Генеральний шляхПрограма у розробці

Продвинута 2.0

4 курси у програмі ще пишуться. Решта вже доступна — купити можна вже зараз, нові уроки додаються у твою програму автоматично.

AI-агенти, MCP-протокол, data analytics, CRM-інтеграції, як працює LLM зсередини.

$1,999
Продвинута 2.0 — обкладинка програми
5
курсів у програмі
112
уроків відео + текст
~98
днів
Орієнтовний термін
Просунутий
до «Експертний»
Складність

Що всередині.

01

AI-агенти та MCP Protocol

Експертний·~14 днів·20 уроків·6 модулів

Побудова автономних AI-агентів: від простих ланцюжків до мультиагентних систем. MCP Protocol, function calling, tool use, оркестрація.

  1. M01

    Що таке AI-агенти

    • 01Визначення та еволюція AI-агентів
    • 02Типи AI-агентів
    • 03Архітектурні патерни агентів
  2. M02

    Function Calling та Tool Use

    • 01Як LLM викликає функції
    • 02Anthropic Tool Use API
    • 03OpenAI Function Calling
    • 04Створення та валідація інструментів
  3. M03

    MCP Protocol (Model Context Protocol)

    • 01Що таке MCP і навіщо він потрібен
    • 02Транспорти MCP: stdio та SSE
    • 03Створення MCP-сервера
    • 04Інтеграція MCP з Claude та іншими LLM
  4. M04

    Оркестрація мультиагентних систем

    • 01Патерни мультиагентних систем
    • 02Фреймворки: LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK
    • 03Координація та комунікація агентів
  5. M05

    Практика: побудова AI-агента

    • 01Проєктування: агент для email-тriage
    • 02Реалізація: n8n + Claude API
    • 03Тестування та дебаг AI-агентів
  6. M06

    Продакшен та моніторинг

    • 01Деплой AI-агентів
    • 02Логування, метрики та трейсинг
    • 03Guard Rails та Cost Control
02

AI Engineering

У розробці
Будь-який рівень·~19 днів·26 уроків·8 модулів

Архітектура, prompt engineering, агенти, RAG, деплой.

  1. M01

    LLM: фундамент для інженера

    • 01Архітектура Transformer
    • 02Токенизация и контекстне окно
    • 03Вибір моделі под завданьу
    • 04Инференс и параметри генерації
  2. M02

    Prompt Engineering: просунутий рівень

    • 01System prompt як архітектура поведения
    • 02Chain-of-Thought и structured output
    • 03Prompt injection и безпека
    • 04Продвинутие техники промптинга
  3. M03

    API-інтеграція: Anthropic та OpenAI

    • 01Anthropic Messages API
    • 02Error handling и retry logic
    • 03Оптимизация вартості API
  4. M04

    AI-агенти та мультиагентні системи

    • 01Tool Use и Function Calling
    • 02Мультиагентні системи
    • 03MCP — Model Context Protocol
    • 04Автоматизация с n8n
  5. M05

    RAG: Retrieval-Augmented Generation

    • 01Архитектура RAG-системи
    • 02Chunking и Embeddings
    • 03Оптимизация retrieval
  6. M06

    Інфраструктура AI-застосунків

    • 01Docker и деплой AI-сервісов
    • 02Моніторинг и логирование
    • 03Безопасность AI-инфраструктури
    • 04Edge-деплой и serverless AI
  7. M07

    Production: тестування, CI/CD, масштабування

    • 01Тестування AI-систем
    • 02CI/CD для AI-приложеній
    • 03Масштабирование и cost monitoring
  8. M08

    Фінальній екзамен

    • 01Фінальній екзамен: AI Engineering
03

Data Analytics з AI

У розробці
Будь-який рівень·~9 днів·18 уроків·6 модулів

SQL, BI-дашборди, когортний аналіз та AI для аналітики. Від Supabase до презентації результатів клієнту.

