Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models
Cognity Szkolenia
Online
Od 19 lut 8:45 do 20 lut 16:00
Od 4 735,50 zł
Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models odbędzie się 19-20 lutego 2026 r.
Więcej informacji na temat szkolenia zobaczysz klikając na SZCZEGÓŁY SZKOLENIA.
Czy szkolenie Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models będzie dla mnie odpowiednie?
Szkolenie Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models jest dla osób, które:
- chcą zrozumieć, jak działają nowoczesne modele językowe i jak wykorzystać je w praktyce,
- planują wdrażać rozwiązania AI w swojej organizacji lub zespole,
- odpowiadają za transformację cyfrową, automatyzację procesów lub rozwój produktów,
- pracują w IT, data science, analizie biznesowej lub zarządzaniu projektami technologicznymi,
- chcą tworzyć chatboty, agentów AI oraz systemy oparte na LLM,
- interesują się skalowaniem, bezpieczeństwem i utrzymaniem modeli w środowisku produkcyjnym,
- chcą świadomie i odpowiedzialnie wykorzystywać AI zgodnie z regulacjami i dobrymi praktykami,
- poszukują praktycznej wiedzy łączącej aspekty technologiczne, biznesowe i organizacyjne.
Po szkoleniu Project manager będziesz mógł:
- skutecznie zarządzać projektami,
- stosować różne metodyki projektowe,
- budżetować projekty i kontrolować ich realizację w celu osiągnięcia założonych celów i wyników,
- zarządzać zespołem projektowym i motywować go do osiągania wyników.
Program Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models:
1. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji
- Czym jest sztuczna inteligencja - kluczowe pojęcia i rozwój historyczny.
- Najważniejsze dziedziny AI oraz przykłady ich praktycznego wykorzystania.
- Aktualny stan technologii oraz kierunki dalszego rozwoju.
2. Fundamenty Large Language Models
- Czym są modele językowe dużej skali (LLM) i jak działają.
- Przegląd najważniejszych modeli oraz obszarów ich zastosowań.
- Wykorzystanie LLM w zadaniach przetwarzania języka naturalnego.
- Systemy multimodalne - łączenie tekstu, obrazu i innych typów danych.
- Mniejsze modele (SLM) i ich rola w środowiskach lokalnych.
- Bezpieczeństwo i prywatność dzięki modelom uruchamianym on-premise.
- Interpretowalność i transparentność działania modeli.
3. Chatboty GPT i ich praktyczne wykorzystanie
- Architektura i mechanizmy działania modeli konwersacyjnych.
- Tworzenie i konfiguracja chatbotów opartych na GPT.
- Systemy RAG jako sposób wzbogacania modeli o zewnętrzną wiedzę.
- Bazy wektorowe i wyszukiwanie semantyczne.
- Przygotowanie i strukturyzacja danych dla systemów AI.
- Zastosowania chatbotów w organizacjach, biznesie i edukacji.
4. Projektowanie agentów AI i automatyzacja procesów w n8n
- Wykorzystanie n8n jako środowiska do budowy logiki działania agentów AI.
- Systemy wieloagentowe - integracja wielu workflow w spójny system autonomiczny.
- Od projektowania promptów do pełnej automatyzacji procesów z użyciem n8n i MCP.
- Vibe-coding jako metoda szybkiego prototypowania i wdrażania rozwiązań.
5. Etyka i odpowiedzialność w kontekście LLM
- AI Act oraz wymogi regulacyjne w Unii Europejskiej.
- Własność intelektualna, ochrona danych i bezpieczeństwo informacji.
- Human-in-the-Loop - włączanie człowieka w kluczowe etapy decyzyjne.
- Długofalowe konsekwencje rozwoju LLM dla społeczeństwa i rynku pracy.
6. Zaawansowane scenariusze wykorzystania AI i LLM
- Nowatorskie wdrożenia w różnych sektorach gospodarki.
- Najnowsze trendy badawcze i prognozy rozwoju technologii AI.
7. Technologiczne aspekty pracy z modelami językowymi
- Skalowanie infrastruktury pod modele dużej skali.
- Utrzymanie, monitoring i optymalizacja modeli w środowisku produkcyjnym.
- Samodzielne wdrażanie i hostowanie systemów AI.
8. Budowa zespołów oraz realizacja projektów AI
- Organizacja pracy przy wdrożeniach AI.
- Nowe kompetencje i role w zespołach IT.
- Metody oceny efektywności i sukcesu projektów.
9. Zarządzanie operacyjne rozwiązaniami AI
- Monitorowanie działania modeli po wdrożeniu.
- Rozwój kompetencji zespołów technologicznych.
- Wskaźniki efektywności projektów opartych na AI.
10. Zakończenie i podsumowanie szkolenia
- Uporządkowanie kluczowych wniosków.
- Rekomendacje dalszego rozwoju i ścieżki pogłębiania wiedzy.
