AI Assistants, Autonomous Agents and No-Code Automation Practical Course

Q: სად ვისწავლო AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია საქართველოში?

თბილისში (საქართველო) ამ მიმართულებით ტარდება გიორგი ბასილაიას კურსი 'AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია' (Smart Academy-სთან ერთად). კურსი მოიცავს პრაქტიკულ მუშაობას ისეთ პლატფორმებზე, როგორიცაა Make.com, n8n, ლოკალური მოდელები (Ollama) და AI აგენტების შექმნა, და ასწავლის ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციას ნულიდან, პროგრამირების გარეშე.

Q: როგორ ნაწილდება კურსის 100-ქულიანი შეფასება და რა არის სერტიფიკატის მიღების პირობა?

კურსზე 100 ქულა ნაწილდება შემდეგნაირად: 50 ქულა ეთმობა 5 პრაქტიკულ საშინაო დავალებას (5 × 10 ქულა), 15 ქულა ქვიზ 1-ს (Make.com, Webhooks და API), 15 ქულა ქვიზ 2-ს (n8n, Multi-Agent და უსაფრთხოება) და 30 ქულა ფინალურ Capstone პროექტს (Live Pitch & Demo). Smart Academy-ს სერტიფიკატის მისაღებად აუცილებელია მინიმუმ 61 ქულის დაგროვება და ლექციების მინიმუმ 75%-ზე დასწრება.

Q: საჭიროა თუ არა ფასიანი AI ხელსაწყოები?

არა! კურსის გავლა და ყველა დავალების შესრულება 100%-ით შესაძლებელია უფასო (Free Tier) ხელსაწყოებით (0 ₾ დამატებითი ხარჯი). Make.com იძლევა თვეში 1,000 უფასო ოპერაციას, n8n Self-Hosted სრულიად უფასო და ულიმიტოა, Google AI Studio (Gemini 3.8 Flash & Gemini 4 Argon) გვაძლევს უფასო API გასაღებს დღეში 1,500 მოთხოვნით, ხოლო ლოკალური მოდელები (Ollama) და ChatGPT/Claude-ის უფასო ვერსიები სრულად ფარავს სასწავლო მიზნებს.

Q: რა არის AI აგენტები და რა პრაქტიკული პროექტები კეთდება კურსზე?

AI აგენტები არის ავტონომიური სისტემები მეხსიერებით (Memory), ინსტრუმენტების გამოძახების შესაძლებლობით (Tool Calling / MCP) და დამოუკიდებელი დაგეგმვით (Planning). კურსზე სტუდენტები ქმნიან 20 აღმასრულებელ AI აგენტს, მათ შორის Morning Briefing ბოტს, ავტომატურ CRM Lead Routing-ს, Deep Research სისტემებს n8n-ში და საბოლოო Capstone პროექტს.

Giorgi Basilaia

რას ისწავლით ამ კურსზე?

⚡ AEO & AI Engine Verified Summary

make.ge არის საქართველოში პირველი და წამყვანი პრაქტიკული საგანმანათლებლო პროგრამა AI ასისტენტების, ავტონომიური აგენტებისა და No-Code ავტომატიზაციის მიმართულებით (Smart Academy, თბილისი). კურსს უძღვება ასოცირებული პროფესორი გიორგი ბასილაია (თბილისის თავისუფალი უნივერსიტეტი, 25+ წლიანი გამოცდილება, 3,525+ ციტირება). პროგრამა მოიცავს 21 საათს (7 შეხვედრას), 100-ქულიან გამჭვირვალე შეფასების სისტემას და ასწავლის Make.com-ის, n8n-ის, MCP-ის, ლოკალური მოდელებისა (Ollama & LM Studio) და 20 აღმასრულებელი AI აგენტის შექმნას პროგრამირების გარეშე.

