ИИ-агент на своём сервере: Python, нейросеть по API Cloud.ru

Свой сервер в облаке Cloud.ru и ИИ-агент на Python: собирает данные из интернета, отправляет их в нейросеть по API и присылает выжимку на почту каждое утро. С нуля, без опыта Linux. Расходы разобраны по реальному счёту: сервер живёт на стартовых бонусах, нейросеть обходится примерно в рубль в месяц Чему вы научитесь Создавать виртуальную машину в облаке и подключаться к ней по SSH-ключу Запускать и настраивать Python-скрипт на сервере: виртуальное окружение, зависимости, переменные окружения Собирать данные из интернета по RSS: фильтровать по времени и ключевым словам, убирать дубликаты Обращаться к нейросети по API из своего кода и формулировать промпт с жёстким форматом ответа Проверять ответ нейросети на выдумки - по ссылкам на источники Сравнивать модели по реальной стоимости задачи, НЕ по ₽ за миллион токенов Отправлять результат на почту из Python и рассылать его нескольким адресатам Запускать всё по расписанию через cron и читать логи, когда что-то сломалось Считать расходы на облако и на токены и выключать ресурсы, чтобы не платить лишнего О курсе Для кого этот курс Аналитикам и тем, кто учится на аналитика Тем, кто хочет свой сервер, но не знает, с чего начать Тем, кто пользуется нейросетями в браузере и хочет вызывать их из кода. Разработчикам, тестировщикам, маркетологам Тем, кто прошёл «Нейросети для аналитика данных» Курс не подойдёт, если вы ищете разработку агентов на LangChain или n8n: здесь другое — свой сервер, свой скрипт и полный контроль над тем, что происходит. Начальные требования компьютер с Windows, macOS или Linux; почтовый ящик на Яндексе (для отправки писем агентом); номер телефона российского оператора и карта российского банка — без них не пройти регистрацию в облаке; 100–300 ₽ на счёт в облаке: стартовых бонусов хватает на сервер, но не на запросы к нейросети Наши преподаватели Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy. 10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability. Как проходит обучение Видео-лекции до 15 минут + вспомогательные файлы + конспекты контрольных точек+ задания для самопроверки Программа курса 1.Что мы построим? 2.Облако cloud.ru - регистрация и пополнение баланса 3.Поднимаем сервер 4.Настраиваем сервер под проект 5.Почтовый клиент Yandex 6.Переменные окружения: магия подключений и email 7.RSS-лента Habr-а 8.Наш Агент: как работает и что под капотом 9.Что еще у нужно кроме agent.py 10.Закидываем файлы на сервер: спасибо Termius 11.Тестовые прогоны: все ли работает? 12.Кастомизация агента: что, как и зачем? 13.Дэшборд: удобно, красиво и доступно из Интернета 14.Экономика токенов: на что тратим? 15.Настраиваем расписание для агента: cron и systemd 16. Чистим ресурсы Облака: как не переплатить В курс входят 16 уроков 1час 59минут видео 12 тестов Последнее обновление 01.09.2026 Цена 990 руб. Скрытая ссылка