Скачать Курс инженера по ИИ-агентам: полный интенсив по ИИ-агентам [Udemy] [365 Careers]

[Dozhd]

Складчина: Курс инженера по ИИ-агентам: полный интенсив по ИИ-агентам [Udemy] [365 Careers]
The AI Agent Engineer Course: Complete AI Аgent Bootcamp by 365 Careers
Язык английский + бонусом субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)



Чему вы научитесь:

Этот курс предоставляет весь необходимый набор инструментов, чтобы стать инженером по разработке ИИ-агентов.
Разберитесь в ключевых концепциях агентов искусственного интеллекта и заложите прочную основу.
Произведите впечатление на интервьюеров, продемонстрировав понимание работы агентов искусственного интеллекта.
Примените свои навыки к реальным бизнес-задачам.
Используйте возможности агентов искусственного интеллекта.
Используйте LangChain для бесперебойной разработки приложений на основе искусственного интеллекта, объединяя совместимые компоненты в цепочку.
Моделирование рабочих процессов агентов ИИ с помощью LangGraph
Оцените возможности агентов ИИ с помощью LangSmith.
Создание одно- и многоагентных систем

Проблема
Агентный ИИ — это будущее организаций, использующих искусственный интеллект. Он помогает компаниям внедрять инновации быстрее, чем когда-либо прежде. Поэтому неудивительно, что спрос на инженеров-агентов по ИИ резко вырос на рынке труда.
Однако предложение минимально, и получить навыки, необходимые для работы инженером по разработке ИИ-агентов, может быть непросто.
Итак, как этого можно достичь?
Университеты медленно разрабатывают специализированные программы, ориентированные на практические навыки проектирования агентов искусственного интеллекта. Немногие существующие попытки дорогостоящи и трудоемки. В то же время большинство онлайн-курсов предлагают пошаговое описание отдельных методов построения агентных систем, однако интеграция этих навыков остается сложной задачей.

Решение
Разработка агентов искусственного интеллекта — это междисциплинарная область, охватывающая следующие сферы:
основы агентов ИИ
проектирование и архитектура агентов искусственного интеллекта
программирование на Python
Работа с платформами автоматизации с низким уровнем кодирования, такими как n8n.
Оптимизация ИИ-агента для повышения скорости и снижения затрат.
Подключение агентов к инструментам, памяти и API с помощью LangChain.
Моделирование рабочих процессов агентов ИИ с помощью LangGraph
Оценка ИИ-агентства с помощью LangSmith
Применение агентов для решения реальных проблем
Запуск и оптимизация агентов в производственной среде

Каждая тема основывается на предыдущей, и пропуск шагов может привести к путанице. Например, оптимизация производительности агента без фундаментального понимания его архитектуры редко достижима.
Поэтому мы создали интенсивный курс для инженеров по разработке ИИ-агентов 2026 года, чтобы обеспечить наиболее эффективное, экономичное по времени и структурированное онлайн-обучение по работе с ИИ-агентами.
Эта новаторская программа обучения преодолевает наиболее существенный барьер на пути к работе в сфере искусственного интеллекта, объединяя все необходимые ресурсы в одном месте.
Наш курс разработан таким образом, чтобы плавно обучать взаимосвязанным темам, предоставляя все необходимое для того, чтобы стать инженером по разработке ИИ-агентов, при значительно меньших затратах средств и времени, чем при традиционных программах.

Навыки
1. Введение в ИИ-агентов
Логика принятия решений, исполнительные механизмы, обновленная среда, одиночные агенты, многоагентные системы, ограничители — это знакомые термины из области искусственного интеллекта; что именно они означают?
Зачем изучать основы работы с ИИ-агентами?
Создайте прочный фундамент, который будет поддерживать ваш учебный процесс. Поймите общую картину и то, как различные составляющие элементы взаимодействуют друг с другом.
2. Архитектура ИИ-агента
Мы создаём агентов искусственного интеллекта для решения задач. Каждая задача требует правильной архитектуры и понимания компромиссов, которые необходимо учитывать.
Зачем изучать архитектуру агентов искусственного интеллекта?
Выбор проектных решений определит эффективность и результативность ваших ИИ-агентов. Освоив классическую архитектуру ИИ-агентов, вы сможете принимать уверенные решения на этапе проектирования системы — до того, как проблемы станут дорогостоящими в решении.
3. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью LangChain
LangChain — это фреймворк, позволяющий беспрепятственно разрабатывать приложения на основе искусственного интеллекта путем объединения взаимодействующих компонентов.
Зачем изучать LangChain?
Узнайте, как создавать агентов, способных рассуждать. LangChain упрощает создание систем, в которых отдельные компоненты — такие как языковые модели, базы данных и алгоритмы рассуждений — могут быть взаимосвязаны для повышения общей функциональности агента.
4. LangGraph
LangGraph закладывает основу для создания и масштабирования рабочих нагрузок ИИ. Используйте этот инструмент для проектирования агентов, которые надежно справляются со сложными задачами.
Почему стоит изучать LangGraph?
В LangGraph вы познакомитесь с многоэтапной оркестровкой агентов. Здесь вы узнаете, как добавить в своего агента память для диалогов, чтобы он учился запоминать, адаптироваться и становиться умнее с каждым взаимодействием.
5. Применение ИИ-агентов на практике
Погрузитесь в мир агентов искусственного интеллекта с помощью этого практического модуля по агентным системам. Вы получите реальный практический опыт. От проектирования подсказок и многошагового рассуждения до методов обеспечения безопасности и мониторинга LangSmith.
Почему стоит изучать применение ИИ-агентов на практике?
Получите практические навыки для создания готовых к внедрению в производство рабочих процессов на основе ИИ. Сделайте следующий шаг в своем развитии в области ИИ, участвуя в практических проектах.
Что вы получите
Программа обучения инженеров по разработке ИИ-агентов стоимостью 1250 долларов.
Активная поддержка в формате вопросов и ответов.
Необходимые навыки для трудоустройства в сфере разработки искусственного интеллекта.
доступ к сообществу обучающихся ИИ
Сертификат об окончании обучения
Реальные бизнес-кейсы для подготовки к работе
Мы рады помочь вам стать инженером по разработке ИИ-агентов с нуля, предлагая безусловную 30-дневную гарантию полного возврата денег.
Благодаря превосходному содержанию курса и отсутствию каких-либо рисков, мы уверены, что вам он понравится.
Зачем откладывать? Каждый день — это упущенная возможность. Нажмите кнопку «Купить сейчас» и присоединитесь к нашей программе подготовки инженеров по ИИ уже сегодня.