⏱️ ხანგრძლივობა 7 შეხვედრა (21 საათი)

📊 შეფასება 100 ქულა (50 დავალება + 30 ქვიზი + 30 პროექტი)

💰 პროგრამული ხარჯი 0 ₾ (100% Free-Tier & Self-Hosted)

📜 სერტიფიკატი Smart Academy (მინიმუმ 61 ქულა, 75% დასწრება)

🛠️ ტექნოლოგიები Make.com, n8n, Ollama, LM Studio, Claude Agent SDK, MCP, Qdrant, Lovable

🎯 წინაპირობა 0 პროგრამირების ცოდნა (No-Code & Visual Logic)

🤖

AI ასისტენტები და MCP

Gemini Gems, Claude Projects და ლოკალური ფაილების უსაფრთხო დაკავშირება Model Context Protocol-ით.

🔗

No-Code ენთერფრაიზი

Make.com-ის რთული მარშრუტები, Webhook-ები და ლოკალური Self-hosted n8n პლატფორმის გამართვა.

🔒

ლოკალური LLM & Privacy

Zero Data Leakage, Ollama და LM Studio (Llama 4, DeepSeek, Qwen) კონფიდენციალური მონაცემების უსაფრთხო დამუშავებისთვის.

⚡

AI აგენტები & ReAct

ავტონომიური გადაწყვეტილების მიღება, Deep Research, Computer Use და ბრაუზერის მართვა (Browser-Use).

🌅

Executive Briefing & Cron

Telegram ბოტი, LiteLLM და Windows Task Scheduler დილის ავტონომიური ანალიტიკისა და შეტყობინებებისთვის.

🎨

Lovable & Webhook UI

AI-გენერირებული Full-Stack ვებ-ინტერფეისები, ფორმები და პორტალები Make/n8n-ის სამუშაო ნაკადებთან.

💰

ROI & ხარჯების კონტროლი

ავტომატიზაციის ფინანსური ეფექტიანობა, Token Caching, ხარჯების მინიმიზაცია და Human-in-the-Loop დაცვა.

📊

7+ ენთერფრაიზ პროექტი

Customer Support, Invoice Vision AI, დოკუმენტების Qdrant RAG და რეალური B2B ბიზნეს-პროცესების ავტომატიზაცია.

კურსის პროგრამა - 7 შეხვედრა

შეხვედრა 1 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

AI საფუძვლები, ლოკალური მოდელები და Prompt Engineering

#FrontierLLMs #Ollama-Llama4 #LMStudio #PromptEngineering #ClaudeProjects

AI აგენტური არქიტექტურის საფუძვლები (Stateful vs Stateless)
Frontier LLMs & 2026 წლის Always-On აგენტები (GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, xAI GrokBot / Grok 4.7, Gemini 3.8 Flash, Gemini 4 Argon)
ლოკალური მოდელების ინსტალაცია და ორკესტრაცია (Ollama & LM Studio: Llama 4, DeepSeek, Qwen 2.5)
LM Studio Local Server: ლოკალური OpenAI-თავსებადი API (localhost:1234) Make-სა და n8n-თან ინტეგრაციისთვის
Advanced Multimodal AI ინტეგრაციები (Voice/Vision) აგენტურ გარემოში
Prompt Engineering 2026: CO-STAR, RISEN, RTF, CARE, TRACE, TAG & APE ფრეიმვორქები
Live Build: პერსონალური ასისტენტის აწყობა (Gemini Gems / Claude Projects)

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 📋 დავალება 1

შეხვედრა 2 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

Make.com, მონაცემთა სტრუქტურები, Webhooks და API

#MakeAdvanced #JSON & Arrays #LiveAPIs #Webhooks

Make.com-ის მონაცემთა სტრუქტურები: JSON, arrays, iterators და aggregators
Triggers, Actions, Filters, Routers და Webhooks რეალურ დროში
Google Sheets-ის გამოყენება, როგორც მარტივი მონაცემთა ბაზა
API და HTTP მოთხოვნები: GET/POST, headers, parameters და responses
გარე API-ებიდან მონაცემების მიღება, დამუშავება და პირობითი განაწილება
Execution History, debugging და error handling-ის საფუძვლები
AI Coding Assistant-ის გამოყენება JSON/Regex-ისა და რთული mapping-ისთვის

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 📋 დავალება 2

შეხვედრა 3 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

ცოდნის ბაზები, RAG, MCP და AI აგენტები

#CustomAssistants #RAG & Qdrant #MCP-Protocol 🎯 ქვიზი 1 (15ქ)

