МК по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ / Арнольд Оберлейтер - агенты на вашем ПК
Артикул: 14532 В наличии
Автор курса: Арнольд Оберлейте
Просмотров: 2
Категория: Бизнес, менеджмент, продажи
Продажник от автора: Перейти на продажник
Вид доступа: Облако Mail
Наша цена: RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)
RUB
📩Чтобы получить курс — оформите заказ. После оплаты ссылка приходит автоматически, регистрация не обязательна.
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.
✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
- Цена в разы ниже чем у автора
- Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
- Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
- Можно смотреть онлайн или скачать себе
- 100℅ гарантия получения курса
- Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
- МК по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ-агенты на вашем ПК (2025)
- Большинство курсов показывают один инструмент.
- Этот курс учит создавать полноценную независимую инфраструктуру ИИ.
- Предприниматели и самозанятые специалисты
- Разработчики и технические специалисты
- Энтузиасты ИИ
- Частные пользователи, которым важна приватность
- Компании
- Все, кто хочет объединить ИИ, автоматизацию и языковые модели локально
- Основы локального ИИ: языковые модели, диффузионные модели, RAG и автоматизация ИИ на локальной инфраструктуре
- Установка и настройка Ollama, LM Studio и Anything LLM
- Запуск локальных языковых моделей (GPT, Qwen, Deepseek, Gemma, Mistral и другие)
- Как работают диффузионные модели: Stable Diffusion, Flux, Wan, Qwen и другие
- Понимание оборудования: GPU, VRAM, RAM, объединённая память и основы устройств Apple
- Pinokio: быстрая и простая установка локального ИИ
- Промпт-инжиниринг для языковых моделей, SDXL и моделей Flux
- Применение RAG (генерация с дополнением извлечением) и эмбеддингов локально
- Понимание векторных баз данных и их использование с Supabase, Postgres и SQL
- Подготовка данных в Markdown: разбиение на части, перекрытие и оптимизация
- Подключение Anything LLM к Ollama и создание собственного RAG-чатбота
- Модели компьютерного зрения, OCR и распознавание изображений с Google Gemma и Qwen VL
- Вычисления во время выполнения и «мыслящие» языковые модели с DeepSeek R и GPT-OSS
- Вызов функций и использование инструментов: подключение внешних инструментов к языковым моделям
- Понимание квантования: FP16, BF16, Q8, Q4, GGUF и советы по производительности
- Использование ComfyUI, Forge, Fooocus и Automatic1111 локально
- Генерация изображений и видео локально с SDXL, Flux, Qwen и моделями генерации видео
- Обучение LoRA, ControlNet и создание стабильных персонажей для AI-инфлюенсеров
- Использование локального AI-аудио: Whisper, TTS, STT и генерация музыки
- Агентный ИИ с n8n: триггеры, действия, MCP-клиент и хост
- Интеграция Supabase в n8n для эмбеддингов, SQL и RAG-процессов
- Email-агенты, вебхуки и автоматизация с Google и n8n
- Подключение Open WebUI и ComfyUI к n8n для автоматизации изображений и видео
- MCP-сервер и клиент: локальная интеграция инструментов с n8n и LM Studio
- Создание локального RAG-агента с Flowise, Postgres и Ollama
- Установка через Docker для n8n, Supabase, Open WebUI и других инструментов
- OCR и обработка документов: извлечение данных из изображений, PDF и счетов
- Приватность, соответствие требованиям и лицензии с открытым исходным кодом (MIT, Apache и другие)
- Безопасность: понимание атак jailbreak, внедрения запросов, галлюцинаций и рисков MCP
- Создание масштабируемой локальной AI-инфраструктуры для бизнеса и предприятий
- Получите чёткое понимание структуры курса и целей обучения
- Доступ ко всем ключевым ресурсам и ссылкам
- Научитесь находить лучшие модели с открытым исходным кодом
- Быстрый старт: установка первого локального ИИ-приложения через Pinokio
- Понимание преимуществ локального ИИ: приватность, стоимость и производительность
- Разбор требований к оборудованию: GPU, VRAM, RAM и объединённая память
- Сравнение Apple Silicon и NVIDIA GPU
- Понимание работы языковых моделей и диффузионных моделей
- Установка и настройка Ollama
- Промпт-инжиниринг и мультимодальные возможности
- Подключение внешних инструментов через вызов функций
- Работа с RAG и эмбеддингами, оптимизация через квантование
- Понимание RAG, эмбеддингов и векторных баз данных
- Создание чат-бота на собственных данных
- Использование поиска и голосового взаимодействия
- Использование LM Studio как альтернативы
- Работа с ComfyUI
- Использование сложных сценариев генерации
- Обучение LoRA и применение ControlNet
- Создание и редактирование изображений и видео
- Создание видео из текста и изображений
- Анимация персонажей
- Использование дополнительных инструментов
- Ускорение генерации
- Распознавание речи
- Синтез речи и клонирование голоса
- Генерация музыки
- Настройка платформы автоматизации
- Создание векторной базы данных
- Создание RAG-агентов
- Интеграция с внешними сервисами
- Интеграция инструментов
- Централизованное управление
- Автоматизация генерации
- Извлечение данных из документов
- Настройка моделей под свои данные
- Установка инструментов
- Создание визуальных RAG-агентов
- Управление данными
- Защита от уязвимостей
- Понимание лицензий
Слив курса Мастер-класс по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ-агенты на вашем ПК [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]
***Язык курса - английский***
Хотите получить полный контроль над искусственным интеллектом?
Узнайте, как раскрыть мощь языковых моделей и генераторов изображений прямо на своём компьютере — без облака, без рисков для данных, с максимальной производительностью.
Автоматизация ИИ и интеллектуальные агенты трансформируют индустрии прямо сейчас.
Но что если вы не хотите зависеть от внешних провайдеров?
Что если вам нужна инфраструктура ИИ, которая на 100% находится под вашим контролем — для приватности, максимальной производительности или полной творческой свободы?
Этот курс — пошаговое руководство в мир локального ИИ.
Вы не просто научитесь устанавливать отдельные инструменты — вы создадите полноценную экосистему, где языковые модели, генераторы изображений и видео и интеллектуальные агенты работают вместе.
Всё запускается полностью локально — на вашем оборудовании.
Мы будем использовать инструменты с открытым исходным кодом: Ollama, LM Studio, Anything LLM, Flowise, n8n, Docker, Supabase, ComfyUI, MCP и Open WebUI.
Вместе мы создадим ваш персональный центр управления ИИ — от автоматизации текста до генерации изображений, аудио и видео.
Забудьте ограничения облачных сервисов.
После курса вы сможете создать систему ИИ, превосходящую стандартные решения по функциональности, безопасности и гибкости.
Почему этот курс уникален:
Раздел 1: Введение и быстрый старт
Вы находитесь на странице товара «МК по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ / Арнольд Оберлейтер - агенты на вашем ПК», это материал который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET. Обучающий курс входит в рубрику «Бизнес, менеджмент, продажи», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Арнольд Оберлейте», достаточно ввести в поиск имя автора.
- Добавьте товар "МК по локальному ИИ: LLM, диффузионные модели и ИИ / Арнольд Оберлейтер - агенты на вашем ПК" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
- Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
- После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.
Подробнее о том как получить курс(ы) можете почитать здесь.
-
Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.