Овладейте навыками создания инструментов ИИ, которые облегчают работу: от поиска нужной информации до получения данных из внешних сервисов, начиная с прототипов без написания кода (no-code) и завершая простыми Python-ботами.
Это интенсивный курс, где шаг за шагом вы научитесь переходить от разработки простых решений без кода до сложных приложений с локальными серверами, поиском по документам, интеграцией сервисов и интерфейсом Telegram.
В ходе 4 вебинаров вы освоите необходимые навыки LLM-инженера и разработаете основу ассистента: настраивайте поиск и обработку своих данных, подключайте инструменты, добавляйте логику и запускайте Telegram-бота с поддержкой GPT-4o.
Программа курса построена так, чтобы вы понимали не только каждую стадию процесса, но и общую рабочую логику ИИ-ассистентов, включая подготовку данных, механизм поиска, интеграцию через MCP-протокол и выполнение запросов.
Кому подходит этот курс:
Аналитикам
Проектирование и создание прототипов AI-сервисов
Интеграция внешних инструментов с помощью сервера MCP
Работа с векторными базами для поиска по документации
Разработчикам и QA-инженерам
Использование архитектурного паттерна RAG и современных AI-компонентов
Работа с локальными моделями на сервере Ollama и векторной БД (pgvector)
Интеграция инструментов через MCP-сервер
IT-специалистам, DevOps и архитекторам
Интеграция LLM-компонентов в IT-системы компании
Развертывание локальных моделей через Ollama и работа с векторными БД
Подключение внешних сервисов для безопасных и масштабируемых AI-ассистентов
Как проходит обучение:
Все занятия проходят онлайн в удобное время с возможностью задавать вопросы и разбирать кейсы.
Практический подход: все проекты выполняются самостоятельно - от сборки Flowise до создания Telegram-бота.
Пожизненный доступ к материалам: записи, код, пайплайны и инструкции остаются с вами навсегда.
Поддержка от преподавателя: уточнение вопросов, разбор ошибок и рекомендации на занятии.
Чему вы научитесь:
Эффективно искать информацию в документах
Разработать ассистента, который понимает документы и помогает находить данные.
Извлекать данные из внешних сервисов
Настроить API через MCP для доступа к погоде, валютным курсам или метрикам.
Настройка поведения (Low-code)
Управлять поиском, обрабатывать ошибки и переключать модели.
Создание прототипов на базе LLM
Понимание цепочек поиска, инструментов и тестирования функций.
Работа с локальной векторной базой и API
Освоение текстового сплиттинга, Pgvector и FastAPI для семантического поиска.
Создание Telegram-ассистента
Разработка бота на Python с настройкой Webhook, авторизацией и работой через Ollama.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Karpov.Courses — это онлайн-школа, специализирующаяся на обучении профессиям в области Data Science, аналитики данных и машинного обучения. Платформа помогает студентам освоить востребованные IT-навыки с нуля или углубить уже имеющиеся знания и выйти на новый уровень карьеры.Основные особенностиФокус на Data Science и аналитикеШкола концентрируется на направлениях, связанных с анализом данных, машинным обучением и инженерией данных — одних из сам