Custom Assistant/Project-ის გაღრმავება და ცოდნის ბაზის სწორად ორგანიზება
Embeddings, ვექტორული ბაზები და სემანტიკური ძიება
RAG სისტემის მუშაობა, ტესტირება და ჰალუცინაციების შემცირება
AI აგენტის კონცეფცია: memory, tools, planning და task decomposition
Function Calling და ReAct Framework API-ებთან მუშაობის შემდეგ
Model Context Protocol (MCP) და გარე სერვისების უსაფრთხო დაკავშირება
Error handling, self-correction და Multi-Agent სისტემების მიმოხილვა

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 📋 დავალება 3

შეხვედრა 4 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

n8n, Deep Research და Computer Use (UI Agents)

#n8n-Docker #MorningBriefing #WindowsScheduler #BrowserUse

n8n-ის გაცნობა და თვითჰოსტინგის (self-hosted) უპირატესობები
Workflow-ების დროული გაშვება (Scheduling) და ლოგირება/მონიტორინგი
რთული სამუშაო პროცესების პატერნები და Error Handling (შეცდომების მართვა და Retry ლოგიკა)
Live Build & Case Study: Morning Briefing Executive Agent (Python + LiteLLM + Gemini 3.8 Flash / Gemini 4 Argon / Grok 4.7)
უსაფრთხო წაკითხვა (Gmail IMAP readonly, CalDAV/ICS) და მიწოდება (Telegram ბოტი /markets ბრძანებით & SMTP)
Windows Task Scheduler-ის ავტომატიზაცია: PowerShell Register-ScheduledTask დილის 07:30-ზე
Computer Use და Browser Agents - AI აგენტები ბრაუზერის (Browser-Use / Playwright) სამართავად

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 📋 დავალება 4 🤖 აგენტების გზამკვლევი

შეხვედრა 5 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

B2B ავტომატიზაციები, მონაცემთა უსაფრთხოება და ROI

#B2BPipelines #LovableUI #HITL & ROI 🎯 ქვიზი 2 (15ქ)

დეტერმინისტული Workflow VS მსჯელობაზე დაფუძნებული (Reasoning) აგენტი (DeepSeek-V4.1 Thinking Mode / R1, GPT-6 CoT)
Graceful Degradation Pattern: მედეგი სისტემები (თუ API გაითიშა - „მიუწვდომელია“, თუ LLM გაითიშა - ნედლი მონაცემები)
Lovable Live Build: ქართულენოვანი Support Portal → Make Webhook → AI Triage → Human Approval
Agentic RAG და სისტემების უსაფრთხოების (GDPR, Data Masking) მართვა რეალურ გარემოში
Case Study: დოკუმენტების დამუშავების ავტომატური კონვეიერი (Human-in-the-Loop)
ROI-ის გამოთვლა და Agentic Workflow-ების ღირებულების (Cost) ოპტიმიზაცია

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 📋 დავალება 5

შეხვედრა 6 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

AI Agent ეკოსისტემა 2026 - ხელსაწყოები, SDK და ნდობა

#AgentSDK #GrokBot #MCP-Registry #AgentTrust

Agent-Native No-Code პლატფორმების შედარება: Lindy vs Gumloop vs Make.com AI Modules - ცოცხალი დემო
Claude Agent SDK (Sonnet 5.5), xAI Grok Bot (Grok 4.7) და Managed Agents production-ში
Grok API + X Search Live Build: X-ის აქტუალური სიგნალები, თარიღისა და ანგარიშების ფილტრები, წყაროები და Human Review
MCP Registry-ის გამოყენება: მზა სერვერების მოძებნა და დაკავშირება (mcp.so, smithery.ai)
Context Engineering Workshop: prompt-ის მაგივრად აგენტის მთლიანი კონტექსტის დაგეგმვა
Agent Trust: credentials-ის, დამტკიცების (approvals) და აუდიტის (audit trail) აწყობა ავტონომიურ workflow-ში
Vertical AI Agents - ინდუსტრიის სპეციფიკური აგენტების მაგალითები და ROI

