения задач. Каждая задача требует правильной архитектуры и понимания компромиссов, которые необходимо учитывать.
Зачем изучать архитектуру агентов искусственного интеллекта?
Выбор проектных решений определит эффективность и результативность ваших ИИ-агентов. Освоив классическую архитектуру ИИ-агентов, вы сможете принимать уверенные решения на этапе проектирования системы — до того, как проблемы станут дорогостоящими в решении.
3. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, позволяющий беспрепятственно разрабатывать приложения на основе искусственного интеллекта путем объединения взаимодействующих компонентов.
Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать агентов, способных рассуждать. LangChain упрощает создание систем, в которых отдельные компоненты — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть взаимосвязаны для повышения общей функциональности агента.
4. LangGraph
LangGraph закладывает основу для создания и масштабирования рабочих нагрузок ИИ. Используйте этот инструмент для проектирования агентов, которые надежно справляются со сложными задачами.
Почему стоит изучать LangGraph?
В LangGraph вы познакомитесь с многоэтапной оркестровкой агентов. Здесь вы узнаете, как добавить в своего агента память для диалогов, чтобы он учился запоминать, адаптироваться и становиться умнее с каждым взаимодействием.
5. Применение ИИ-агентов на практике
Погрузитесь в мир агентов искусственного интеллекта с помощью этого практического модуля по агентным системам. Вы получите реальный практический опыт. От проектирования подсказок и многошагового рассуждения до методов обеспечения безопасности и мониторинга LangSmith.
Почему стоит изучать применение ИИ-агентов на практике?
Получите практические навыки для создания готовых к внедрению в производство рабочих процессов на основе ИИ. Сделайте следующий шаг в своем развитии в области ИИ, участвуя в практических проектах.
Что вы получите:
Программа обучения инженеров по разработке ИИ-агентов стоимостью 1250 долларов.
Активная поддержка в формате вопросов и ответов.
Необходимые навыки для трудоустройства в сфере разработки искусственного интеллекта.
Реальные бизнес-кейсы для подготовки к работе
Мы рады помочь вам стать инженером по разработке ИИ-агентов с нуля, предлагая безусловную 30-дневную гарантию полного возврата денег.
Благодаря превосходному содержанию курса и отсутствию каких-либо рисков, мы уверены, что вам он понравится.
Зачем откладывать? Каждый день — это упущенная возможность. Нажмите кнопку «Купить сейчас» и присоединитесь к нашей программе подготовки инженеров по ИИ уже сегодня.
Для кого этот курс:
40 разделов • 216 лекций • Общая продолжительность 11 ч 45 мин
Язык - английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ).
Полный курс обучения для инженеров по разработке ИИ-агентов: архитектура ИИ-агентов, n8n, LangChain, RAG, LangGraph, LangSmith, ReAct, ReWOO.
Чему вы научитесь:
- Этот курс предоставляет весь необходимый набор инструментов, чтобы стать инженером по разработке ИИ-агентов.
- Разберитесь в ключевых концепциях агентов искусственного интеллекта и заложите прочную основу.
- Произведите впечатление на интервьюеров, продемонстрировав понимание работы агентов искусственного интеллекта.
- Примените свои навыки к реальным бизнес-задачам.
- Используйте возможности агентов искусственного интеллекта.
- Используйте LangChain для бесперебойной разработки приложений на основе искусственного интеллекта, объединяя совместимые компоненты в цепочку.
- Моделирование рабочих процессов агентов ИИ с помощью LangGraph
- Оцените возможности агентов ИИ с помощью LangSmith.
- Создание одно- и многоагентных систем
Агентный ИИ — это будущее организаций, использующих искусственный интеллект. Он помогает компаниям внедрять инновации быстрее, чем когда-либо прежде. Поэтому неудивительно, что спрос на инженеров-агентов по ИИ резко вырос на рынке труда.
Однако предложение минимально, и получить навыки, необходимые для работы инженером по разработке ИИ-агентов, может быть непросто.
Итак, как этого можно достичь?
Университеты медленно разрабатывают специализированные программы, ориентированные на практические навыки проектирования агентов искусственного интеллекта. Немногие существующие попытки дорогостоящи и трудоемки. В то же время большинство онлайн-курсов предлагают пошаговое описание отдельных методов построения агентных систем, однако интеграция этих навыков остается сложной задачей.
Решение:
Разработка агентов искусственного интеллекта — это междисциплинарная область, охватывающая следующие сферы:
основы агентов ИИ
проектирование и архитектура агентов искусственного интеллекта
программирование на Python
Работа с платформами автоматизации с низким уровнем кодирования, такими как n8n.
