Курс ИИ агенты для оптимизации бизнес-процессов
6‑дневный интенсивный курс AI агенты для компаний по проектированию, разработке и внедрению AI‑агентов на основе LLM (Llama), многоагентных фреймворков (LangGraph, CrewAI, AutoGen) и интеграции с корпоративными системами. Живые занятия с практикой, сопровождение домашних заданий, итоговый проект под ваш кейс индивидуально или в составе группы + консультации по проекту.
Нет, мы не собираемся учить Вас, «генерить» мусорный-контент-для-очередного-гуано-инста-блога Васи Куролесова. Приходите со своими задачами и мы вместе попытаемся, начать ее реализовывать для промышленного использования и внедрения.
Зачем бизнесу ИИ‑агенты? читать далее
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| AGENT | 02 февраля 2026 |
54 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
Кому нужен Курс ИИ агенты для оптимизации бизнес-процессов
Разработчики и дата инженеры
Освоите архитектуру AI агентных систем, подключение инструментов, отладку, мониторинг и развертывание в прод
ML/AI‑специалистам
Разберётесь в RAG, памяти и планировании для LLM, научитесь собирать надёжных ИИ агентов и мультиагентные пайплайны
Архитекторам/тимлидам
Получите практики проектирования ИИ-агентов, требования к эксплуатации, безопасности ИИ пилотов
ML инженерам
Освоите интеграцию LLM, RAG, векторные БД под корпоративные стандарты
Программа курса «ИИ агенты для оптимизации бизнес-процессов»
- Сокращение цикла операций в бэк‑офисе и фронт‑офисе: от обработки заявок и претензий до подготовки отчетов, брифов и коммерческих предложений.
- Масштабирование без найма: делегируйте агентам рутинные задачи — люди фокусируются на принятии решений и контроле качества.
- Единый интеллект над данными: соедините LLM с корпоративными DWH/даталейком (S3/HDFS), оперативными источниками (Kafka, CDC) и справочниками.
- Безопасность и соответствие: изолированные среды, on‑prem LLM (Llama), аудит запросов/ответов, контроль утечек, журналирование и пайплайны модерации.
Результат курса: вы соберете работающего AI‑агента под свою задачу (служба поддержки, ассистент продаж, финансовый аналитик, генерация управленческих отчетов, документооборот), подготовите PoC и план пилота на 4–8 недель.
- Архитектура трансформеров. от BERT до Llama 3
- Autoencoders и принципы работы LLM
- Открытый vs проприетарный стек моделей
- Критерии выбора. размер модели, аппаратные требования, лицензирование
- Бенчмаркинг на целевых задачах
- Обзор инструментов Ollama, LM Studio, OpenWebUI
Практическая часть:
- Развертывание моделей через Ollama на облачной инфраструктуре
- Сравнение производительности Llama 3 vs Mistral 7B
- Prompt инжиниринг на открытых моделях под задачи суммаризации встреч, анализа кода, генерации скелета презентации
Программа курса «AI-агенты для оптимизации бизнес-процессов»
Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:
Как проходит обучение
Дистанционный формат
Интенсив — 6×4 часа. Живые занятия онлайн, записи и материалы сохраняются+ практикумы в лаборатории с разбором кода в течении 2 недель с начала курса
Практическая направленность
50% практики. Каждая тема закрепляется лабораторной работой на подготовленном стенде. Презентации, конспекты, код, чек‑листы внедрения, шаблоны промптов и референс‑архитектуры — в доступе на срок программы и после
Дополнительно
Промежуточные консультации по вашему кейсу. Для корпоративных групп — предварительный аудит процессов и кастомизация программы
Поддержка в чате
Опытные наставники проверяют ваши домашние задания, дают обратную связь и помогают разобраться со сложными темами в специальном чате. Разбор вопросов, обратная связь по мини‑проекту
Что вы получите в результате обучения?
- Понимание архитектуры LLM‑систем и роли AI‑агентов в бизнес‑процессах
- Готовые блоки для RAG: загрузка документов, индексация, retrieval, перегенерация ответов
- Практику с LangGraph, LangChain, CrewAI: от одиночного агента до схемы «оркестр + рабочие»
- Навыки работы с векторными БД (на примере Milvus) и эмбеддингами
- Интеграции с внешними инструментами и API: CRM/Helpdesk, базы знаний, веб‑поиск, базы данных
- Опыт развёртывание локальных и облачных LLM (sglang/ollama), базовые метрики и мониторинг качества
- Итоговый мини‑проект: рабочий AI‑агент под вашу задачу (специалист поддержки, квалификация лидов, генерация тест‑данных и кода, внутренний консультант)
Что вы сможете уже на следующий день
- Понять, где агенты дают наибольшую отдачу: перечень из 30+ типовых кейсов по подразделениям (разработка ПО, сервис‑деск, продажи, претензии, бухгалтерия, логистика, HR)
- Собрать микросервис‑агента на LangGraph/CrewAI с планировщиком задач и проверками качества
- Подключить RAG к внутренней базе знаний/документов, настроить векторный поиск (pgvector/ClickHouse) и контроль версий эмбеддингов
- Организовать интеграции через Kafka/NiFi/n8n/HTTP‑вебхуки, подключить почту, CRM и корпоративные чаты
- Встроить телеметрию (логирование prompt/response, трассировка, дашборды качества и стоимости токенов)
- Подготовить draft политики безопасности: PII‑редакция, контент‑фильтры, стоп‑лист данных, разграничение доступа
Архитектура ML систем
как организовать полный цикл разработки и внедрения систем машинного обучения и нейросетей, ИИ включая LLM, и эффективно сопровождать их в промышленных решениях с использованием современных подходов и технологий
Разработка и внедрение ML-решений
практическое обучение для ML инженеров, ориентированное на проектирование модели ML/AI и построение полноценных, надежных и масштабируемых ML\AI-сервисов используя инструменты, практики и инфраструктуру MLOps
Нейросети на Python
Вы начнете с самых основ, изучите математический аппарат, лежащий в основе нейронных сетей, и постепенно перейдете к созданию и настройке сложных архитектур для решения реальных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка
для оптимизации бизнес-процессов
вы соберете работающего AI‑агента под свою задачу (служба поддержки, ассистент продаж, финансовый аналитик, генерация управленческих отчетов, документооборот), подготовите PoC и план пилота на 4–8 недель
Кто проводит курс
Профессиональные компетенции:
- Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
- Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
- Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)
Профессиональные компетенции:
- Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
- Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека, сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей Yolo, SSD, fRCNN, U-net
- Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy.
- Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
На курсе вы будете активно использовать следующий стек технологий:
- Языковые модели:OLLAMA Llama 3.1 (self‑hosted)
- Фреймворки: LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen, Guidance.
- Интеграции и шины: n8n, Airflow, REST/SOAP, SMTP/IMAP, WebSockets
- Хранилища и векторы: PostgreSQL/pgvector, ClickHouse, MinIO/S3, Qdrant
- Виузализация: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana, бэктест‑плейграунды для промптов
Отправьте заявку на обучение
Остались вопросы по формату обучения, содержанию курсов, стоимости, сертификатам или другим важным моментам? Оставьте номер телефона или email и мы оперативно проконсультируем вас в течение дня