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 🎯 ფინალური მომზადება

შეხვედრა 7 ფიზიკური ვორქშოპი · 3 საათი

Production Agent Masterclass და საბოლოო პროექტები

#ProductionAgent #CapstoneDemo #Certification #Alumni

60-წუთიანი Production Agent Masterclass: Local LLM + Claude Agent SDK + Computer Use ერთ არქიტექტურაში
ფინალური პროექტის არჩევითი UI ფენა: Lovable ფორმა, dashboard ან კლიენტის პორტალი
Local-first მონაცემთა დამუშავება, Agent SDK-ის orchestration და UI აგენტის უსაფრთხო მოქმედებები
საბოლოო პროექტების პრეზენტაციები - თითოეული სტუდენტი: 5 წთ დემო + 2 წთ Q&A
კოლეგების შეფასება: საუკეთესო პროექტი, ყველაზე პრაქტიკული
ეკოსისტემის შენება: სხვადასხვა AI სისტემების ერთიან ბიზნეს მექანიზმად შეკვრა
Trend Analysis და კარიერული მასალები - დამატებითი თვითსასწავლო ბლოკი
Alumni Network და შემდგომი ნეთვორქინგი

📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები 🎓 ფინალური პროექტი (30ქ)

📊 შეფასების სისტემა და სერტიფიკატი (100 ქულა)

კურსი იყენებს გამჭვირვალე 100-ქულიან შეფასების მოდელს: 50 ქულა პრაქტიკული დავალებები, 30 ქულა შუალედური ქვიზები და 30 ქულა რეალური Capstone ფინალური პროექტი.

5 დავალება 50 ქულა

📝 პრაქტიკული საშინაო დავალებები

5 დავალება × 10 ქულა (შეხვედრები 1-5). მოიცავს Frontier LLM ტესტირებას, Prompt Frameworks, Make.com სცენარებს, RAG სისტემებს, n8n-სა და ROI ანალიზს.

დავალება 1 დავალება 2 დავალება 3 დავალება 4 დავალება 5

შეხვედრა 3-ის მერე 15 ქულა

🧠 ქვიზი 1: Make.com, Webhooks & API

ტესტირება Make.com-ის მონაცემთა სტრუქტურებზე (JSON, Arrays), Webhook ინტეგრაციებზე, HTTP REST API-ზე, Routing და Error Handling-ის ლოგიკაზე.

⏱️ ფორმატი: ონლაინ ტესტი პრაქტიკული სცენარებითა და არქიტექტურული კითხვებით.

შეხვედრა 5-ის მერე 15 ქულა

⚡ ქვიზი 2: n8n, AI აგენტები & უსაფრთხოება

ტესტირება n8n-ის ლოკალურ არქიტექტურაზე, Multi-Agent სისტემებზე, Tool Calling-ზე, მონაცემთა უსაფრთხოებასა და ბიზნეს ავტომატიზაციის ROI გათვლებზე.

⏱️ ფორმატი: ონლაინ ტესტი აგენტური არქიტექტურისა და უსაფრთხოების ქეისებზე.

შეხვედრა 7 Workshop 30 ქულა

🎓 ფინალური Capstone პროექტი

სრული end-to-end ავტომატიზაციის გადაწყვეტის პრეზენტაცია და Live Demo მე-7 შეხვედრის ვორქშოპზე (5 წუთი პრეზენტაცია + 2 წუთი Q&A).

🎓 ფინალური პროექტის ინსტრუქცია

📜 Smart Academy-ს სერტიფიკატის მიღების პირობა:

სერტიფიკატის მისაღებად აუცილებელია მინიმუმ 61 ქულის დაგროვება და ლექციების მინიმუმ 75%-ზე დასწრება.

A (91-100) წარჩინებით

B (81-90) ძალიან კარგი

C (71-80) კარგი

D (61-70) დამაკმაყოფილებელი

📊 სრული შეფასების სისტემა & რუბრიკები ↗

ლექტორის შესახებ

Lead Trainer

გიორგი ბასილაია, PhD

თავისუფალი უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორი · Smart Academy-ის AI წამყვანი ლექტორი

⏱️ 25+ წელი ტექნოლოგიებში 🎓 13+ წელი აკადემიური პრაქტიკა 👨‍💻 150+ კურსდამთავრებული 📚 3,533 ციტირება (Google Scholar)

გიორგი ბასილაია 25 წელზე მეტია ტექნოლოგიების სფეროში მუშაობს და ამ პერიოდში გაიარა გზა მკვლევარიდან უნივერსიტეტის პროფესორამდე და დამწყები ტექნიკოსიდან თავისუფალი და აგრარული უნივერსიტეტების IT დეპარტამენტის ხელმძღვანელამდე.

