AI ასისტენტები, აგენტები და No-Code ავტომატიზაცია

პრაქტიკული კურსი თანამედროვე ავტომატიზაციის ტექნოლოგიებში

// ლექტორი: გიორგი ბასილაია

⏱️ 22 საათი
11 შეხვედრა
📅 11 კვირა
კვირაში 1 შეხვედრა
💻 8 ონლაინ
+ 3 ფიზიკური
რეგისტრაცია

რას ისწავლით ამ კურსზე?

🤖

AI ასისტენტების შექმნა

პერსონალური GPT-ებისა და Claude-ის პროექტების კონფიგურაცია თქვენი ბიზნეს ამოცანებისთვის

🔗

No-Code ავტომატიზაცია

Make.com, Zapier და n8n პლატფორმებზე მუშაობა კოდის გარეშე

🌐

API ინტეგრაციები

გარე სერვისებთან დაკავშირება და მონაცემების ავტომატური მოპოვება

AI აგენტები

ავტონომიური სისტემების შექმნა, რომლებიც დამოუკიდებლად იღებენ გადაწყვეტილებებს

📊

რეალური პროექტები

7+ პრაქტიკული ავტომატიზაცია რეალური ბიზნეს სცენარებისთვის

🎓

სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ მიიღებთ სერტიფიკატს

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 - 11 შეხვედრა

შეხვედრა 1 ონლაინ ლექცია

AI ასისტენტების საფუძვლები

  • GenAI პლატფორმების მიმოხილვა (ChatGPT, Claude, Gemini)
  • ბრძანებების (Prompting) გამეორება და გაღრმავება - ეფექტური ბრძანების 5 კომპონენტი
  • Chain-of-thought და Few-shot examples
  • AI ასისტენტებისა და ჩატბოტების შედარება
  • გამოყენების სცენარები და რეალური მაგალითები
შეხვედრა 2 ფიზიკური ვორქშოპი

ვორქშოპი 1: გაცნობა და პირველი ავტომატიზაციები

  • მონაწილეების გაცნობა და კონტაქტების დამყარება (Networking)
  • Live Build: პერსონალური GPT/Claude პროექტის შექმნა ერთად
  • Live Build: პირველი Make.com ავტომატიზაცია
  • პერსონალური ავტომატიზაციის მიზნების დაგეგმვა
  • საერთო Discord/Slack-ის გამართვა
შეხვედრა 3 ონლაინ ლექცია

პერსონალური ასისტენტები და ცოდნის მართვა

  • პერსონალური GPT-ები: გაღრმავებული – ინსტრუქციების ოპტიმიზაცია
  • Claude-ის პროექტები – კონფიგურაცია და გამართვა
  • ცოდნის ბაზების (Knowledge Bases) საფუძვლები – დოკუმენტების მართვა
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) - მარტივად ახსნილი
  • ვექტორული მონაცემთა ბაზების (Vector Databases) მიმოხილვა
  • პრაქტიკული: ცოდნის ბაზის შევსება
შეხვედრა 4 ონლაინ ლექცია

AI აგენტები და Multi-Agent სისტემები

  • AI აგენტის კონცეფცია - ასისტენტისა და აგენტის განსხვავება
  • ავტონომიური გადაწყვეტილებების მიღების პრინციპები
  • ხელსაწყოები (Tools) და ფუნქციის გამოძახების (Function Calling) მექანიზმები
  • ReAct Framework: Reasoning → Action → Observation
  • Multi-Agent სისტემები – ორკესტრაციის პატერნები
  • პირდაპირი დემონსტრაცია: კვლევის აგენტი მოქმედებაში
შეხვედრა 5 ონლაინ ლექცია

No-Code ავტომატიზაცია - Make.com

  • No-Code ავტომატიზაციის მიმოხილვა – რატომ და როგორ
  • Make.com-ის პლატფორმის სიღრმისეული ანალიზი – ინტერფეისი, მოდულები, კავშირები
  • პირდაპირ რეჟიმში აწყობა: Email-დან Sheet-ში მონაცემების გადატანის სამუშაო პროცესი
  • პირობითი ლოგიკა – ფილტრები და მარშრუტიზატორები
  • AI ინტეგრაცია - OpenAI მოდული
  • პრაქტიკული: Google Form → AI → Email
შეხვედრა 6 ონლაინ ლექცია

API ინტეგრაცია და მონაცემთა შეგროვება

  • API-ის კონცეფცია – მარტივად და ყოველდღიური მაგალითებით
  • HTTP მოდული Make.com-ში
  • პირდაპირი დემონსტრაცია 1: ვალუტის კურსის API ინტეგრაცია
  • პირდაპირი დემონსტრაცია 2: ამინდის პროგნოზის API
  • AI API-ები - OpenAI და Claude ინტეგრაცია
  • პრაქტიკული: Weather API → AI შეჯამება → შეტყობინება
შეხვედრა 7 ფიზიკური ვორქშოპი

