Nikolay Sekachev Agentic AI: Автоматизация бизнес-процессов
Полный практический курс по внедрению AI-автоматизации: от основ LLM до SQL, деплоя и мультиагентной инфраструктуры.
Практическая программа (120 академических часов) 6 недель, смешанный формат (офлайн + онлайн + самостоятельная работа) Собственники бизнеса, операционные руководители, аналитики, проджект-менеджеры и технические специалисты
Позиционирование Курса
Этот курс для команд, которым нужен измеримый операционный результат, а не демонстрация «ради демонстрации».
Вы проходите путь от понимания моделей до внедрения рабочих AI-процессов в бизнесе.
Результаты Обучения
- Проектировать AI-workflow для повторяющихся и многошаговых задач.
- Подключать LLM к инструментам, базам данных и внешним сервисам безопасно.
- Создавать и запускать прикладные AI-ассистенты и агентные системы.
- Внедрять human-in-the-loop для критичных операций.
- Снижать ручной труд и повышать скорость и предсказуемость процессов.
Структура по Модулям
Модуль 1. Фундамент ИИ и экосистема моделей
- Как устроены нейросети на прикладном уровне.
- Карта современных моделей: закрытые и open-source.
- Экономика ИИ и выбор модели под бизнес-задачу.
Модуль 2. Механика LLM, API и промптинг
- Клиент-серверная архитектура и логика API-взаимодействия.
- JSON-форматы, токены и управление параметрами модели.
- Прикладные паттерны промптинга для стабильных результатов.
Модуль 3. Агентные системы и оркестрация
- Анатомия агента: память, инструменты, планирование, исполнение.
- ReAct, planning, reflection, декомпозиция задач.
- MCP и динамический контекст для инструментальных workflow.
Модуль 4. Архитектура реальных AI-сервисов
- Разделение ответственности Frontend/Backend.
- Проектирование потоков данных и точек интеграции.
- MVP-архитектура для внутренних и внешних сервисов.
Модуль 5. Deployment и DevOps
- Практика Linux Terminal для внедрения.
- DNS, reverse proxy, HTTPS и надежность сервисов.
- Деплой frontend/backend и базовая операционная поддержка.
Модуль 6. Vision и OCR для операционных задач
- Разбор документов и извлечение структурированных данных.
- OCR для счетов, заявок, форм и внутренних документов.
- Практические сценарии мультимодальности в операционке.
Модуль 7. Звук и голосовая автоматизация
- Speech-to-text и text-to-speech в бизнес-процессах.
- Сценарии голосовых интерфейсов и телефонии.
- Аудио-конвейеры для поддержки и внутренних задач.
Модуль 8. Базы данных и SQL
- Проектирование реляционных схем под бизнес-сущности.
- SQL-запросы и организация качества данных.
- AI-assisted SQL для аналитики и контроля процессов.
Модуль 9. Мультиагентная инфраструктура
- Координация нескольких специализированных агентов.
- Безопасный доступ к инструментам, ролям и approval-механике.
- Production-подход к устойчивой автоматизации.
Финальный Проект
Каждый участник разрабатывает и защищает MVP под реальный бизнес-процесс:
- формулирует сценарий автоматизации,
- собирает архитектуру,
- показывает рабочий прототип минимум на 3 технологиях курса.