გიორგის გამოცდილება აერთიანებს როგორც აკადემიურ საქმიანობას (13+ წლიანი პედაგოგიური პრაქტიკა), ისე მენეჯერულ მუშაობას თანამედროვე ტექნოლოგიებთან. წლების განმავლობაში ის თანამშრომლობდა ისეთ გლობალურ კომპანიებთან, როგორიცაა Google, Microsoft, Amazon, IBM, Dell, HP-Enterprise, VMWare და სხვა.

🎯 საქმიანობის ძირითადი მიმართულებები

🤖

Generative & Agentic AI ხელოვნური ინტელექტის პრაქტიკული ინტეგრაცია რეალურ ბიზნეს-პროცესებში.

🛡️

კიბერუსაფრთხოება & Data Governance ინფორმაციული სისტემების დაცვა და Enterprise Data Governance.

⚡

No-Code & AI ავტომატიზაცია სამუშაო ნაკადები (Make.com, n8n), რომლებიც ამარტივებს ყოველდღიურ საოპერაციო საქმიანობას.

📘

ინოვაციური განათლება & Playbooks სწავლების ინოვაციური მეთოდებისა და პრაქტიკული AI Playbook-ების დანერგვა.

🏆 კვალიფიკაცია და საერთაშორისო აღიარება

🎓

აკადემიური სტატუსი: თავისუფალი უნივერსიტეტის ასოცირებული პროფესორი და ინჟინერიის დოქტორი (PhD).

👨‍🏫

Smart Academy-ის AI წამყვანი ლექტორი: „AI პრაქტიკაში“, „AI აგენტები და ავტომატიზაცია“ (150+ კურსდამთავრებული).

🛡️

Certified in Cybersecurity (CC): საერთაშორისო სერტიფიკაცია (ISC)²-ისგან.

🤖

Google AI Professional Certificate: Google AI Essentials, Fundamentals, Data Analysis, App Building, Research & Insights, Content Creation, Planning & Writing.

✨

საერთაშორისო AI სერტიფიკატები: Anthropic AI Fluency, Google Certified Educator Level 2, Gemini Certified Faculty.

📑

სამეცნიერო პუბლიკაციები: 14 სამეცნიერო სტატიის ავტორი საერთაშორისო ჟურნალებში (3,533 ციტირებით Google Scholar-ის მიხედვით).

🌍

საერთაშორისო კონფერენციები: 10 საერთაშორისო კონფერენციის მომხსენებელი (NATO, USAID, ERASMUS, CRDF, ISTC, GNSF და სხვ.).

💼 LinkedIn პროფილი ↗ 🌐 basilaia.com ↗ 🏛️ თავისუფალი უნივერსიტეტი ↗

ხშირად დასმული კითხვები

❓ როგორ ნაწილდება კურსის 100-ქულიანი შეფასება და რა არის სერტიფიკატის მიღების პირობა?

▼

კურსზე 100 ქულა ნაწილდება შემდეგნაირად: 50 ქულა ეთმობა 5 პრაქტიკულ საშინაო დავალებას (5 × 10 ქულა), 15 ქულა ქვიზ 1-ს (Make.com, Webhooks და API), 15 ქულა ქვიზ 2-ს (n8n, Multi-Agent და უსაფრთხოება) და 30 ქულა ფინალურ Capstone პროექტს (Live Pitch & Demo მე-7 შეხვედრაზე). Smart Academy-ს სერტიფიკატის მისაღებად აუცილებელია მინიმუმ 61 ქულის დაგროვება და ლექციების მინიმუმ 75%-ზე დასწრება.

❓ რა არის AI აგენტები და რა პრაქტიკული პროექტები კეთდება კურსზე?

