[Stepik] Артем Уткин → Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [2026]

  • Автор темы Автор темы Rayhorn
  • Дата начала Дата начала

Rayhorn

Модератор
Команда форума
Модератор
Сообщения
3.730
Реакции
3.288
1772977535891.png



Чему вы научитесь
  • Освоим основы работы с LLM (на базе OpenAI)
  • Познакомимся с фреймворком LangChain на практике
  • Научимся подключать LLM к системам логирования, таким как Elastic Stack
  • Построим RAG-систему для получения данных из документации и корпоративной базы знаний
  • Создадим AI-агентов для управления сетевым оборудованием
  • Реализуем AI-ассистента, готового помогать в администрировании сетевой инфраструктуры
  • Поработаем как с OpenAI LLM, так и с локальными моделями через Ollama
О курсе
В этом курсе мы научимся применять современные LLM для автоматизации, разбирая практические кейсы из администрирования сетевой инфраструктуры.
Мы шаг за шагом встроим LLM в традиционную автоматизацию с помощью фреймворка LangChain.
В результате мы создадим готовое решение в виде AI‑ассистента, который:
  • общается как ChatGPT, но с учетом вашей внутренней документации,
  • помогает с настройкой сетевого оборудования для рутинных задач,
  • анализирует логи и ускоряет диагностику инцидентов.
Так привычное взаимодействие человек‑машина превращается в удобный чат человек‑человек, где инфраструктура отвечает как живой помощник.
Курс ориентирован на решение практических задач из жизни сетевого/системного администратора.

Для кого этот курс
Администраторы сети, инфраструктуры, сетевые инженеры, DevNetOps и IT специалисты, которые хотят автоматизировать рутинные задачи с помощью современных AI-инструментов.

Программа курса:

Знакомство с LLM

  1. Введение и знакомство
  2. Подготовка рабочей среды
  3. Основы работы с OpenAI
  4. LangChain и Streamlit
  5. Локальная LLM
Использование LLM для автоматизации
  1. LangChain в действии
  2. Использование RAG
  3. LLM Agents. Часть 1
  4. LLM Agents. Часть 2
  5. LLM Memory
  6. T-shoot и тюнинг
Заключение
  1. Подведение итогов
Автор: Артем Уткин

В курс входят

  • 12 уроков
  • 2 часа 32 минуты видео
  • 49 тестов

 
Благодарю, очень своевременно)
 

Похожие темы

Главная идея курса — ИИ — это оркестр, а ты — дирижёр и оператор. Мы соберём мощную лабораторию на основе LLM для пентеста — без цензуры, с боевыми навыками и полным контролем. Программа курса Прокачиваем ChatGPT в реального напарника-пентестера Без ограничений. Пишем POC, генерируем...
Ответы
1
Просмотры
590
Слив курса ИИ-агенты: автоматизация и бизнес с приложениями LangChain и LLM [Udemy] [Arnold Oberleiter] ***Язык английский + субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)*** Чему вы научитесь: Основы агентов ИИ, таких как Autogen, LangChain, LangFlow, Flowise, LangGraph, BabyAGI...
Ответы
1
Просмотры
В этом курсе мы не просто «подключим GPT». Мы создадим полноценное Spring-приложение, которое умеет говорить с языковой моделью на локальной машине, понимать контекст и работать с вашими собственными документами. Никакой зависимости от облаков, ключей, подписок. Всё работает офлайн и бесплатно —...
Ответы
1
Просмотры
618
Слив курса Внедряем AI Ассистентов в разработку [stepik] [Александр Перевалов] Чему вы научитесь: Какие бывают Al DevTools и где они применяются Как создавать и использовать Al-ассистентов для написания кода Как настроить автоматический Code Review с помощью Al Как работать с популярными...
Ответы
0
Просмотры
742
Чему вы научитесь: Основы автоматизации, агенты ИИ и LLM (ChatGPT, Claude, Gemini, Deepseek, Llama, Mistral и другие) Введение в автоматизацию и ключевые инструменты (n8n, Make, Zapier, LangChain, LangGraph, Flowise) Понимание и использование API для автоматизации OpenAI API: структура...
Ответы
0
Просмотры
Назад
Сверху Снизу