Курс посвящен практическому применению современных ИИ-технологий в корпоративной автоматизации: LLM, ИИ-агентам, MCP, интеллектуальной обработке документов (IDP) и гибридным сценариям совместно с RPA.
За 3 академических часа участники получили системное представление о том:
— где достаточно классического RPA, а где необходимы LLM и агенты;
— как проектировать гибридные сценарии автоматизации;
— как работают MCP и современные ИИ-агенты;
— как строить надежные промпты для корпоративных задач;
— чем отличаются OCR, VLM и IDP-подходы;
— как выбирать технологию под конкретный бизнес-процесс.
Курс сочетает теорию с практическими демонстрациями и ориентирован на реальные корпоративные кейсы.
Смотреть запись
Скачать презентацию
Программа
- RPA и LLM: где проходит граница
Возможности классического RPA и сценарии, где необходимы языковые модели. Базовые принципы работы LLM и архитектура взаимодействия RPA с ИИ.
- Промпт-инженерия для корпоративных задач
Структура надежного промпта, управление поведением модели, работа с ограничениями, few-shot примерами и низкой уверенностью LLM.
- MCP и ИИ-агенты
Принципы работы MCP, отличие от REST API, архитектура современных ИИ-агентов и их взаимодействие с корпоративными системами на примере платформы ROBIN.
- OCR, VLM и IDP
Современные подходы к обработке документов, различия между OCR, визуальными языковыми моделями и IDP-платформами.
- Выбор технологии под задачу
Системный подход к декомпозиции бизнес-процессов и выбору между RPA, LLM, агентами и IDP.
Для кого: бизнес- и системные аналитики, RPA-разработчики, архитекторы решений, специалисты по цифровой трансформации и внедрению корпоративных систем. Также курс подойдет тем, кто сталкивается с задачами интеграции LLM, интеллектуальной обработки документов, ИИ-агентов и гибридных сценариев автоматизации, но хочет получить системное понимание технологий и практических подходов к их применению.
Требования к слушателям: базовые технические навыки, приветствуется опыт работы с корпоративными системами автоматизации, понимание API и HTTP-запросов.
По окончании курса слушатели смогут:
- выбирать подходящий инструмент под задачу;
- понимать роль MCP и современных ИИ-агентов;
- проектировать гибридные сценарии автоматизации;
- грамотно работать с промптами;
- понимать принципы интеллектуальной обработки документов;
- настраивать собственных агентов на примере платформы ROBIN.
Перейти к записи
Спикер курса — Томских Денис, бизнес-аналитик компании ROBIN, решающий на ежедневной основе задачи в области интеллектуальной автоматизации.