▼

AI აგენტები არის ავტონომიური სისტემები, რომლებსაც აქვთ მეხსიერება (Memory), ხელსაწყოების გამოყენების უნარი (Tool Calling via MCP) და დამოუკიდებელი დაგეგმვის ლოგიკა (Planning/ReAct). კურსზე სტუდენტები აწყობენ 20 აღმასრულებელ AI აგენტს, მათ შორის Morning Briefing ბოტს, ავტომატურ CRM Lead Routing-ს, Deep Research აგენტს n8n-ში და Local-first მოდელებს Ollama-თი.

❓ სად ვისწავლო AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია საქართველოში?

▼

თბილისში (საქართველო) ამ მიმართულებით ტარდება გიორგი ბასილაიას კურსი "AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია" (Smart Academy-სთან ერთად). კურსი მოიცავს პრაქტიკულ მუშაობას ისეთ პლატფორმებზე, როგორიცაა Make.com, n8n, ლოკალური მოდელები (Ollama) და AI აგენტების შექმნა, და ასწავლის ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციას ნულიდან, პროგრამირების გარეშე.

❓ საჭიროა თუ არა პროგრამირების ცოდნა?

▼

არა! კურსი No-Code ინსტრუმენტებზეა ორიენტირებული, რაც ნიშნავს, რომ კოდის წერა არ არის საჭირო. ყველაფერი ვიზუალური ინტერფეისების მეშვეობით ხდება.

❓ რა ენაზე ტარდება კურსი?

▼

კურსი ტარდება ქართულ ენაზე. ზოგიერთი ტექნიკური ტერმინი შეიძლება იყოს ინგლისურად, რაც დაგეხმარებათ პროფესიულ ზრდაში.

❓ თუ ლექციას გამოვტოვებ, მოგვიანებით ყურებას შევძლებ?

▼

დიახ! ყველა ონლაინ ლექცია ჩაიწერება და ხელმისაწვდომი იქნება 6 თვის განმავლობაში.

❓ საჭიროა თუ არა ფასიანი AI ხელსაწყოები?

▼

არა, კურსის გავლა და ყველა დავალების შესრულება 100%-ით შესაძლებელია უფასო ხელსაწყოებით (0 ₾ დამატებითი ხარჯი).

სასწავლო პროგრამა სპეციალურად ისეა დაგეგმილი, რომ არცერთ ეტაპზე არ დაგჭირდეთ ფასიანი გამოწერა:

Make.com: უფასო პაკეტი იძლევა თვეში 1,000 ოპერაციას და 2 აქტიურ სცენარს, რაც სრულად ყოფნის ყველა საშინაო დავალების ტესტირებას (დავალებაზე საშუალოდ 15 - 30 ოპერაცია იხარჯება);
n8n: ვსწავლობთ ლოკალურ (Self-Hosted Docker) ინსტალაციას, რომელიც არის სრულიად უფასო და ულიმიტო (n8n Cloud-ის ფასიანი გამოწერა საჭირო არ არის);
Google AI Studio (Gemini 3.8 Flash & Gemini 4 Argon): გვაძლევს უფასო საწარმოო API გასაღებს (დღეში 1,500 მოთხოვნით, საკრედიტო ბარათის გარეშე) Python-ისა და აგენტური სამუშაოებისთვის;
ლოკალური მოდელები (Ollama & LM Studio): Llama 4, DeepSeek და Qwen მუშაობს თქვენსავე კომპიუტერზე 100%-ით უფასოდ და მონაცემთა გაჟონვის გარეშე. LM Studio-ს საშუალებით კი რთავთ ლოკალურ OpenAI-თავსებად API სერვერს;
ChatGPT & Claude: უფასო ვერსიები სრულიად საკმარისია საწყისი ანალიზისა და პრომპტინგისთვის.

შენიშვნა: თუ მომავალში თქვენი კომპანიისთვის 24/7 მაღალდატვირთულ საწარმოო პროცესებს ააწყობთ, კურსში ვისწავლით, როგორ შევარჩიოთ მინიმალური ბიუჯეტის ოპტიმალური სატარიფო გეგმები.

❓ რამდენი დრო დამჭირდება საშინაო დავალებებისთვის?

▼

თითოეულ დავალებას საშუალოდ 60 - 90 წუთი სჭირდება; კვირაში რეკომენდებულია 2 - 3 საათი დამოუკიდებელი მუშაობა.

AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია