Курс на Stepik
Обложка курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» на Stepik
Бесплатно

AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

📖 AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины – практический курс по автоматизации задач с помощью n8n и интеграции с AI-сервисами. Вы научитесь создавать умные workflow, подключать внешние сервисы (OpenAI, Slack, Telegram, Google Sheets), автоматизировать повторяющиеся процессы, развёртывать n8n в облаке и на собственных серверах, обеспечивать безопасность и масштабируемость решений.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Учеников на курсе 248
Сертификаты, выданные на курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Отзывов получено 2
Рейтинг курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Количество уроков 41
Время прохождения курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Время прохождения курса —
Обновления курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Обновления курса — —
Дата публикации курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 9 разделов Уроки в курсе «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 41 урок Время прохождения курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» 1 ч. Последнее обновление курса «AI агенты в n8n: Фабрика процессов вместо рутины» обн. 1 год назад

1. Введение

5 уроков
Закрытый
1.1 Введение ↗
207
207
0м 14с
4
Закрытый
1.2 Вступление: цели курса и ожидаемые результаты, знакомство с n8n ↗
119
119
2м 58с
4
Закрытый
1.3 Требования и подготовка: список ПО, ключи API, аккаунты ↗
105
79
4м 5с
4
Закрытый
1.4 Установка окружения для C++, C#, Java и Python ↗
74
74
0м 6с
4
Закрытый
1.5 Об авторе и методике обучения ↗
79
79
1м 2с
4

2. Подготовка окружения

6 уроков
Закрытый
2.1 Общая архитектура n8n: компоненты, триггеры, узлы ↗
78
78
3м 39с
3
Закрытый
2.2 Установка n8n Cloud ↗
64
64
3м 38с
3
Закрытый
2.3 Self-Hosted: Docker / Docker Compose / Kubernetes ↗
49
49
2м 43с
3
Закрытый
2.4 Настройка окружений для языков: C#, Java, JS, C++, Python ↗
49
49
0м 6с
2
Закрытый
2.5 Получение ключей OpenAI / Hugging Face / Другие API ↗
47
47
0м 6с
4
Закрытый
2.6 Первый тестовый workflow: «Webhook → LLM → Telegram» ↗
50
50
4м 38с
4

3. Основы работы с n8n

6 уроков
Закрытый
3.1 Интерфейс n8n: Canvas, панель узлов, history, executions ↗
33
23
4м 31с
2
Закрытый
3.2 Типы триггеров: webhook, schedule, webhook proxy, event triggers ↗
26
26
4м 36с
1
Закрытый
3.3 Работа с данными: JSON, выражения, функции на JS/TS ↗
20
20
0м 6с
1
Закрытый
3.4 Управление ошибками и ретраями (Error Workflow, Retry, Set/IF) ↗
21
21
0м 6с
1
Закрытый
3.5 Логирование, мониторинг, публичные webhooks ↗
17
17
0м 5с
1
Закрытый
3.6 Безопасность: credentials, переменные среды, секреты ↗
18
18
0м 5с
2

4. Интеграции и сервисы

5 уроков
Закрытый
4.1 Интеграция с REST API (GET/POST, auth, pagination) ↗
23
23
7м 37с
2
Закрытый
4.2 Интеграция с базами данных (Postgres, MySQL) ↗
20
20
0м 5с
2
Закрытый
4.3 Google Sheets / Drive / Gmail (демонстрация) ↗
19
19
0м 6с
2
Закрытый
4.4 Slack, Telegram, Email, Webhooks: практические шаблоны ↗
19
19
0м 5с
2
Закрытый
4.5 GitHub / CI интеграции ↗
19
19
0м 5с
2

5. AI и LLM в n8n

6 уроков
Закрытый
5.1 Обзор LLM: когда и как применять в workflow ↗
18
18
0м 6с
2
Закрытый
5.2 Подключение OpenAI / Hugging Face / иной LLM через HTTP Request ↗
18
18
0м 7с
2
Закрытый
5.3 Промпт-инжиниринг: шаблоны, температурные настройки, токен-limit ↗
14
14
0м 5с
2
Закрытый
5.4 Постобработка: извлечение сущностей, валидация, fallback ↗
15
15
0м 5с
2
Закрытый
5.5 Примеры: автоматическая классификация писем, резюмирование ↗
14
14
0м 5с
2
Закрытый
5.6 Контроль стоимости и мониторинг запросов к LLM ↗
14
14
0м 6с
2

6. Построение AI-агентов и оркестрация

5 уроков
Закрытый
6.1 Что такое AI-агент в контексте n8n: state, memory, long/short ↗
17
17
0м 6с
2
Закрытый
6.2 Проектирование агентной логики: triggers, loops, queues ↗
17
17
0м 5с
2
Закрытый
6.3 Оркестрация нескольких агентов: делегирование задач, конвейер ↗
15
15
0м 5с
2
Закрытый
6.4 Хранение состояния: Redis, DB, Google Sheets ↗
14
14
0м 5с
2
Закрытый
6.5 Тестирование и симуляция агентов ↗
11
11
0м 5с
2

7. Надежность, операционная часть и масштабирование

4 урока
Закрытый
7.1 Повторные запуски (idempotency), дедупликация ↗
14
14
0м 5с
2
Закрытый
7.2 Использование очередей (RabbitMQ, Redis Streams) и batch ↗
14
14
0м 6с
2
Закрытый
7.3 Мониторинг и алёрты (Prometheus / Grafana / нотификации) ↗
12
12
0м 6с
2
Закрытый
7.4 Cost control при использовании LLM (best practices) ↗
14
14
0м 6с
2

8. Итоговый проект: «Фабрика процессов»

1 урок
Закрытый
8.1 Итоговый проект: «Фабрика процессов» ↗
21
21
0м 5с
2

9. Завершение курса

3 урока
Закрытый
9.1 Завершающая информация ↗
18
18
2м 48с
2
Закрытый
9.2 Библиотека материалов курса ↗
16
16
0м 20с
2
Закрытый
9.3 Спасибо за внимание ↗
15
15
0м 5с
2