Для кого
- собственники бизнеса
- операционные руководители
- бизнес-аналитики
- project managers
- технические специалисты
Agentic AI: Автоматизация бизнес-процессов
Практическая программа для команд, которым нужен измеримый операционный результат: от основ LLM до SQL, деплоя и мультиагентной инфраструктуры.
Формат 120 академических часов / контактное и самостоятельное обучение
2400 €
Что получает участник
- проектировать AI-workflow для повторяющихся и многошаговых задач
- подключать LLM к инструментам, базам данных и внешним сервисам безопасно
- создавать и запускать прикладные AI-ассистенты и агентные системы
- внедрять human-in-the-loop для критичных операций
- снижать ручной труд и повышать скорость и предсказуемость процессов
Полная программа курса
9 модулей от фундамента LLM до мультиагентной инфраструктуры
Программа ведёт участников от понимания моделей до внедрения рабочих AI-процессов в бизнесе: API, агентные системы, архитектура сервисов, деплой, OCR, голосовые сценарии, SQL и финальный MVP.
1 Фундамент ИИ и экосистема моделей 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Разбираем, как устроены нейросети на прикладном уровне, чем отличаются закрытые и open-source модели и как выбирать модель под бизнес-задачу.
Практика
Микропроект: описать бизнес-задачу, выбрать подходящую модель и обосновать экономику AI-решения.
Формат
Интерактивная лекция, разбор кейсов и прикладная карта моделей.
2 Механика LLM, API и промптинг 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Изучаем клиент-серверную архитектуру, JSON-форматы, токены, параметры модели и прикладные паттерны промптинга для стабильных результатов.
Практика
Микропроект: собрать API-сценарий, который принимает данные, обращается к LLM и возвращает структурированный ответ.
Формат
Live-демо, практическая настройка запросов и разбор ошибок.
3 Агентные системы и оркестрация 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Разбираем анатомию агента: память, инструменты, планирование, исполнение, ReAct, reflection, декомпозицию задач, MCP и динамический контекст.
Практика
Микропроект: спроектировать агентный workflow для повторяющейся многошаговой задачи.
Формат
Архитектурный разбор, проектирование и прототипирование агентного сценария.
4 Архитектура реальных AI-сервисов 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Учимся разделять ответственность frontend/backend, проектировать потоки данных, точки интеграции и MVP-архитектуру для внутренних и внешних AI-сервисов.
Практика
Микропроект: описать архитектуру AI-сервиса для реального процесса компании.
Формат
Схемы, групповой разбор и проектирование MVP.
5 Deployment и DevOps 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Практикуем Linux Terminal, DNS, reverse proxy, HTTPS, деплой frontend/backend и базовую операционную поддержку сервисов.
Практика
Микропроект: задеплоить учебный AI-сервис и проверить его доступность.
Формат
Пошаговая демонстрация деплоя, диагностика и работа с логами.
6 Vision и OCR для операционных задач 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Разбираем документы, извлекаем структурированные данные, используем OCR для счетов, заявок, форм и внутренних документов.
Практика
Микропроект: собрать сценарий извлечения данных из документа и передать результат в рабочий процесс.
Формат
Практика мультимодальных сценариев и разбор качества извлечения.
7 Звук и голосовая автоматизация 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Изучаем speech-to-text, text-to-speech, голосовые интерфейсы, телефонию и аудио-конвейеры для поддержки и внутренних задач.
Практика
Микропроект: спроектировать голосовой или аудио-сценарий для бизнес-процесса.
Формат
Демонстрация инструментов, сборка сценария и обсуждение ограничений.
8 Базы данных и SQL 8 ак. часов + 4 ак. часа самостоятельной работы
Проектируем реляционные схемы под бизнес-сущности, пишем SQL-запросы и используем AI-assisted SQL для аналитики и контроля процессов.
Практика
Микропроект: собрать простую схему данных и запросы для контроля рабочего процесса.
Формат
Практика SQL, моделирование данных и разбор качества данных.
9 Мультиагентная инфраструктура и финальный MVP 8 ак. часов самостоятельной работы + 4 ак. часа защиты
Координируем несколько специализированных агентов, настраиваем безопасный доступ к инструментам, роли и approval-механику.
Практика
Итог: разработать и защитить MVP под реальный бизнес-процесс минимум на трёх технологиях курса.
Формат
Проектная работа, публичная защита, экспертная оценка и фиксация следующих шагов внедрения.
Факты
Что важно знать перед записью
Объём 120 академических часов
Даты 03.08.2026 - 18.09.2026
Фокус AI-workflow, агенты, SQL и деплой
Преподаватель Николай Секачев
Язык Русский
Следующий шаг Связаться с нами