AI Agents 10 Day Bootcamp
10-дневный буткемп по AI-агентам — это практический интенсив по созданию AI-агентов, LLM-приложений и автоматизированных AI-систем. Курс помогает перейти от понимания принципов работы языковых моделей к разработке реальных решений: от простых агентов до многоагентных систем, интеграций с n8n, продуктовой упаковки и развёртывания в production-среде.
AI Agents 10 Day Bootcamp ориентирован на практику: вместо длительной теории участники последовательно создают рабочие решения на базе искусственного интеллекта. За время обучения вы разберётесь, чем AI-агенты отличаются от обычных LLM, как они используют инструменты, память, цепочки рассуждений и внешние сервисы для выполнения сложных задач.
В рамках буткемпа вы создадите 5+ готовых систем AI-агентов, освоите популярные фреймворки для разработки агентных приложений и научитесь проектировать решения, которые можно использовать в бизнесе, автоматизации процессов и создании AI-продуктов.
Вы изучите фундаментальные компоненты больших языковых моделей, принципы их работы и ключевые отличия между LLM, чат-ботами и AI-агентами. Этот блок формирует базу для дальнейшей разработки агентных систем.
Разбор популярных фреймворков для создания AI-агентов: их возможностей, ограничений, преимуществ и сценариев применения. Вы поймёте, какой инструмент лучше выбирать под конкретную задачу.
Практическая разработка лёгких и эффективных AI-агентов на базе Smolagents. Вы создадите первое решение от идеи до работающего прототипа и закрепите базовые принципы агентной разработки.
Работа с компонентами LangChain: инструментами, памятью, цепочками, промптами и механизмами продвинутого рассуждения. Блок помогает создавать более гибкие и функциональные LLM-приложения.
Разработка сложных агентных процессов с использованием LangGraph. Вы изучите управление состоянием, многошаговое выполнение задач, условную логику и построение более надёжных AI-сценариев.
Создание систем, в которых несколько AI-агентов совместно решают сложные задачи. Вы разберёте принципы координации, распределения ролей, коммуникации и контроля качества между агентами.
Практика с CrewAI: создание команд AI-агентов с разными ролями, обязанностями и целями. Такой подход подходит для автоматизации исследований, генерации контента, анализа данных и бизнес-процессов.
Интеграция AI-агентов с n8n, внешними сервисами и API. Вы научитесь строить автоматизированные workflows, которые связывают AI-логику с реальными инструментами без необходимости писать большое количество кода.
Применение полученных знаний для проектирования реальных AI automation-продуктов. Вы разберёте, как находить задачи для автоматизации, упаковывать решения и превращать агентные системы в полезные продукты.
Стратегии выхода на рынок, позиционирование, ценообразование, маркетинг и монетизация AI-продуктов. Этот день помогает связать техническую разработку с коммерческим применением решений.
Буткемп построен в формате интенсивного обучения с живым кодингом, воркшопами и практическими заданиями. Участники не просто изучают инструменты для разработки AI-агентов, а применяют их для создания собственных проектов и автоматизаций.
Записи занятий позволяют проходить материал в удобном темпе, возвращаться к сложным темам и повторять практические демонстрации. Такой формат подходит тем, кто хочет быстро освоить разработку AI-агентов и сразу применять знания в работе.
AI-агенты становятся одним из ключевых направлений в развитии искусственного интеллекта. Они позволяют не только генерировать ответы, но и выполнять задачи, обращаться к инструментам, анализировать данные, взаимодействовать с сервисами и автоматизировать сложные процессы.
10-дневный буткемп по AI-агентам помогает быстро освоить востребованные технологии и получить практические навыки, которые можно применять в разработке, автоматизации, консалтинге, создании стартапов и запуске коммерческих AI-продуктов.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Dr. Rajat Dandekar — исследователь и предприниматель в области искусственного интеллекта и машинного обучения:Получил PhD по машиностроению в Purdue University (США), где работал над применением методов машинного обучения к сложным физическим системам. Имеет также BTech и MTech степени (IIT Madras). Специализируется на моделях машинного обучения и их применении к задачам из инженерии и научных расчётов. Соосновал Vizuara AI Labs (также участвовал
Vizuara — международная образовательная школа в сфере искусственного интеллекта, основанная выпускниками IIT Madras, MIT и Purdue University. Компания развивается при поддержке экосистемы MIT и стремится сделать качественное AI-образование доступным для студентов и специалистов по всему миру.Обучение в Vizuara построено по принципу «учись, создавая»: вместо изучения одной теории студенты работают над реальными проектами в области искусственного и
