[Inflearn Award Bestseller] Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI không cần code, Hướng dẫn hoàn hảo về n8n
Dạo này bạn vẫn còn tự tay code à? Giờ đây là thời đại ngại cả việc code bằng Vibe! Hãy trở thành chuyên gia tự động hóa AI với n8n mà không cần code. Hướng dẫn thiết kế workflow tự động hóa áp dụng ngay vào thực tế Chiến lược tự động hóa tập trung vào thực chiến để tối đa hóa hiệu quả công việc. Xây dựng workflow trực quan với n8n và trải nghiệm sự đổi mới trong công việc
2,965 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian Không giới hạn
･
Đã chỉnh sửa
Khóa học có thêm phần mới.
Xin chào, tôi là Bác sĩ Nam.
Chúng tôi đã thêm một phần mới vào khóa học n8n Complete Guide: Cách trở thành chuyên gia tự động hóa AI mà không cần viết mã .
Kế hoạch ban đầu là cung cấp bài giảng này như một bài giảng bổ sung, nhưng khi khối lượng bài giảng tăng lên và chúng tôi cố gắng làm cho nó hữu ích hơn, thì hiện tại có ba bài giảng và thay vì cung cấp ba bài giảng dưới dạng các bài giảng bổ sung riêng biệt, chúng tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu cung cấp chúng thành một phần, vì vậy đó là những gì chúng tôi đã làm.
Tên phần này được đặt thành Triển khai tác nhân bằng API công khai và thêm 3 bài giảng với tổng thời lượng 1 giờ 42 phút, đồng thời tạo ra cấu trúc sau.
30. Tạo hệ thống phân tích đầu tư chênh lệch bất động sản tự động bằng API dữ liệu công khai
31. Báo cáo đầu tư căn hộ tự động chỉ có địa chỉ: Hoàn thành với thông tin nhân khẩu học + vị trí
32. Tạo báo cáo AI tự động phân tích dữ liệu giao dịch thực tế và hiển thị dưới dạng biểu đồ
Trong bài giảng đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu về cách sử dụng API thông tin bán căn hộ và API thông tin giao dịch cho thuê căn hộ hàng tháng trong số các API dữ liệu công khai do https://www.data.go.kr cung cấp trong N8N, cũng như quy trình chung để áp dụng chúng để thu thập dữ liệu đầu tư chênh lệch.
Trong bài giảng thứ hai, chúng tôi sẽ trình bày cách thu thập dân số của khu vực lân cận nơi có các căn hộ thu thập được trong bài giảng đầu tiên và dữ liệu GPS của địa chỉ căn hộ bằng API của Thống kê Hàn Quốc và API V WORLD của Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng và Giao thông vận tải , rồi thêm dữ liệu vào báo cáo phân tích đầu tư căn hộ cuối cùng.
Trong bài giảng thứ ba, chúng ta sẽ triển khai một chức năng tự động trực quan hóa lịch sử giao dịch trong quá khứ dưới dạng báo cáo AI dựa trên thông tin đầu tư chênh lệch căn hộ được sử dụng trong bài giảng đầu tiên. Sau khi liên tục gọi API giao dịch thực tế hàng tháng để trích xuất dữ liệu cần thiết, chúng ta sẽ hoàn thành biểu đồ phân tích thay đổi giá của dữ liệu bán/thuê hàng tháng trong quá khứ và xuất báo cáo HTML dựa trên thông tin đó .
Mẫu liên kết báo cáo thông tin đầu tư Apartment Gap
Bài giảng bao gồm một số mã hóa để sắp xếp dữ liệu đã thu thập, nhưng vì Python là một ngôn ngữ trực quan, tôi nghĩ sẽ không quá khó để học với AI như ChatGPT. Tôi nghĩ rằng nếu bạn hiểu bài giảng này, bạn sẽ có thể triển khai mở rộng với nhiều phương pháp và chức năng đa dạng hơn. Tôi hy vọng rằng nhiều người trong số các bạn xem bài giảng sẽ có thể xử lý AI Agents một cách thành thạo, và rằng Hàn Quốc, mặc dù cơ sở hạ tầng AI của họ vẫn còn thiếu thốn, sẽ trở thành một cường quốc AI về mặt ý tưởng và sử dụng.