AI ასისტენტები,აგენტები და NO-CODEავტომატიზაცია
გახდი AI ავტომატიზაციის არქიტექტორი: ააწყე პერსონალური GPT/Claude ასისტენტები, აგენტური სისტემები და ენთერფრაიზ დონის workflow-ები Make.com-სა და n8n-ში. ისწავლე RAG, MCP, API ინტეგრაციები, Computer Use აგენტები, მონაცემთა უსაფრთხოება და ROI-ის გამოთვლა, კოდის წერის გარეშე.
- ლექტორი
- ასოც. პროფესორი, Free University
- ფორმატი
- ფიზიკურად + ონლაინ
- დაწყება
- 13 ოქტომბერი
- ხანგრძლივობა
- 2 თვე
- შეხვედრები
- 7 შეხვედრა, 17.5 სთ
- განრიგი
- სამშაბათი
ინსტრუმენტები, რომლებიც ისწავლება:
Make.comn8nCustom GPTMCPQdrantFirecrawlClaude Agent SDKღირს ამ პროცესის ავტომატიზაცია?
ლექცია 5-ში ისწავლი ROI-ის გამოთვლას და Agentic Workflow-ების ღირებულების ოპტიმიზაციას. აირჩიე რუტინული პროცესი, მიუთითე სიხშირე, გუნდის ზომა და ხარჯები, კალკულატორი დაგითვლის დაზოგილ საათებს, წმინდა სარგებელს და რა ვადაში ანაზღაურდება workflow-ის აწყობა.
შენი workflow
შედეგი
მოდელი გამარტივებულია და საგანმანათლებლო მიზნით გამოიყენება: შემოწმება საჭიროებს ხელით შესრულების დროის ~25%-ს, თვეში საშუალოდ 21.7 სამუშაო დღეა. რეალურ პროექტში ROI-ს ლოგებით და ტესტებით ამოწმებ.
7 შეხვედრა, სამი ეტაპი
17.5 საათი: AI აგენტური არქიტექტურის საფუძვლებიდან და ლოკალური მოდელებიდან n8n-ის, Computer Use აგენტებისა და production-ში გაშვებული აგენტების ეკოსისტემამდე.
კურსის ბოლოს
ტექნოლოგიის პასიური მომხმარებლიდან AI ავტომატიზაციის არქიტექტორამდე, პორტფოლიოთი, რომელშიც 7+ რეალური ავტომატიზაციის პროექტია.
გეცოდინება
- Stateful vs Stateless აგენტური არქიტექტურა
- ასისტენტისა და აგენტის განსხვავება
- Model Context Protocol (MCP)
- Tools, function calling და ReAct
- Embeddings და სემანტიკური ძიება
- Webhook, API და Structured Outputs
- GDPR, Data Masking და Agent Trust
- Context Engineering
შეძლებ
- პერსონალური (Custom) AI ასისტენტების შექმნას სხვადასხვა ამოცანისთვის
- Make.com და n8n პლატფორმებზე ენთერფრაიზ ავტომატიზაციების აწყობას
- Agentic RAG-ისა და ვექტორული ბაზების (Qdrant) გამოყენებას ცოდნის მართვისთვის
- API-ების ინტეგრაციას და მონაცემების მოპოვებას
- End-to-end ავტომატიზაციის სისტემების დაპროექტებას
- პორტფოლიოს შექმნას 7+ რეალური ავტომატიზაციის პროექტით
გიორგი
ბასილაია
ასოცირებული პროფესორი, თავისუფალი უნივერსიტეტი
ლექტორი
გიორგი 25+ წლის გამოცდილებით გაიარა გზა მკვლევარიდან უნივერსიტეტის პროფესორამდე და დამწყები ტექნიკოსიდან IT დეპარტამენტის ხელმძღვანელამდე. 14 სამეცნიერო სტატიის ავტორია საერთაშორისო ჟურნალებში, 3388 ციტირებით Google Scholar-ის მიხედვით.
მისი მიმართულებებია AI-ის გამოყენება რეალურ ამოცანებში, კიბერუსაფრთხოება და ინფორმაციული სისტემების დაცვა, No-Code და ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები. სწავლების სტილი პრაქტიკაზეა დაფუძნებული: ყოველი თეორიული თემის შემდეგ რეალურ ამოცანაზე მუშაობ.
- კვლევა14 სამეცნიერო სტატია, 10 საერთაშორისო კონფერენციის მომხსენებელი, 18 საერთაშორისო კვლევითი პროექტი და გრანტი (NATO, USAID, ERASMUS)
- IT მენეჯმენტიდამწყები ტექნიკოსიდან IT დეპარტამენტის ხელმძღვანელამდე
- თავისუფალი უნივერსიტეტიასოცირებული პროფესორი
კომპანიები, რომლებთანაც თანამშრომლობდა:
ადგილის დაჯავშნა
ფიზიკურად ან ონლაინ, 2 თვის განმავლობაში, 7 შეხვედრა (17.5 სთ). დაწყება 13 ოქტომბერს.
შედეგი: პორტფოლიო 7+ რეალური ავტომატიზაციის პროექტით და ფინალური პროექტის პრეზენტაცია ფიზიკურ ვორქშოფზე.
კურსის შემდეგ შეგიძლია ჩაერთო კარიერის განვითარების პროგრამაში: რეზიუმე, გასაუბრებისთვის მომზადება და პარტნიორ კომპანიებთან დაკავშირება.