Проверяем сведения о курсе и предложения площадок…
Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [Stepik] [Артем Уткин]
Публикация на площадке: 27 февраля 2026 г.15 уроков
![Обложка курса: Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [Stepik] [Артем Уткин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fsozdanie-ai-assistentov-dlya-it-infrastruktury-llm-rag-agents--skladchik-ba3b7350.webp&w=1200&q=75)
Описание курса
Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
В этом курсе мы научимся применять современные LLM для автоматизации, разбирая практические кейсы из администрирования сетевой инфраструктуры.
Один курс · разные способы доступа
Где удобнее учиться?
Сравните цену и то, как будете заниматься.
В Курсе
Сайт площадки ↗︎История цен на площадках
Как проходит обучение
Эти данные взяты из программы и описания площадки. Пустое поле означает, что на странице курса ответа не было.
- Документ
- На странице курса указано: сертификат не выдаётся.Проверено 27.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Программа курса:Проверено 25.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Программа курса:Проверено 28.09.2026 · Источник ↗︎
- Темы программы
- Знакомство с LLM; Использование LLM для автоматизации; ЗаключениеПроверено 27.09.2026 · Источник ↗︎
Авторы и преподаватели
- Артем УткинАвтор материалов
Что пишут о курсе разные площадки
Продавцы могут по-разному указать название, автора и программу. Поэтому ниже каждый исходный текст показан отдельно.
СкладчикСоздание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [Stepik] [Артем Уткин]
Указаны на площадке: Артем Уткин
В этом курсе мы научимся применять современные LLM для автоматизации, разбирая практические кейсы из администрирования сетевой инфраструктуры.
Мы шаг за шагом встроим LLM в традиционную автоматизацию с помощью фреймворка LangChain.
В результате мы создадим готовое решение в виде AI‑ассистента, который:
общается как ChatGPT, но с учетом вашей внутренней документации,
помогает с настройкой сетевого оборудования для рутинных задач,
анализирует логи и ускоряет диагностику инцидентов.
Так привычное взаимодействие человек‑машина превращается в удобный чат человек‑человек, где инфраструктура отвечает как живой помощник.
Курс ориентирован на решение практических задач из жизни сетевого/системного администратора.
Для кого этот курс
Администраторы сети, инфраструктуры, сетевые инженеры, DevNetOps и IT специалисты, которые хотят автоматизировать рутинные задачи с помощью современных AI-инструментов.
В курс входят
12 уроков
2 часа 32 минуты видео
49 тестов
Программа этой площадки
Получено 25.09.2026- Программа курса:
Sharewood«Создание AI‑ассистентов для ИТ инфраструктуры (LLM, RAG, agents) [Stepik]» [Артем Уткин]
Указаны на площадке: Артем Уткин
О курсе
В этом курсе мы научимся применять современные LLM для автоматизации, разбирая практические кейсы из администрирования сетевой инфраструктуры.
Мы шаг за шагом встроим LLM в традиционную автоматизацию с помощью фреймворка LangChain.
В результате мы создадим готовое решение в виде AI‑ассистента, который:
общается как ChatGPT, но с учетом вашей внутренней документации,
помогает с настройкой сетевого оборудования для рутинных задач,
анализирует логи и ускоряет диагностику инцидентов.
Так привычное взаимодействие человек‑машина превращается в удобный чат человек‑человек, где инфраструктура отвечает как живой помощник.
Курс ориентирован на решение практических задач из жизни сетевого/системного администратора.
Для кого этот курс
Администраторы сети, инфраструктуры, сетевые инженеры, DevNetOps и IT специалисты, которые хотят автоматизировать рутинные задачи с помощью современных AI-инструментов.
Прошоамма курса
Знакомство с LLM
Введение и знакомство
Подготовка рабочей среды
Основы работы с OpenAI
LangChain и Streamlit
Локальная LLM
Использование LLM для автоматизации
LangChain в действии
Использование RAG
LLM Agents. Часть 1
LLM Agents. Часть 2
LLM Memory
T-shoot и тюнинг
Заключение
Подведение итогов
В курс входят
12 уроков
2 часа 32 минуты видео
49 тестов
Содержание обучения
Что в программе
01Программа курса:15 уроков
- Знакомство с LLMВремя не указано
- Введение и знакомствоВремя не указано
- Подготовка рабочей средыВремя не указано
- Основы работы с OpenAIВремя не указано
- LangChain и StreamlitВремя не указано
- Локальная LLMВремя не указано
- Использование LLM для автоматизацииВремя не указано
- LangChain в действииВремя не указано
- Использование RAGВремя не указано
- LLM Agents. Часть 1Время не указано
- LLM Agents. Часть 2Время не указано
- LLM MemoryВремя не указано
- T-shoot и тюнингВремя не указано
- ЗаключениеВремя не указано
- Подведение итоговВремя не указано
Похожие курсы и совпадения…
Материалы по теме…
![Обложка курса: AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне [stepik] [Алексей Малышкин]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fai-agents-pro-langgraph-autogen-i-llmops-v-prodakshne-stepik-a-skladchik-931595cd.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: Вайбкодинг. Cursor AI с нуля [Stepik] [Никита Дмитриевич]. Площадка: Складчик](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fvaybkoding-cursor-ai-s-nulya-stepik-nikita-dmitrievich-skladchik-498e87d2.webp&w=640&q=75)
![Обложка курса: «ИИ-агент на своём сервере: Python, нейросеть по API (Cloud.ru) [Stepik]» [Максим Мигутин]. Площадка: Sharewood](/_next/image?url=%2Fmedia%2Fcourses%2Fii-agent-na-svoem-servere-python-neyroset-po-api-cloud-ru-step-sharewood-editorial-3587e958.webp&w=640&q=75)
