Skip to content

Практический курс по Agentic AI: от основ LLM до создания автономных агентских систем. Оптимизирован для просмотра в Obsidian.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

sekachev/agentic_ai

Repository files navigation

Agentic AI & LLM Course: От основ нейросетей до автономных агентов 🚀

[RU] Полный практический курс по созданию автономных агентских систем. [EN] A comprehensive course on building autonomous agent systems with LLMs, from neural network foundations to advanced agentic design patterns.


Практическое обучение проектированию и внедрению агентских систем на базе LLM.

Этот репозиторий — полное руководство по переходу от роли пользователя чат-ботов к уровню AI Solution Architect. Мы изучаем, как превратить «сырую» мощь больших языковых моделей (LLM) в управляемые бизнес-инструменты, используя современные паттерны (ReAct, Planning, Reflection) и инструменты автоматизации (n8n, Python, Vercel AI SDK).


👓 Рекомендация по просмотру

Important

Лучший способ изучения материалов — открыть этот репозиторий как хранилище (vault) в Obsidian.

Материалы курса оптимизированы под плагин Advanced Slides, который позволяет просматривать презентации прямо внутри Obsidian, плагин подключается автоматически.


📚 Как начать работу

Чтобы все настройки и интерактивные презентации подтянулись автоматически:

  1. Скачайте материалы:
    • Склонируйте репозиторий: git clone https://github.com/sekachev/agentic_ai.git
    • Или скачайте как ZIP-архив (кнопка Code -> Download ZIP) и распакуйте.
  2. Откройте через Obsidian:
    • Запустите Obsidian и нажмите Open folder as vault.
    • Выберите папку репозитория.
    • При запросе «Trust this vault» выберите Yes. Это нужно для того, чтобы плагин Advanced Slides и стили презентаций заработали сразу без ручной настройки.

📌 О проекте и философия курса

Курс закладывает базу для перехода от обычного использования ИИ-инструментов к самостоятельному проектированию и внедрению прикладных систем на базе ИИ Агентов.

  • «Удочка, а не рыба»: Инструменты и модели меняются каждые полгода, но принципы работы с данными и LLM остаются прежними. Мы фокусируемся на фундаментальном понимании, которое позволит вам быстро осваивать любую новую технологию.
  • Технологическая трансформация: Переход от роли рядового пользователя чат-ботов к уровню специалиста, способного самостоятельно проектировать и внедрять AI-first решения на базе агентских систем.
  • Бизнес-ориентированность: Программа сфокусирована на прикладных задачах и операционной эффективности. Автор курса — Николай Секачев, эксперт с 25-летним опытом в бизнесе.

📂 Структура репозитория

  • Module_01/: Эволюция и основы ИИ. Нейросети, веса, информационные революции, базовые параметры (Temperature, Top-P).
  • Module_02/: Глубокое погружение в LLM. Архитектура Transformer, работа с API (OpenRouter), JSON/Markdown форматирование, Tokenomics и Prompt Engineering.
  • Module_03/: AI Агенты. Анатомия агента, паттерны проектирования (ReAct, CoT, Planning, Reflection), n8n (no-code) и разработка (Python/TypeScript).
  • Module_04/: Архитектура реальных AI-сервисов. Разделение Frontend/Backend, хранение данных (Cookies, LocalStorage, Supabase, Airtable), проектирование MVP и основы деплоя.
  • Module_05/: Deployment & DevOps. Ubuntu Terminal, настройка сетей (IP/DNS), Nginx Reverse Proxy, деплой Frontend (Cockpit) и запуск Backend (FastAPI + Systemd).
  • slides_docs/: Исходные документы и шаблоны для подготовки материалов.
  • Программы курсов.md: Полный учебный план и содержание модулей.

Note

В каждом модуле созданы подпапки для конспектов и исходных медиа-файлов. Все презентации доступны в формате Markdown для просмотра через Obsidian Advanced Slides.


💎 Преимущества агентских систем

В отличие от стандартного использования чат-ботов, подходы этого курса позволяют решать задачи уровня Enterprise:

  • Масштабируемость: Обработка тысяч строк данных и документов, выходящих за рамки окна контекста.
  • Сложная аналитика: Кросс-табличные запросы и сопоставление данных из множества разрозненных источников.
  • Автономия: Агенты, способные выполнять многошаговые задачи (поиск -> анализ -> отчет -> отправка) без участия человека.
  • Интеграция: Прямая связь с вашими базами данных, API и бизнес-процессами.

👨‍🏫 Об авторе и контакты

Николай Секачев — эксперт и консультант по внедрению ИИ.

  • Бэкграунд: Астрофизика, юриспруденция, MBA in finance (USA).
  • Опыт: 25 лет в бизнесе и инвестициях. Работал в казначействе штата New Mexico в США.
  • Преподавание:
    • AI for Business Leaders (eMBA program) at Stockholm School of Economics in Riga
    • Корпоративные образовательные программы по ИИ (Эстония, Латвия)
    • Курсы и тренинги по ИИ в Эстонии и Латвии
    • Учитель физики и математики в школе г. Тапа (Эстония)
  • СМИ и публикации:
  • Признание: Лауреат премии Visionary of the Year 2025 (Baltic Business Club).
  • Специализация: AI-консультации и прикладные проекты по автоматизации бизнеса.

Координаты для связи:


⚖️ Лицензия

Материалы распространяются по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0). Вы можете свободно использовать и модифицировать материалы в некоммерческих целях с указанием авторства и сохранением той же лицензии.

About

Практический курс по Agentic AI: от основ LLM до создания автономных агентских систем. Оптимизирован для просмотра в Obsidian.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 2

  •  
  •