Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents)
Платный курс на Stepik: 3 модуля, 12 уроков — создайте AI-ассистента для автоматизации ИТ-инфраструктуры.
На курсе вы научитесь создавать AI-ассистентов для ИТ-инфраструктуры, используя LLM, RAG и агентов. Разберетесь, как интегрировать современные языковые модели в администрирование сетей, анализировать логи и управлять оборудованием. Курс поможет инженерам и DevOps-специалистам автоматизировать рутину и повысить эффективность работы.
01Для кого этот курс
Курс универсальный, но точнее всего попадает в четыре аудитории. Если узнали себя — значит, программа собрана под вас.
02Что вы получите после курса
Конкретные навыки и артефакты, которые останутся у вас после прохождения — а не абстрактное «будете уверенно работать».
- Рабочий AI-ассистент для ИТВы создадите полноценного AI-ассистента, который сможет анализировать логи, работать с документацией и помогать в администрировании сетевой инфраструктуры.
- Навыки работы с LLMВы освоите основы использования больших языковых моделей (LLM) на базе OpenAI и научитесь применять их для автоматизации ИТ-задач.
- Опыт с фреймворком LangChainВы получите практический опыт интеграции LLM в традиционную автоматизацию с помощью фреймворка LangChain.
- Система RAG для вашей документацииВы построите собственную RAG-систему для эффективного извлечения данных из корпоративной базы знаний и документации.
- AI-агенты для сетевого оборудованияВы научитесь создавать AI-агентов, способных управлять сетевым оборудованием и автоматизировать рутинные операции.
- Сертификат StepikПо завершении курса вы получите официальный сертификат от образовательной платформы Stepik, подтверждающий ваши компетенции.
03Программа курса
3 модулей · 12 уроков · 3 ч. Программа линейная — каждый модуль строится на предыдущем.
Введение и знакомство · Подготовка рабочей среды · Основы работы с OpenAI · LangChain и Streamlit · Локальная LLM
- Введение и знакомство
- Подготовка рабочей среды
- Основы работы с OpenAI
- LangChain и Streamlit
- Локальная LLM
LangChain в действии · Использование RAG · LLM Agents. Часть 1 · LLM Agents. Часть 2 · LLM Memory · T-shoot и тюнинг
- LangChain в действии
- Использование RAG
- LLM Agents. Часть 1
- LLM Agents. Часть 2
- LLM Memory
- T-shoot и тюнинг
Подведение итогов
- Подведение итогов
04Как проходит обучение
Курс размещён на Stepik. Доступ остаётся навсегда, можно проходить в своём темпе.
Теория и практические примеры в формате видео, чтобы быстро освоить материал.
Все примеры кода доступны для запуска у себя, без сложной подготовки.
Закрепляйте полученные знания на реальных задачах с использованием Python.
05Об авторе
Курс ведёт практикующий специалист, не «гуру». Все материалы — из живых проектов с реальными клиентами.
06Отзывы студентов
3 отзыва, средний рейтинг 5,0.
Спасибо за развёрнутый курс! Понравилось системная подача материала, хорошие примеры. Из того, что немного (!) огорчило: langChain развивается очень быстро, агента уже перенесли в langGraph и сменили несколько настроек.
Полезный курс для быстрого ознакомления с темой агентов. Не хватило рассмотрения концепции MCP. Надеюсь, автор расширит курс или сделает новый с более подробным описанием. Недостаток: используются ресурсы, недоступные в РФ, приходится отдельно искать способы обхода или аналоги.
Научился делать AI агентов Понравился структурированный материал и репозиторий курса Нет обзор рынка LLM продуктов Искал практический курс по созданию AI агентов, но не для разработчиков а системных администраторов Спасибо!
07Частые вопросы
Если ответа нет — пишите в чат, ответим в течение суток.
Как оплатить курс в рассрочку?
Stepik предоставляет возможность оплаты курса в рассрочку через сервисы Сплит и Долями. Подробности можно узнать на странице помощи Stepik.
Как оплатить от компании?
Для оплаты курса от юридического лица или компании, ознакомьтесь с инструкцией на странице помощи Stepik, где описаны необходимые шаги и документы.