AI-агенты для оптимизации бизнес-процессов
6-дневный курс содержит базовую теорию про искусственный интеллект и AI-агентов, а также инструментальный стек для их создания и эффективной эксплуатации.
| Код курса | Даты начала курса | Стоимость обучения | Длительность обучения | Формат обучения |
|---|---|---|---|---|
| AGENT | 29 сентября 2025 |
54 000 руб. | 24 ак.часов Количество дней: 6 |
Дистанционный |
| Регистрация | ||||
В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект становится ключевым драйвером оптимизации бизнес-процессов.
Что такое AI-агенты и зачем они нужны?
ИИ-агенты — это автономные программные системы, способные выполнять задачи, анализировать данные и принимать решения без прямого участия человека. Они объединяют технологии машинного обучения, обработки естественного языка (NLP), анализа данных и интеграции с внешними системами. В отличие от классических алгоритмов машинного обучения, AI-агенты умеют:
- адаптироваться к изменениям входных данных;
- обучаться на основе полученного опыта;
- взаимодействовать с пользователями или другими системами через интерфейсы (чат, голос, API);
- автоматизировать многоэтапные процессы, от простых рутинных операций до сложных аналитических сценариев.
Наш курс предлагает уникальное сочетание глубокой теоретической базы и практического освоения современных инструментов для создания и внедрения AI-агентов. Вы изучите архитектуру больших языковых моделей (LLM), технологии RAG, разработку интеллектуальных чат-ботов и кастомных ассистентов, а также научитесь интегрировать векторные базы данных и развертывать решения в продуктовом контуре. Программа ориентирована на решение реальных бизнес-задач: от автоматизации рутинных операций до проектирования сложных систем Artificial Intelligence, способных трансформировать процессы компании.
Длительность:24 академических часа (6 учебных дней)
Аудитория
- Специалисты по большим данным, желающие расширить экспертизу в области AI;
- Разработчики и архитекторы, которые хотят внедрять инновационные решения на базе LLM;
- Руководители и менеджеры, планирующие оптимизировать бизнес-процессы с помощью ИИ-агентов.
Предварительная подготовка
- Опыт программирования на любом языке
- Базовые знания System Design (не обязательный навык)
Программа курса
1. LLM: архитектура, сценарии использования и выбор моделей
- архитектура LLM (autoencoders, transformers);
- сценарии использования LLM, промт-инжиниринг;
- основные параметры LLM, критерии выбора.
Этот модуль поможет:
- получить представления о том, как устроены LLM под капотом;
- получить навык использования LLM и понимание какие задачи могут быть решены с их помощью;
- сориентироваться в параметрах LLM, на которые необходимо обращать внимание при выборе большой языковой модели.
2. RAG: генерация с расширенным доступом к данным
- технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) и точки ее приложения в бизнесе
- анализ возможной архитектуры RAG системы, выбор компонентов
- CJM создания RAG системы на кастомных данных
Этот модуль поможет
- получить представление что такое RAG и для чего эта технология может быть полезна;
- получить практический навык построения RAG систем.
3. Создание чат-бота на основе LLM
- архитектура чат-ботов на основе LLM
- реализация кастомного чат-бота на основе LLM
Этот модуль поможет:
- понять возможности LLM для построения чат-ботов;
- получить практический навык разработки чат ботов на основе LLM.
4. AI-ассистенты для разработчиков
- разработка в IDE, установка плагинов с AI-ассистентом;
- основные задачи, которые можно автоматизировать на цикле разработки программного обеспечения (SDLC) с помощью copilot;
- пример разработки приложения.
Этот модуль поможет:
- понять, где может быть полезны AI-агенты на цикле разработке программного обеспечения
- получить практический навык использования AI-агентов
5. Разработка кастомного AI-ассистента (8 часов)
- архитектура кастомных AI-агентов;
- обзор платформенных open-source и проприетарных решений для разработки AI-агентов;
- инструменты langgraph, langchain для разработки AI-агентов;
- реализация AI-агента на основе langgraph
Этот модуль поможет:
- получить представления об архитектуре кастомных AI-агентов и существующих платформ их разработки;
- получить практический навык построения кастомных AI-агентов
6. Векторные СУБД в архитектуре AI-ассистентов
- обзор возможностей векторных СУБД;
- встраивание векторной СУБД в архитектуру кастомного AI- агента на примере milvus.
Этот модуль поможет:
- получить представление о функциональности векторных СУБД
- получить практический навык использования векторных СУБД
7. Эксплуатация AI-ассистентов в производственном развертывании
- эксплуатация LLM в проде, фреймворк sglang/ollama;
- развертывание, мониторинг, версионирование LLM в проде
Этот модуль поможет:
- понять подходы к эксплуатации LLM в продуктивной среде
Результаты обучения
- понимание архитектуры LLM и RAG для решения бизнес-задач;
- практические навыки создания чат-ботов, AI-ассистентов и кастомных агентов;
- умение работать с векторными СУБД и современными фреймворками (LangChain, Milvus);
- опыт развертывания и мониторинга AI-систем в производственном контуре;
- готовые кейсы для внедрения в вашей компании: от автоматизации поддержки до оптимизации разработки.
Укажите e-mail, на который будет оправлена ссылка для скачивания файла:
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)
Чтобы записаться на курс AGENT: AI-агенты для оптимизации бизнес-процессов позвоните нам по телефону +7 (495) 414-11-21 или заполните форму регистрации ниже.