Kursy

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Program kursu

AI w praktyce – poziom zaawansowany (24 godziny)

Informacje ogólne
Nazwa usługi:
AI w praktyce – poziom zaawansowany

Rodzaj usługi:
Szkolenie

Forma realizacji:
Szkolenie stacjonarne / zdalne (do wyboru)

Liczba godzin szkoleniowych:
24 godziny dydaktyczne

Grupa docelowa:
  • osoby posiadające podstawową wiedzę i doświadczenie w pracy z AI,
  • specjaliści, menedżerowie, liderzy zespołów,
  • pracownicy wiedzy chcący wdrażać AI w procesach zawodowych,
  • osoby po szkoleniu podstawowym z AI.
Wymagania wstępne:
Znajomość podstawowych pojęć AI oraz doświadczenie w korzystaniu z narzędzi typu ChatGPT.
Cel główny szkolenia
Celem szkolenia jest rozwinięcie zaawansowanych kompetencji w zakresie praktycznego, bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów, analizy informacji, podejmowania decyzji oraz wdrażania AI w organizacji.
Cele szczegółowe
Uczestnik szkolenia:
  • pogłębia wiedzę na temat działania modeli AI,
  • projektuje złożone prompty i procesy pracy z AI,
  • automatyzuje powtarzalne zadania,
  • wykorzystuje AI do analizy, planowania i wsparcia decyzyjnego,
  • zarządza ryzykiem, bezpieczeństwem i zgodnością z przepisami,
  • przygotowuje własne wdrożenia AI w miejscu pracy.
Efekty uczenia się (zgodne z BUR)
Wiedza
Uczestnik:
  • opisuje zaawansowane mechanizmy działania modeli AI,
  • rozumie ograniczenia i ryzyka generatywnej AI,
  • zna aspekty prawne, etyczne i organizacyjne wdrażania AI,
  • rozumie wpływ AI na procesy i role zawodowe.
Umiejętności
Uczestnik:
  • projektuje wieloetapowe prompty i workflow,
  • automatyzuje procesy z wykorzystaniem AI,
  • wykorzystuje AI do analiz i planowania,
  • ocenia jakość i wiarygodność wyników AI,
  • przygotowuje realne przypadki użycia AI (use cases).
Kompetencje społeczne
Uczestnik:
  • odpowiedzialnie wdraża AI w pracy zespołowej,
  • krytycznie podchodzi do rekomendacji AI,
  • dba o bezpieczeństwo danych i informacji,
  • inicjuje usprawnienia procesów z wykorzystaniem AI.
Program szkolenia (24 godziny)
  1. Zaawansowane podstawy działania AI (3 h)
    1. Architektura modeli językowych (LLM)
    2. Tokeny, kontekst i okno kontekstowe
    3. Mechanizmy generowania odpowiedzi
    4. Źródła błędów i halucynacji AI
    5. Ograniczenia technologiczne modeli
    6. Rola użytkownika w kontroli jakości wyników
  2. Zaawansowany prompt engineering (6 h)
    1. Projektowanie złożonych promptów
    2. Struktura: rola – cel – kontekst – ograniczenia – format
    3. Few-shot i zero-shot prompting
    4. Prompt chaining (praca etapowa)
    5. Kontrola tonu, stylu i długości odpowiedzi
    6. Debugowanie i optymalizacja promptów
    7. Tworzenie bibliotek i szablonów promptów
    Ćwiczenia praktyczne: tworzenie rozbudowanych promptów do realnych zadań zawodowych
  3. Automatyzacja pracy z AI (5 h)
    1. Identyfikacja procesów do automatyzacji
    2. AI jako osobisty i zespołowy asystent
    3. Tworzenie prostych workflow z AI
    4. Integracja AI z narzędziami biurowymi
    5. Ograniczenia i ryzyka automatyzacji
    6. Testowanie i doskonalenie automatyzacji
    Ćwiczenia: projektowanie automatyzacji dla własnego stanowiska pracy
  4. AI w analizie, planowaniu i podejmowaniu decyzji (4 h)
    1. Analiza dużych zbiorów informacji tekstowych
    2. AI jako wsparcie decyzyjne
    3. Tworzenie scenariuszy i analiz „co jeśli”
    4. Planowanie strategiczne z użyciem AI
    5. Ograniczenia AI w podejmowaniu decyzji
    Ćwiczenia: analiza studium przypadku z wykorzystaniem AI
  5. Bezpieczeństwo, prawo i governance AI (3 h)
    1. Zarządzanie danymi i dostępami
    2. AI a RODO i ochrona informacji
    3. Prawa autorskie i odpowiedzialność prawna
    4. Ryzyka organizacyjne i reputacyjne
    5. Tworzenie zasad korzystania z AI w organizacji
  6. Projekt wdrożeniowy – praca na case uczestników (2,5 h)
    1. Wybór procesu do wdrożenia AI
    2. Projekt rozwiązania (prompty, workflow, zasady)
    3. Konsultacje i korekty
    4. Prezentacja i omówienie rezultatów
  7. Podsumowanie i dalszy rozwój kompetencji AI (0,5 h)
    1. Podsumowanie kluczowych zagadnień
    2. Dobre praktyki wdrażania AI
    3. Kierunki dalszego rozwoju
Metody dydaktyczne
  • warsztaty zaawansowane
  • praca projektowa
  • studia przypadków
  • ćwiczenia praktyczne
  • konsultacje indywidualne i grupowe
Metody weryfikacji efektów uczenia się
  • realizacja projektu wdrożeniowego
  • obserwacja pracy uczestników
  • analiza wykonanych zadań
  • prezentacja rezultatów