AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია

პრაქტიკული კურსი თანამედროვე ავტომატიზაციის ტექნოლოგიებში

// ლექტორი: გიორგი ბასილაია ↗ (ასოც. პროფესორი, თბილისის თავისუფალი უნივერსიტეტი ↗) · პროფილი ↓

⏱️ 20 საათი
7 შეხვედრა
📅 3-4 კვირა
კვირაში 2 შეხვედრა
💻 6 ონლაინ
+ 1 ფიზიკური
რეგისტრაცია კურსზე ✦ 🤖 20 აღმასრულებელი აგენტი 🎓 ფინალური პროექტი 🏢 კორპორატიული
🤖
Executive Briefing Agent
bot · online (08:00 AM)
Live Demo
🌅 დილის ბრიფინგი 08:00
☀️ ამინდი (თბილისი): 19°C, მზიანი, უნალექო
💱 ვალუტა & ბაზრები: USD: 2.71 ₾ · EUR: 2.98 ₾ · S&P 500: +0.4%
📅 კალენდარი: 3 შეხვედრა (11:00 Sprint, 15:00 AI Workshop)
📰 Tech Signals:
• OpenAI GPT-6.1 Sol გამოვიდა საწარმოო რეჟიმში
• Anthropic-მა Claude Agent SDK გააფართოვა
⚙️ OS: Windows Task Scheduler LLM: Gemini 3.8 Flash / Gemini 4 Argon
🤖 გაიგე მეტი: 20 აღმასრულებელი აგენტი ➔
⚡ 2026 წლის წამყვანი AI & No-Code ეკოსისტემა კურსში
Make.com Advanced n8n Self-Hosted (Docker) Claude 5.5 & Agent SDK GPT-6.1 Sol & GPT-5.4 Gemini 3.8 Flash Gemini 4 Argon xAI GrokBot (Grok 4.7) DeepSeek-V4.1 & R1 Ollama / Llama 4 Model Context Protocol (MCP) Qdrant Vector DB & RAG Lovable Full-Stack UI Windows Task Scheduler

რას ისწავლით ამ კურსზე?

🤖

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 და Ollama (Llama 4, DeepSeek-V4.1) 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.

ვისთვის არის ეს კურსი?

✓
ბიზნეს პროფესიონალები

რომლებსაც სურთ პროცესების ავტომატიზაცია და დროის დაზოგვა

✓
მარკეტერები

კონტენტის შექმნისა და დისტრიბუციის ავტომატიზაცია

✓
HR და ადმინისტრაცია

დოკუმენტების მართვა და კომუნიკაციის გაუმჯობესება

✓
მცირე ბიზნესის მფლობელები

ოპერაციული ხარჯების შემცირება ავტომატიზაციით

✓
IT პროფესიონალები

No-code ხელსაწყოების დამატება უნარების ნაკრებში

✓
სტუდენტები

თანამედროვე ტექნოლოგიების შესწავლა კარიერისთვის

კურსის პროგრამა - 7 შეხვედრა

შეხვედრა 1 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

AI საფუძვლები, ლოკალური მოდელები და პირველი ავტომატიზაციები

#FrontierLLMs #Ollama-Llama4 #GeminiGems #MakeCore
  • 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 (Llama 4 Scout/Maverick, DeepSeek-V4.1-Flash Ollama-თი)
  • Advanced Multimodal AI ინტეგრაციები (Voice/Vision) აგენტურ გარემოში
  • Live Build: პერსონალური ასისტენტის აწყობა (Gemini Gems / Claude Projects)
  • Live Build: პირველი ავტომატიზაცია (Make.com)
📊 სლაიდები 📝 შეჯამება ⚡ Quick Ref 💪 სავარჯიშოები
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
შეხვედრა 3 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

ცოდნის ბაზები, RAG, MCP და AI აგენტები

#CustomAssistants #RAG & Qdrant #MCP-Protocol #ReAct
  • 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
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 🤖 აგენტების გზამკვლევი
შეხვედრა 5 ონლაინ ლექცია · 3 საათი

B2B ავტომატიზაციები, მონაცემთა უსაფრთხოება და ROI

#B2BPipelines #LovableUI #GracefulDegradation #HITL & ROI
  • 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
შეხვედრა 6 ონლაინ ლექცია · 2.5 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
შეხვედრა 7 ფიზიკური ვორქშოპი · 2.5 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

კურსი რიცხვებში

20 სალექციო საათი
7 შეხვედრა
7+ პრაქტიკული პროექტი
1 ფიზიკური ვორქშოპი

სწავლის შედეგები

კურსის დასრულების შემდეგ თქვენ შეძლებთ:

✓
პერსონალური (Custom) AI ასისტენტების შექმნას სხვადასხვა ამოცანისთვის
✓
Agentic RAG-ისა და ვექტორული ბაზების (Qdrant) გამოყენებას ცოდნის მართვისთვის
✓
Make.com და n8n პლატფორმებზე ენთერფრაიზ ავტომატიზაციების აწყობას
✓
API-ების ინტეგრაციას და მონაცემების მოპოვებას
✓
AI აგენტების მუშაობის პრინციპების გაგებას
✓
End-to-end ავტომატიზაციის სისტემების დაპროექტებას (დიზაინი)
✓
ავტომატიზაციის ღირებულებისა და უსაფრთხოების მართვას
✓
პორტფოლიოს შექმნას 7+ რეალური ავტომატიზაციის პროექტით

რას მიიღებთ კურსის დასრულების შემდეგ?

🎓
სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების დამადასტურებელი

💼
პორტფოლიო

7+ მუშა ავტომატიზაცია, რომელიც შეგიძლიათ CV-ში მიუთითოთ

📚
მასალების ბიბლიოთეკა

ვიდეოები, შაბლონები, გაიდები - 6 თვით

👥
გაერთიანების წევრობა

კურსდამთავრებულთა ქსელი და მუდმივი მხარდაჭერა

🎯
რეალური უნარები

დაუყოვნებლივ გამოსაყენებელი ავტომატიზაციის უნარები

🚀
სამუშაო პროცესების გაუმჯობესება

დროისა და რესურსების დაზოგვა

ლექტორის შესახებ

GB
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 ↗

ტექნიკური მოთხოვნები

▼

🖥️ აუცილებელი

  • კომპიუტერი (Windows/Mac/Linux)
  • სტაბილური ინტერნეტი (5+ Mbps)
  • ვებკამერა და მიკროფონი
  • Gmail / Google ანგარიში (Gemini Gems & Google AI Studio-ს უფასო API გასაღებისთვის)
  • ChatGPT ან Claude (უფასო ვერსია)

✨ სასურველი

  • Make.com-ის უფასო ანგარიში
  • Docker Desktop (n8n, Ollama და Qdrant-ის ლოკალური ინსტალაციისთვის)
  • Telegram-ის ანგარიში
  • Google Drive (15GB უფასო)

📚 ცოდნა

  • GenAI-სთან მუშაობის საბაზისო გამოცდილება
  • ელემენტარული ბრძანებების წერის (Prompting) ცოდნა
  • კომპიუტერთან მუშაობის უნარი
  • ინგლისური ენის ცოდნა (B1 დონე)

ხშირად დასმული კითხვები

❓ 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): Llama 4 და DeepSeek მუშაობს თქვენსავე კომპიუტერზე 100%-ით უფასოდ და მონაცემთა გაჟონვის გარეშე;
  • 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.