Для кого этот курс:

Этот курс вам следует пройти, если вы хотите стать инженером по разработке ИИ-агентов или если вы хотите узнать больше об этой области.
Этот курс для вас, если вы хотите построить успешную карьеру.
Этот курс также идеально подходит для начинающих, поскольку он начинается с основ и постепенно развивает ваши навыки.
Требования:

Требуется предварительный опыт программирования на Python.
Рекомендуется иметь базовые знания в области искусственного интеллекта.
Материалы курса:
40 разделов • 216 лекций • Общая продолжительность 11 ч 45 мин


Спойлер: Оригинальное описание:
The Problem
Agentic AI is the future of AI-powered organizations. It helps businesses innovate faster than ever before. Therefore, it’s not surprise that the demand for AI Agent Engineers has been surging in the job marketplace.
Supply, however, has been minimal, and acquiring the skills necessary to be hired as an AI Agent Engineer can be challenging.
So, how is this achievable?
Universities have been slow to develop specialized programs focused on practical AI agent engineering skills. The few attempts that exist are expensive and time-consuming. At the same time, most online courses offer high-level walkthroughs of individual techniques for building agentic systems, yet integrating these skills remains challenging.
The Solution
AI agent engineering is a multidisciplinary field covering:
AI agent foundations
AI agent design and architecture
Python programming
Working with low-code automation platforms like n8n
AI agent optimization for speed and cost
Connecting agents to tools, memory, and APIs with LangChain
Model AI agent workflows with LangGraph
AI agent evaluation with LangSmith
Applying agents to real-world problems
Launching and optimizing agents in production
Each topic builds on the previous one, and skipping steps can lead to confusion. For instance, optimizing agent performance without a fundamental understanding of agent architecture is rarely achievable.
So, we created the AI Agent Engineer Bootcamp 2026 to provide the most effective, time-efficient, and structured AI agent training available online.
This pioneering training program overcomes the most significant barrier to entering the AI agent field by consolidating all essential resources in one place.
Our course is designed to teach interconnected topics seamlessly—providing all you need to become an AI agent engineer at a significantly lower cost and time investment than traditional programs.
The Skills
1. Intro to AI Agents
Decision-making logic, actuators, updated environment, single agents, multi-agents, guardarails—there are familiar AI agent buzzwords; what exactly do they mean?
Why study AI agent basics?
Build a solid foundation that will support your learning journey. Understand the big picture and how different building blocks fit together.
2. AI Agent Architecture
We build AI agents to solve problems. Each problem requires the right architecture and an understanding of the trade-offs involved.
Why study AI agent architecture?
The system design choices you will make will determine how effective and efficient your AI agents are. By mastering classic AI agent architecture you will be able to make confident choices at the system design stage—before problems become costly to fix.
3. Building AI Applications with LangChain
LangChain is a framework that allows for seamless development of AI-driven applications by chaining interoperable components.
Why study LangChain?
Learn how to create agents that can reason. LangChain facilitates the creation of systems where individual pieces—such as language models, databases, and reasoning algorithms—can be interconnected to enhance overall agent functionality.
4. LangGraph
LangGraph sets the foundation of how we can build and scale AI workloads. Use this tool to design agents that reliably handle complex tasks.
Why study LangGraph?
With LangGraph you will be introduced to multi-step agent orchestration. This is where you learn how to add conversational memory to your agent, so it learns to remember, adapt, and grow smarter with every interaction.
5. AI Agents in Practice
Step into the world of AI agents with this practical module on agentic systems. You will gain real-world experience. From prompt design and multi-step reasoning to safety techniques and LangSmith monitoring.
Why study AI Agents in Practice?
Gain the practical skills to build production-ready AI workflows. Take the next step in your AI journey with hands-on projects.
What You Get
$1,250 AI agent engineering training program
Active Q&A support
Essential skills for AI engineering employment
AI learner community access
Completion certificate
Real-world business case solutions for job readiness
We're excited to help you become an AI Agent Engineer from scratch—offering an unconditional 30-day full money-back guarantee.
With excellent course content and no risk involved, we're confident you'll love it.
Why delay? Each day is a lost opportunity. Click the ‘Buy Now’ button and join our AI Agent Engineer program today.

Промо на русском языке:







СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться