Мастерство Dynamous AI от Коула Медина - курс перевод на русский
Logo

🎙️ Курсы на английском — смотрите с русской или оригинальной озвучкой и субтитрами

🎓

Единая подписка на два сервиса

Оформите PRO подписку на сайте Learn Free Courses и получите доступ ко всем премиум курсам здесь + безлимитный перевод видео на Udemy через расширение Udemy Translator.

Оформить подписку

✨ Что вы получаете:

  • ✓ Все премиум курсы с русской озвучкой
  • ✓ Материалы, субтитры, конспекты
  • ✓ Безлимитный перевод видео (Udemy Translator PRO)
  • ✓ Одна подписка — два сервиса

📋 Как активировать:

  1. Оформите подписку на сайте Learn Free Courses
  2. Скопируйте API ключ из профиля на том сайте
  3. Вставьте ключ в настройках профиля здесь
Курс перевод на русский

Мастерство Dynamous AI от Коула Медина

Оригинал: Dynamous AI Mastery by Cole Medin

24 ч 28 мин Искусственный интеллект 58 уроков Уроки на русском языке 🎤 Новый перевод
Оригинальный источник

Скачать курс по Искусственный интеллект. Мастерство Dynamous AI от Коула Медина

Нужен архив курса целиком?

Мы отправим ссылку на полный архив с оригиналом, переводом и материалами. Просто напишите администратору info@russiancourses.net и укажите, что именно нужно (можем поделиться вариантами отдельно).

Пропущены номера уроков?

Если в нумерации есть паузы, значит часть занятий текстовые или в виде файлов. Их можно найти в разделе «Материалы курса»: скачайте архив, чтобы получить все конспекты и дополнительные задания.

Превью: 01.1 Введение в курс

Превью: 01.1 Введение в курс

Это первый урок курса "Мастерство Dynamous AI от Коула Медина". Зарегистрируйтесь и оформите подписку для доступа ко всем 58 урокам.

Регистрация Войти Оформить подписку

Раздел

О курсе на русском языке

24 ч 28 мин 58 уроков Искусственный интеллект
Обучающая программа и сообщество для развития практических навыков в области искусственного интеллекта 🤖

Этот курс объединяет учебные материалы, практику и живое сообщество, чтобы помочь вам уверенно применять ИИ в карьере или бизнесе. Вы получите не только теорию, но и реальные рабочие процессы, которые используются при создании современных AI-решений и агентных систем.
Вы научитесь:

  • 🧠 Проектировать и создавать production-готовых AI-агентов
  • ⚙️ Понимать архитектуру AI-систем и работу RAG-подходов
  • 💻 Использовать AI-ассистентов для программирования
  • 🔐 Разворачивать локальные и приватные AI-решения
  • 💰 Монетизировать AI-проекты и внедрять их в бизнес
Что входит:

  • 🎓 Постоянно обновляемая обучающая программа
  • 📅 Еженедельные живые обучающие сессии
  • 💬 Ежедневная помощь и поддержка экспертов
  • 🌐 Сообщество специалистов и ранних пользователей AI
  • 🧩 Готовые шаблоны и заранее созданные AI-агенты
  • 🎤 Приглашённые эксперты индустрии
Курс показывает реальные сценарии применения ИИ: автоматизация процессов, анализ данных, создание сервисов и цифровых продуктов. Вы сможете быстро применять полученные знания в собственных проектах.
Подходит предпринимателям, разработчикам и всем, кто хочет внедрять AI-агентов в продукты, стартапы или рабочие процессы.

