Хоттабыч
Местный
[Vizuara AI Labs] Dr. Sreedath Panat → Создание голосовых AI-агентов с нуля (2026)
Голос становится новым стандартом взаимодействия с AI. Крупнейшие технологические компании — Meta, Google, Microsoft, NVIDIA и ведущие венчурные фонды — сходятся во мнении, что именно голосовые интерфейсы станут следующим этапом развития искусственного интеллекта.
Рынок Conversational AI стремительно растет, инвестиции в Voice AI увеличиваются с каждым годом, а спрос на специалистов, способных создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, становится одним из самых высоких в индустрии.
Этот курс поможет вам не просто разобраться в технологии, а научиться создавать полнофункциональных голосовых AI-агентов промышленного уровня с использованием современных моделей, инструментов и архитектур.
Для кого этот курс
Программа разработана для:
Python-разработчиков, желающих перейти в сферу Voice AI;
ML- и AI-инженеров, которые хотят работать с речевыми технологиями;
Backend-разработчиков, создающих интеллектуальные сервисы;
инженеров, изучающих LLM и агентные системы;
исследователей и студентов, интересующихся современными технологиями обработки речи.
Предварительный опыт работы с голосовыми технологиями не требуется, однако рекомендуется уверенное владение Python и базовое понимание принципов машинного обучения.
Чему вы научитесь
По окончании курса вы сможете:
проектировать архитектуру современных голосовых AI-агентов;
создавать полный цикл обработки речи: от получения аудио до генерации голосового ответа;
использовать Speech-to-Text (ASR), Large Language Models (LLM) и Text-to-Speech (TTS) в едином конвейере;
разрабатывать системы с минимальной задержкой передачи данных в режиме реального времени;
реализовывать память, вызов внешних инструментов (Tool Calling) и агентное поведение;
работать с потоковой обработкой аудио через WebSockets;
проектировать масштабируемые production-ready решения;
развертывать голосовых ассистентов локально, в браузере и в облаке;
создавать проекты уровня индустрии для собственного портфолио.
Программа курса
За 8 практических модулей вы последовательно построите собственного голосового AI-агента.
Модуль 1. Архитектура голосовых AI-агентов
отличие голосового агента от чат-бота;
полный цикл обработки речи;
потоковая архитектура;
задержки, обработка прерываний и управление диалогом;
создание первого рабочего голосового конвейера.
Модуль 2. Speech-to-Text (ASR)
основы автоматического распознавания речи;
Whisper, Faster-Whisper и Distil-Whisper;
запись аудио с микрофона;
Voice Activity Detection (VAD);
создание собственной системы транскрипции.
Модуль 3. Text-to-Speech (TTS)
современные технологии синтеза речи;
сравнение Piper, Coqui TTS и ElevenLabs;
генерация естественной речи;
локальные и облачные решения;
потоковое воспроизведение голоса.
Модуль 4. LLM как интеллект голосового агента
интеграция языковых моделей;
построение диалога;
управление контекстом;
проектирование эффективных промптов для голосового общения;
создание естественного взаимодействия с пользователем.
Модуль 5. Инструменты, память и агентные системы
Tool Calling;
краткосрочная и долгосрочная память;
подключение API;
поиск информации;
выполнение действий голосовым агентом.
Модуль 6. Голосовые агенты в реальном времени
WebSockets;
потоковая обработка речи;
частичная транскрипция;
обработка пользовательских прерываний (Barge-in);
оптимизация скорости работы системы.
Модуль 7. Production-архитектура
проектирование надежных сервисов;
масштабирование;
логирование и мониторинг;
отказоустойчивость;
оптимизация стоимости использования моделей;
сравнение популярных Voice AI-фреймворков.
Модуль 8. Финальный проект
Каждый студент создаст полноценного голосового AI-агента, которого можно использовать в реальных проектах.
На выбор несколько вариантов:
AI-рецепционист;
голосовой помощник для встреч;
исследовательский AI-ассистент;
персональный Desktop Assistant;
голосовой агент для управления календарем и задачами.