Оптимизация ИИ-агента для повышения скорости и снижения затрат.
Подключение агентов к инструментам, памяти и API с помощью LangChain.
Моделирование рабочих процессов агентов ИИ с помощью LangGraph
Оценка ИИ-агентства с помощью LangSmith
Применение агентов для решения реальных проблем
Запуск и оптимизация агентов в производственной среде
Каждая тема основывается на предыдущей, и пропуск шагов может привести к путанице. Например, оптимизация производительности агента без фундаментального понимания его архитектуры редко достижима.
Поэтому мы создали интенсивный курс для инженеров по разработке ИИ-агентов 2026 года, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное по времени и структурированное онлайн-обучение по работе с ИИ-агентами.
Эта новаторская программа обучения преодолевает наиболее существенный барьер на пути к работе в сфере искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.
Наш курс разработан таким образом, чтобы плавно обучать взаимосвязанным темам, предоставляя все необходимое для того, чтобы стать инженером по разработке ИИ-агентов, при значительно меньших затратах средств и времени, чем при традиционных программах.
Навыки:
1. Введение в ИИ-агентов
Логика принятия решений, исполнительные механизмы, обновленная среда, одиночные агенты, многоагентные системы, ограничители — это знакомые термины из области искусственного интеллекта; что именно они означают?
Зачем изучать основы работы с ИИ-агентами?
Создайте прочный фундамент, который будет поддерживать ваш учебный процесс. Поймите общую картину и то, как различные составляющие элементы взаимодействуют друг с другом.
2. Архитектура ИИ-агента
Мы создаём агентов искусственного интеллекта для решения задач. Каждая задача требует правильной архитектуры и понимания компромиссов, которые необходимо учитывать.
Зачем изучать архитектуру агентов искусственного интеллекта?
Выбор проектных решений определит эффективность и результативность ваших ИИ-агентов. Освоив классическую архитектуру ИИ-агентов, вы сможете принимать уверенные решения на этапе проектирования системы — до того, как проблемы станут дорогостоящими в решении.
3. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, позволяющий беспрепятственно разрабатывать приложения на основе искусственного интеллекта путем объединения взаимодействующих компонентов.
Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать агентов, способных рассуждать. LangChain упрощает создание систем, в которых отдельные компоненты — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть взаимосвязаны для повышения общей функциональности агента.
4. LangGraph
LangGraph закладывает основу для создания и масштабирования рабочих нагрузок ИИ. Используйте этот инструмент для проектирования агентов, которые надежно справляются со сложными задачами.
Почему стоит изучать LangGraph?
В LangGraph вы познакомитесь с многоэтапной оркестровкой агентов. Здесь вы узнаете, как добавить в своего агента память для диалогов, чтобы он учился запоминать, адаптироваться и становиться умнее с каждым взаимодействием.
5. Применение ИИ-агентов на практике
Погрузитесь в мир агентов искусственного интеллекта с помощью этого практического модуля по агентным системам. Вы получите реальный практический опыт. От проектирования подсказок и многошагового рассуждения до методов обеспечения безопасности и мониторинга LangSmith.
Почему стоит изучать применение ИИ-агентов на практике?
Получите практические навыки для создания готовых к внедрению в производство рабочих процессов на основе ИИ. Сделайте следующий шаг в своем развитии в области ИИ, участвуя в практических проектах.
Что вы получите:
Программа обучения инженеров по разработке ИИ-агентов стоимостью 1250 долларов.
Активная поддержка в формате вопросов и ответов.
Необходимые навыки для трудоустройства в сфере разработки искусственного интеллекта.
Реальные бизнес-кейсы для подготовки к работе
Мы рады помочь вам стать инженером по разработке ИИ-агентов с нуля, предлагая безусловную 30-дневную гарантию полного возврата денег.
Благодаря превосходному содержанию курса и отсутствию каких-либо рисков, мы уверены, что вам он понравится.
Зачем откладывать? Каждый день — это упущенная возможность. Нажмите кнопку «Купить сейчас» и присоединитесь к нашей программе подготовки инженеров по ИИ уже сегодня.
Для кого этот курс:
- Этот курс вам следует пройти, если вы хотите стать инженером по разработке ИИ-агентов или если вы хотите узнать больше об этой области.
- Этот курс для вас, если вы хотите построить успешную карьеру.
- Этот курс также идеально подходит для начинающих, поскольку он начинается с основ и постепенно развивает ваши навыки.
- Требуется предварительный опыт программирования на Python.
- Рекомендуется иметь базовые знания в области искусственного интеллекта.
40 разделов • 216 лекций • Общая продолжительность 11 ч 45 мин
Язык - английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ).
Показать больше