Automatica

Автоматизация и AI: строим интеллектуальные решения с n8n

На практике осваиваем автоматизацию с интеграцией современных продуктов и технологий

Запись недоступна

Стоимость — 25 000 — 45 000 ₽. Можно оплатить от компании — цена будет такой же

Необходимо наличие собственного инстанса n8n. Если нет — поможем создать и настроить

Продолжительность — 2,5 недели (3, 6, 10, 17 и 20 июня 2025)

Занятия проходят по вторникам с 19:00 до 20:30 и по пятницам с 19:00 до 20:30

10 академических часов лекций и практических занятий

А ещё домашние задания и курсовой проект

Начало занятий — 3 июня 2025

Чему научитесь

1

Использовать n8n для автоматизации: освоите платформу для создания автоматизированных рабочих процессов

2

Интегрировать AI и LLM: научитесь встраивать языковые модели в рабочие процессы

3

Создавать чат-ботов и агентов: построите ботов и агентов на основе собственных данных

4

Работать с API и MCP: подключите API-интеграции и системы анализа данных

Что в программе

Изучаем базовый интерфейс n8n, знакомимся с возможностями Supabase и Qdrant для управления и хранения данных. Практика: Telegram-бот для автоматизированных уведомлений и сбор данных в Supabase.

  • Обзор программы курса
  • Интерактивный сбор задач и запросов от участников
  • Введение в интерфейс и основные концепции n8n, Supabase, Qdrant
  • Создание первого Telegram-бота

Домашнее задание: разработка концепции собственного проекта.

Настраиваем автоматизированные сценарии для обработки и анализа данных с использованием Google Sheets и Airtable. Работаем с формированием отчетов и аналитикой.

  • Практическое занятие по интеграции с Google Sheets и Airtable
  • Создание автоматизированного процесса сбора и анализа данных

Домашнее задание: создание собственного workflow с табличными сервисами.

Осваиваем интеграции через API, автоматизируем парсинг данных с веб-ресурсов и документооборот с корпоративными системами, такими как 1С.

  • Знакомство с API-интеграциями и REST-запросами
  • Практика по автоматизации парсинга и обработки веб-данных
  • Создание интеграции с корпоративными системами (1С)

Домашнее задание: настройка собственного веб-скрапера.

Используем LLM для генерации текста и анализа данных. Строим интеллектуального RAG-агента с применением векторных баз (Qdrant), повторяем рабочий процесс Deep Research в n8n.

  • Теория работы LLM и RAG-агентов
  • Практическое занятие: интеграция GPT-моделей и векторных баз
  • Создание AI-агента для автоматического ответа на вопросы, повторяем Deep Research от OpenAI

Домашнее задание: реализация простого RAG-бота.

Собираем все инструменты воедино, реализуя комплексный проект с использованием MCP, интегрируем голосовой синтез и чат-интерфейсы через Flowise, подключаем генерацию контента с помощью Together.AI и Flux.

  • Введение в создание функциональных чат-ботов
  • Создание и настройка чат-бота для Telegram
  • Интеграция RAG-pipeline
  • Установка и использование MCP
  • Интеграция Flowise
  • Интеграция FLUX через Together.AI
  • Смотрим итоговые проекты участников

Кто преподаёт

Антон Вдовиченко

Антон Вдовиченко

Основатель и CEO Automatica

Специализируется на разработке решений с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения, инженер ИИ из топ-30. Более 20 лет создаёт цифровые продукты — от стартапов до международных корпораций (Dell, PwC, Avaya).

Эксперт по дизайну интерфейсов. Более 7 лет преподавал на программе «Дизайн диджитал-продукта» в Британской высшей школе дизайна. Ведёт авторские курсы по искусственному интеллекту.

Курс завершён

Следите за расписанием новых курсов в нашем Telegram.

Запись недоступна

Вопросы? Пишите в Telegram: @codegeek