Практические инструменты
Во время обучения вы будете работать с теми же технологиями, которые используются в современных Voice AI-продуктах:
Python;
OpenAI Whisper;
Faster-Whisper;
Distil-Whisper;
Piper TTS;
Coqui TTS;
Silero VAD;
GPT и Claude;
WebSockets;
современные библиотеки для потоковой обработки аудио.
Исследовательский пакет
Каждый участник курса получает дополнительные материалы для развития собственного исследовательского проекта:
персональную дорожную карту исследований на 8 недель;
шаблон научной статьи по выбранной теме;
подборку ключевых научных публикаций;
готовую структуру проекта и стартовый код;
рекомендации по экспериментам и развитию исследования.
Результат обучения
После завершения курса вы получите не только глубокое понимание архитектуры Voice AI, но и готовый проект уровня production, который можно включить в профессиональное портфолио.
Вы сможете самостоятельно создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, внедрять современные языковые модели в речевые интерфейсы, проектировать масштабируемые системы и уверенно претендовать на позиции Voice AI Engineer, Conversational AI Engineer или AI Software Engineer.
Дополнительно
Этот пакет объединяет основной 8-дневный курс по созданию голосовых AI-агентов с исследовательским набором Research Starter Kit, предоставляя комплексную подготовку как для практической разработки, так и для начала научной работы в области Voice AI.
Помимо полного доступа к программе курса, вы получите записи всех занятий, учебные материалы, презентации, исходный код проектов и пожизненный доступ к материалам. Дополнительно в пакет входит персонализированная исследовательская дорожная карта, подготовленный черновик научной статьи по выбранной теме, тщательно подобранная подборка научных публикаций и готовый шаблон проекта со стартовым кодом.
Такой формат обучения подойдет разработчикам, инженерам, студентам и исследователям, которые хотят не только научиться создавать современные голосовые AI-системы, но и развиваться в научном направлении: публиковать исследования, готовиться к поступлению в магистратуру или аспирантуру, а также строить карьеру в области Voice AI и разговорного искусственного интеллекта.
Объединение курса и исследовательского пакета позволяет пройти путь от освоения практических навыков разработки голосовых AI-агентов до формирования собственной исследовательской темы и подготовки основы для первой научной публикации — в рамках одной образовательной программы.
Язык Английский
Скачать:
Голос становится новым стандартом взаимодействия с AI. Крупнейшие технологические компании — Meta, Google, Microsoft, NVIDIA и ведущие венчурные фонды — сходятся во мнении, что именно голосовые интерфейсы станут следующим этапом развития искусственного интеллекта.
Рынок Conversational AI стремительно растет, инвестиции в Voice AI увеличиваются с каждым годом, а спрос на специалистов, способных создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, становится одним из самых высоких в индустрии.
Этот курс поможет вам не просто разобраться в технологии, а научиться создавать полнофункциональных голосовых AI-агентов промышленного уровня с использованием современных моделей, инструментов и архитектур.
Для кого этот курс
Программа разработана для:
Python-разработчиков, желающих перейти в сферу Voice AI;
ML- и AI-инженеров, которые хотят работать с речевыми технологиями;
Backend-разработчиков, создающих интеллектуальные сервисы;
инженеров, изучающих LLM и агентные системы;
исследователей и студентов, интересующихся современными технологиями обработки речи.
Предварительный опыт работы с голосовыми технологиями не требуется, однако рекомендуется уверенное владение Python и базовое понимание принципов машинного обучения.
Чему вы научитесь
По окончании курса вы сможете:
проектировать архитектуру современных голосовых AI-агентов;
создавать полный цикл обработки речи: от получения аудио до генерации голосового ответа;
использовать Speech-to-Text (ASR), Large Language Models (LLM) и Text-to-Speech (TTS) в едином конвейере;
разрабатывать системы с минимальной задержкой передачи данных в режиме реального времени;
реализовывать память, вызов внешних инструментов (Tool Calling) и агентное поведение;
работать с потоковой обработкой аудио через WebSockets;
проектировать масштабируемые production-ready решения;
развертывать голосовых ассистентов локально, в браузере и в облаке;
создавать проекты уровня индустрии для собственного портфолио.
Программа курса
За 8 практических модулей вы последовательно построите собственного голосового AI-агента.