  1. M01

    Аналитика в AI-агенции

    • 01Роль аналітика в AI-агенции
    • 02Типи даних в проєктах агенции
    • 03KPI проєктов и метрики AI-систем
  2. M02

    SQL и робота с даними

    • 01SQL-основі для аналітика
    • 02Supabase и PostgreSQL для агенции
    • 03JOINs, подзапити и агрегации
    • 04Window-функції и продвинута аналітика
  3. M03

    BI и дашборди

    • 01Google Sheets для аналітика
    • 02Metabase и Grafana для AI-проєктов
    • 03Визуализация даних для клієнтов
  4. M04

    AI для аналітика

    • 01Claude для аналіза даних
    • 02Промпти для звітов и презентаций
    • 03Автоматизация reporting
  5. M05

    Клиентская аналітика

    • 01Unit economics AI-решеній
    • 02Когортній аналіз и A/B тесті
    • 03Презентация результатів клієнту
    • 04Аналитика якості AI и churn-сигнали
  6. M06

    Фінальній екзамен

    • 01Фінальній екзамен: Data Analytics з AI
04

AI + CRM-інтеграція

У розробці
Просунутий·~42 дні·48 уроків·8 модулів

HubSpot Breeze AI, Salesforce Agentforce, Pipedrive, Clay — lead scoring, AI-підготовка до дзвінків, follow-up автоматизація.

  1. M01

    CRM AI ландшафт та платформи

    • 01B2B Sales AI trends 2025-2026
    • 02HubSpot Breeze AI (Best for SMB/MM, rapid deployment)
    • 03Salesforce Einstein (Enterprise powerhouse, high customization)
    • 04Pipedrive AI, Zoho, та інші
    • 05Вибір CRM + AI stack для вашої команди
    • 06Практика
  2. M02

    Lead scoring та propensity modeling

    • 01Lead scoring fundamentals (історичний vs AI-powered)
    • 02HubSpot Breeze AI lead scoring (no-code setup)
    • 03Salesforce Einstein Lead Scoring (advanced customization)
    • 04Propensity to buy (when to reach out)
    • 05Building propensity models (AI analysis)
    • 06Практика
  3. M03

    Data enrichment та AI-powered research

    • 01Contact data enrichment (Clay, Clearbit, Apollo.io)
    • 02Integrating enrichment into CRM via Zapier/Make
    • 03AI research agents (Voiceflow, custom implementations)
    • 04Personalization at scale (dynamic templates)
    • 05Privacy, compliance, та data quality
    • 06Практика
  4. M04

    Sales automation (nurture sequences, ABM, workflows)

    • 01Lead nurture sequences (email + CRM touch)
    • 02Account-Based Marketing (ABM) workflows
    • 03Meeting booking automation (Chili Piper, Calendly integration)
    • 04Sales playbooks та deal acceleration
    • 05Multi-touch attribution (which channel drives deals?)
    • 06Практика
  5. M05

    Sales forecasting та deal intelligence

    • 01Traditional forecasting vs AI forecasting
    • 02Salesforce Einstein Forecasting
    • 03HubSpot Breeze sales intelligence
    • 04Churn prediction (which customers likely to leave?)
    • 05Revenue intelligence dashboard
    • 06Практика
  6. M06

    CRM customization та workflow building (hands-on)

    • 01Custom fields та objects (what data to track?)
    • 02Workflow automation (Zapier → CRM is one way; CRM native is better)
    • 03Lead routing (assign to right sales rep)
    • 04Reporting (built-in vs custom dashboards)
    • 05Integration testing та data validation
    • 06Практика
  7. M07

    Revenue operations (RevOps) execution

    • 01RevOps role та стратегія (sales + ops alignment)
    • 02Sales process maturity (from manual to AI-assisted)
    • 03Sales enablement AI tools
    • 04Commission accuracy et payroll integration
    • 05Sales compliance (deals meet policy, governance)
    • 06Практика
  8. M08

    Building for scale та future of AI in sales

    • 01Multi-team coordination (Sales, CS, Marketing, Finance)
    • 02Scaling AI (from 1 person to 100 reps)
    • 03Competitive landscape (new entrants, acquisitions)
    • 04Next frontier (agentic sales, autonomous teams)
    • 05Your roadmap (next 12 months)
    • 06lesson-4
05

Внутрішня кухня LLM

У розробці
Будь-який рівень·~14 днів

Як LLM відповідає крок за кроком: токени, attention, embeddings, fine-tuning. Ментальна модель механіки, з якою ти будуєш швидші й дешевші системи на проді.

Інші рівні шляху.

Базова 1.0
$299
Базова 2.0
$499
Продвинута 1.0
$999

Продвинута 2.0 $1,999

← Усі програмиНе визначився? Пройди квіз →