Сводка

Информация о курсе

Категория

Искусственный интеллект

Длительность

1468 мин

Уроки

58 уроков

Материалы

1 файл

Назад к курсам

  • 1. 01.1 Введение в курс

    RU

  • 2. 01.1.2 Что такое AI-агент

  • 3. 01.1.4 Примеры AI-агентов и рабочих процессов, которые не являются AI-агентами

  • 4. 01 1.5 Зачем создавать собственные AI-агенты

  • 5. 01.3. Компоненты AI-агента

  • 6. 01.6 Разговорные и автономные агенты

  • 7. 01.7 Что мы создадим в этом курсе

  • 8. 02.1 Обзор курса

  • 9. 02 2.2. Планирование вашего AI-агента

  • 10. 02.2.3. Выбор между локальным AI и облачным AI

  • 11. 02 2.4 Выбор LLM для вашего AI-агента

  • 12. 02 2.5 Выбор инструмента фреймворка для вашего AI агента

  • 13. 02.6 Выбор базы данных для вашего AI-агента

  • 14. 03.3.1 Введение в фазу прототипа

  • 15. 03.3.2 Введение в N8n

  • 16. 03.3.4 Самостоятельный хостинг N8n

  • 17. 03.3.5 Разворачиваем всё локально (N8n, Ll Ms, база данных и другое)

  • 18. 03.3.7 Прототип Rag (База знаний агента)

  • 19. 03.3 Установка Cloud N8n

  • 20. 03 3.10 Анализ изображений и выполнение кода

  • 21. 03 3.11 Краткий курс по созданию запросов для AI-агентов

  • 22. 03.6 Создание начального агента для нашего прототипа

  • 23. 03.8 Агентская концепция (Расширенный поиск знаний)

  • 24. 03.9 Долговременная память

  • 25. 04.4.1. Введение в кодирование AI-агентов

  • 26. 04.4.2 Обзор нашего Python-агента

  • 27. 04 4.3. Введение в Pydantic AI

  • 28. 04 4.4. Мастер-класс по созданию агентов с AI помощниками для кодинга

  • 29. 04 4.5 Взаимодействие с нашим агентом

  • 30. 04 4.6. Агентский Rag и наш Rag Pipeline

  • 31. 04 4.8 Анализ изображений: Субагент

  • 32. 04 4.9 Введение в протокол контекста модели

  • 33. 04.7 Долговременная память с Mem0

  • 34. 05.5 Аутентификация пользователя

  • 35. 05 5.1 Введение в создание агентных приложений

  • 36. 05 5.2 Настройка базы данных (Схема и безопасность)

  • 37. 05 5.3 Превращаем нашего AI-агента в API-эндпоинт

  • 38. 05 5.4 Создание полноценного Front End

  • 39. 05.5.6 Ограничение скорости

  • 40. 05 5.7 Загрузка файлов

  • 41. 05 5.8 Дополнительная мастерская: Легкий Front End с Vercel AI SDK, Copilotkit и Ag UI

  • 42. 06. Дополнительный воркшоп: гипермасштабирование AI-агентов с помощью Cloudflare Work

  • 43. 06 6.1 Введение в деплой AI агентов в продакшн

  • 44. 06.6.2 Контейнеризация агента с помощью Docker

  • 45. 06.6.3 Настройка контейнеризации для нашего агента

  • 46. 06 6.4 CI/CD с GitHub Actions

  • 47. 06 6.5 Локальное развертывание AI на Digital Ocean

  • 48. 06 6.6 Развертывание Cloud AI на Digital Ocean

  • 49. 06 6.8 Развертывание AI-агента в Google Cloud: на самом деле серверлесс

  • 50. 06.7 Развертывание инфраструктуры для AI-агента как код

  • 51. 06.9 Наблюдаемость агента и мониторинг с Langfuse

  • 52. 07. Воркшоп: Как я успеваю за темпами ИИ

  • 53. 07. Первый живой воркшоп Dynamous: объединение стратегий Rag

  • 54. 07. Часы работы офиса

  • 55. 07. Часы консультаций. Вопросы и ответы

  • 56. 07.1. Специальное событие недели запуска 1

  • 57. 07.1. Специальное событие недели запуска #1

  • 58. 07.2. Специальное событие недели запуска 2