Модуль 1. Архитектура голосовых AI-агентов
отличие голосового агента от чат-бота;
полный цикл обработки речи;
потоковая архитектура;
задержки, обработка прерываний и управление диалогом;
создание первого рабочего голосового конвейера.
Модуль 2. Speech-to-Text (ASR)
основы автоматического распознавания речи;
Whisper, Faster-Whisper и Distil-Whisper;
запись аудио с микрофона;
Voice Activity Detection (VAD);
создание собственной системы транскрипции.
Модуль 3. Text-to-Speech (TTS)
современные технологии синтеза речи;
сравнение Piper, Coqui TTS и ElevenLabs;
генерация естественной речи;
локальные и облачные решения;
потоковое воспроизведение голоса.
Модуль 4. LLM как интеллект голосового агента
интеграция языковых моделей;
построение диалога;
управление контекстом;
проектирование эффективных промптов для голосового общения;
создание естественного взаимодействия с пользователем.
Модуль 5. Инструменты, память и агентные системы
Tool Calling;
краткосрочная и долгосрочная память;
подключение API;
поиск информации;
выполнение действий голосовым агентом.
Модуль 6. Голосовые агенты в реальном времени
WebSockets;
потоковая обработка речи;
частичная транскрипция;
обработка пользовательских прерываний (Barge-in);
оптимизация скорости работы системы.
Модуль 7. Production-архитектура
проектирование надежных сервисов;
масштабирование;
логирование и мониторинг;
отказоустойчивость;
оптимизация стоимости использования моделей;
сравнение популярных Voice AI-фреймворков.
Модуль 8. Финальный проект
Каждый студент создаст полноценного голосового AI-агента, которого можно использовать в реальных проектах.
На выбор несколько вариантов:
AI-рецепционист;
голосовой помощник для встреч;
исследовательский AI-ассистент;
персональный Desktop Assistant;
голосовой агент для управления календарем и задачами.
Практические инструменты
Во время обучения вы будете работать с теми же технологиями, которые используются в современных Voice AI-продуктах:
Python;
OpenAI Whisper;
Faster-Whisper;
Distil-Whisper;
Piper TTS;
Coqui TTS;
Silero VAD;
GPT и Claude;
WebSockets;
современные библиотеки для потоковой обработки аудио.
Исследовательский пакет
Каждый участник курса получает дополнительные материалы для развития собственного исследовательского проекта:
персональную дорожную карту исследований на 8 недель;
шаблон научной статьи по выбранной теме;
подборку ключевых научных публикаций;
готовую структуру проекта и стартовый код;
рекомендации по экспериментам и развитию исследования.
Результат обучения
После завершения курса вы получите не только глубокое понимание архитектуры Voice AI, но и готовый проект уровня production, который можно включить в профессиональное портфолио.
Вы сможете самостоятельно создавать интеллектуальных голосовых ассистентов, внедрять современные языковые модели в речевые интерфейсы, проектировать масштабируемые системы и уверенно претендовать на позиции Voice AI Engineer, Conversational AI Engineer или AI Software Engineer.
Дополнительно
Этот пакет объединяет основной 8-дневный курс по созданию голосовых AI-агентов с исследовательским набором Research Starter Kit, предоставляя комплексную подготовку как для практической разработки, так и для начала научной работы в области Voice AI.
Помимо полного доступа к программе курса, вы получите записи всех занятий, учебные материалы, презентации, исходный код проектов и пожизненный доступ к материалам. Дополнительно в пакет входит персонализированная исследовательская дорожная карта, подготовленный черновик научной статьи по выбранной теме, тщательно подобранная подборка научных публикаций и готовый шаблон проекта со стартовым кодом.
Такой формат обучения подойдет разработчикам, инженерам, студентам и исследователям, которые хотят не только научиться создавать современные голосовые AI-системы, но и развиваться в научном направлении: публиковать исследования, готовиться к поступлению в магистратуру или аспирантуру, а также строить карьеру в области Voice AI и разговорного искусственного интеллекта.
Объединение курса и исследовательского пакета позволяет пройти путь от освоения практических навыков разработки голосовых AI-агентов до формирования собственной исследовательской темы и подготовки основы для первой научной публикации — в рамках одной образовательной программы.
Язык Английский
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