ვორქშოპი 2: შუალედური პროექტები და გამართვა

  • პროგრესის შემოწმება – რა შევქმენით აქამდე
  • ხარვეზების აღმოფხვრის სესია – შეფერხებული პროცესების გამართვა
  • ჯგუფური გამართვის სესიები
  • რთული (Advanced) სამუშაო პროცესის (workflow) აწყობა ერთად
  • წყვილებში მუშაობის სავარჯიშო
  • საბოლოო პროექტის დაგეგმვა
შეხვედრა 8 ონლაინ ლექცია

Zapier, n8n და რთული სამუშაო პროცესები

  • Zapier-ის პლატფორმა – მიმოხილვა და მრავალეტაპიანი Zaps-ები
  • n8n-ის ალტერნატივა – საკუთარ სერვერზე განთავსების (self-hosted) შესაძლებლობა
  • პლატფორმების შედარება – ფუნქციების მატრიცა და ფასები
  • რთული სამუშაო პროცესების პატერნები – პაკეტური დამუშავება (batch processing), webhooks
  • პირდაპირი დემონსტრაცია: Gmail → OpenAI → Slack (Zapier-ში)
  • პირდაპირი დემონსტრაცია: RSS → AI → Email (n8n-ში)
შეხვედრა 9 ონლაინ ლექცია

რეალური მაგალითების (Case Studies) ანალიზი

  • მაგალითი 1 (Case Study): AI News-დან LinkedIn-ზე – სრული სისტემის აწყობა
  • მაგალითი 2 (Case Study): მომხმარებელთა მხარდაჭერის ავტომატიზაცია
  • მაგალითი 3 (Case Study): დოკუმენტების დამუშავების კონვეიერი (Pipeline)
  • პირდაპირ რეჟიმში აწყობა - ყველა მაგალითის დეტალური გარჩევა
  • ROI-ის გამოთვლა და ოპტიმიზაციის რჩევები
  • მიღებული გამოცდილება და საუკეთესო პრაქტიკები
შეხვედრა 10 ონლაინ ლექცია

ბიზნეს ავტომატიზაცია და ინტეგრაცია

  • პოპულარული ინტეგრაციები: Gmail, Google Drive, Slack
  • ხარჯების მართვა – ფასების მოდელები და ოპტიმიზაცია
  • უსაფრთხოება და კონფიდენციალურობა – API გასაღებები, მონაცემთა დაცვა, GDPR
  • წარმადობის მონიტორინგი – ლოგები, შეტყობინებები
  • პირდაპირი დემონსტრაციები - რთული ინტეგრაციის პატერნები
შეხვედრა 11 ფიზიკური ვორქშოპი

ვორქშოპი 3: საბოლოო პროექტები და გამოშვება

  • საბოლოო პროექტების პრეზენტაციები – თითოეული სტუდენტი (7-8 წთ)
  • პირდაპირი დემონსტრაციები და კითხვა-პასუხი (Q&A)
  • კოლეგების შეფასება: საუკეთესო პროექტი, ყველაზე შემოქმედებითი, ყველაზე პრაქტიკული
  • საუკეთესო პრაქტიკები და შემდეგი ნაბიჯები

კურსი რიცხვებში

22 სალექციო საათი
11 შეხვედრა
7+ პრაქტიკული პროექტი
3 ფიზიკური ვორქშოპი

სწავლის შედეგები

კურსის დასრულების შემდეგ თქვენ შეძლებთ:

პერსონალური (Custom) AI ასისტენტების შექმნას სხვადასხვა ამოცანისთვის
RAG სისტემების გამოყენებას ცოდნის მართვისთვის (Knowledge Management)
Make.com, Zapier და n8n პლატფორმებზე 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 - უვადოდ

👥
გაერთიანების წევრობა

კურსდამთავრებულთა ქსელი და მუდმივი მხარდაჭერა

🎯
რეალური უნარები

დაუყოვნებლივ გამოსაყენებელი ავტომატიზაციის უნარები

🚀
სამუშაო პროცესების გაუმჯობესება

დროისა და რესურსების დაზოგვა

ტექნიკური მოთხოვნები

🖥️ აუცილებელი

  • კომპიუტერი (Windows/Mac/Linux)
  • სტაბილური ინტერნეტი (5+ Mbps)
  • ვებკამერა და მიკროფონი
  • Gmail ანგარიში
  • ChatGPT ან Claude (უფასო ვერსია)

✨ სასურველი

  • Make.com-ის უფასო ანგარიში
  • Zapier-ის უფასო ანგარიში
  • 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

❓ 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.

❓ საჭიროა თუ არა ფასიანი AI ხელსაწყოები?

არა! კურსში გამოვიყენებთ უფასო (free tier) ხელსაწყოებს. ChatGPT-ისა და Claude-ის უფასო ვერსიები სრულიად საკმარისია. Make.com-ისა და Zapier-ის უფასო პაკეტებიც საკმარისია სასწავლო მიზნებისთვის.

❓ რამდენი დრო დამჭირდება საშინაო დავალებებისთვის?

თითოეულ დავალებას დაახლოებით 30-40 წუთი სჭირდება. კვირაში საშუალოდ 1-2 საათი საკმარისია კურსის მასალების ასათვისებლად.