Курс на Stepik
Обложка курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я» на Stepik
16 500 ₽

Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Разбираем создание ИИ-агентов и RAG‑систем на базе современных LLM. Научитесь собирать RAG ассистентов, настраивать мультиагентные workflows в low code платформе Dify и разворачивать локальные модели через Docker и Ollama для реальных бизнес-задач.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Учеников на курсе 8
Сертификаты, выданные на курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Количество уроков 18
Тесты в курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Количество квизов 57
Задачи с кодом в курсе «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Количество задач с кодом 1
Время прохождения курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Стоимость курса 16 500 ₽ —
Обновления курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Создание ИИ-агентов на базе LLM, RAG и Dify от А до Я»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Чему вы научитесь

  • Понимать принципы работы LLM их различия, типовые сценарии использования.
  • Разбираться в базовых концепциях NLP, токенизации, эмбеддингах и архитектуре Transformer
  • Разбираться и уметь подбирать под задачу основные современные модели (GPT‑4o, Claude 3.5, Gemini 2.5, DeepSeek R1, LLaMA 3.1, Mistral, Gemma, Qwen и др.)
  • Понимать, как устроены RAG‑системы, векторные базы и поиск по знаниям.
  • ​Разбираться в архитектуре LLM‑агентов, подходах ReAct/ReWoo, tool calling и построении сложных workflows.
  • Навыки самостоятельной отладки мультиагентных систем
  • Умение самостоятельно разворачивать инфраструктуру для LLM‑агентов с использованием Docker, Docker Compose и инструменты для локального развёртывания моделей
  • Создавать MVP‑решения с LLM‑агентами для реальных бизнес‑кейсов и готовить их к продакшену
  • Планировать требования к ресурсам (GPU/CPU, память, стоимость), выбирать подходящий размер модели (SLM/LLM) под конкретную задачу и бюджет

О курсе

Разбираем создание ИИ-агентов и RAG‑систем на базе современных LLM. Научитесь собирать RAG ассистентов, настраивать мультиагентные workflows в low code платформе Dify и разворачивать локальные модели через Docker и Ollama для реальных бизнес-задач.

Для кого этот курс

Всем кто хочет углубиться в LLM‑агентов и инфраструктуру для их создания. Аналитики и продакт‑менеджеры, которым важно понимать, как спроектировать и запустить AI‑агента под свои бизнес‑задачи. Техлиды и архитекторы, планирующие внедрение AI‑агентов в существующие продукты и процессы компании.

Начальные требования

базовые знания Linux, базовое знание Python

Преподаватели курса

Аватар Алексей Чирков
Алексей Чирков
Лидер продуктов в сфере Ml и GenAI. Cоздаю ИИ-агентов и решения на базе LLM в ГК «Астра».
1 курс 9
→

Как проходит обучение

Видео-лекции, проверочные тесты на усвоение материала, практические задания на работу с инструментами, созданные студентами учебные проекты реальных ИИ агентов и систем с ИИ

Нагрузка

4 часа в неделю

Расскажите о курсе друзьям