## 🎯 Цели этапа:
- Освоить работу с API различных ИИ-сервисов
- Создавать сложные многоэтапные workflow
- Автоматизировать повторяющиеся процессы
- Интегрировать ИИ в существующие системы

## 📚 Технические навыки:

### 1. Работа с API
**Основные API для изучения:**
- OpenAI API (GPT-4, DALL-E)
- Anthropic API (Claude)
- Google AI API (Gemini)
- Stability AI API
- Hugging Face API

**Ключевые концепции:**
- Аутентификация и токены
- Rate limits и квоты
- Streaming responses
- Error handling
- Стоимость и оптимизация

### 2. Инструменты автоматизации
**No-code решения:**
- Zapier с ИИ-интеграциями
- Make (Integromat)
- n8n (self-hosted)
- Bubble с ИИ-плагинами

**Low-code решения:**
- LangChain
- Flowise
- Dust
- Relevance AI

### 3. Продвинутые техники
**Prompt chaining:**
- Последовательная обработка
- Conditional logic
- Loop и итерации
- Parallel processing

**Memory и контекст:**
- Vector databases (Pinecone, Weaviate)
- Embeddings
- Semantic search
- Long-term memory

**Fine-tuning и адаптация:**
- Custom models
- Few-shot fine-tuning
- RLHF basics
- Model evaluation

## 💡 Практические проекты:

### Проект 1: Персональный ассистент (День 1-4)
**Создайте ИИ-ассистента с памятью:**

**Функционал:**
- Запоминание предпочтений пользователя
- Контекстные ответы на основе истории
- Интеграция с календарем/почтой
- Проактивные напоминания

**Технический стек:**
- OpenAI API для диалогов
- Vector DB для памяти
- Zapier/n8n для автоматизации
- Telegram/Discord bot

**Этапы:**
1. Настройка базового бота
2. Добавление памяти через embeddings
3. Интеграция внешних сервисов
4. Тестирование и оптимизация

### Проект 2: Контент-машина (День 5-7)
**Автоматизированная система создания контента:**

**Pipeline:**
1. RSS/новости → анализ трендов
2. Генерация идей для контента
3. Создание текста + визуала
4. Адаптация под платформы
5. Планирование публикаций

**Инструменты:**
- GPT-4 для текста
- DALL-E/Midjourney для визуала
- Make/Zapier для orchestration
- Buffer/Hootsuite для публикации

**Метрики:**
- Количество контента в день
- Engagement rate
- Время на создание
- Стоимость генерации

### Проект 3: Аналитическая система (День 8-10)
**ИИ-powered analytics dashboard:**

**Компоненты:**
- Сбор данных из разных источников
- Автоматический анализ
- Генерация инсайтов
- Визуализация результатов
- Алерты и уведомления

**Реализация:**
- Python + OpenAI API
- Streamlit для UI
- Plotly для визуализации
- GitHub Actions для автоматизации

### Проект 4: Learning companion (День 11-14)
**Адаптивная система обучения:**

**Функции:**
- Оценка уровня знаний
- Персонализированные уроки
- Интерактивные упражнения
- Отслеживание прогресса
- Адаптивная сложность

**Архитектура:**
- Frontend: React/Vue
- Backend: Node.js/Python
- ИИ: Multiple models для разных задач
- DB: PostgreSQL + Vector store

## 🛠️ Технические навыки для освоения:

### Обязательные:
1. **Базовое программирование**
   - Python основы
   - Работа с JSON
   - HTTP requests
   - Async programming

2. **API взаимодействие**
   - REST API principles
   - Authentication methods
   - Error handling
   - Rate limiting

3. **Prompt engineering 2.0**
   - System prompts
   - Function calling
   - Structured outputs
   - Token optimization

### Продвинутые:
1. **Vector databases**
   - Embeddings понимание
   - Similarity search
   - Index optimization
   - Hybrid search

2. **LangChain/LlamaIndex**
   - Chains и agents
   - Memory management
   - Tool integration
   - Custom components

3. **Deployment**
   - Cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
   - Containerization (Docker)
   - CI/CD pipelines
   - Monitoring и logging

## 📊 Оценка результатов:

### KPIs для проектов:
1. **Технические метрики**
   - Response time
   - Error rate
   - API costs
   - Uptime

2. **Бизнес-метрики**
   - Time saved
   - Quality improvement
   - User satisfaction
   - ROI

3. **Масштабируемость**
   - Concurrent users
   - Data volume handling
   - Cost per operation
   - Maintenance effort

## 🚀 Next steps после завершения:

1. **Специализация**
   - Выберите область фокуса
   - Углубите экспертизу
   - Создайте портфолио

2. **Коммерциализация**
   - SaaS продукт
   - Консалтинг
   - Фриланс проекты
   - Корпоративные решения

3. **Сообщество**
   - Open source вклад
   - Блог/YouTube канал
   - Менторство
   - Конференции

## 🔗 Ресурсы для углубления:
1. LangChain документация и курсы
2. OpenAI Cookbook (advanced examples)
3. Hugging Face courses
4. FastAPI + AI tutorials
5. Vector database comparisons
6. Production AI best practices

Создание сложных workflow, работа с API, автоматизация процессов с использованием ИИ

Неделя 7-8: Продвинутые техники и автоматизация