Kurs LLM w praktyce - prompt engineering, API i automatyzacja pracy
Kurs LLM w praktyce - prompt engineering, API i automatyzacja pracy, odbędzie się 26-27 października 2026 r.
Więcej informacji dostępne na stronie: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA
Program szkolenia LLM w praktyce
1. Podstawy dużych modeli językowych i generatywnej AI
- czym są modele LLM i w jaki sposób generują odpowiedzi,
- podstawy architektury Transformer i jej znaczenie dla współczesnych modeli AI,
- przegląd najważniejszych modeli językowych oraz przykłady ich praktycznego wykorzystania.
2. Jak działają modele LLM - tokeny, kontekst i ustawienia generowania
- sposób dzielenia tekstu na tokeny oraz znaczenie tokenizacji,
- okno kontekstowe i jego wpływ na możliwości modelu,
- najważniejsze parametry generowania odpowiedzi: temperature, top-p oraz max tokens,
- dobór parametrów w zależności od oczekiwanego rodzaju i jakości odpowiedzi.
3. Ograniczenia, koszty i bezpieczeństwo pracy z modelami LLM
- modele dostępne przez API a rozwiązania uruchamiane lokalnie,
- zarządzanie kosztami korzystania z modeli językowych,
- halucynacje, stronniczość (bias) oraz inne typowe błędy generowane przez AI,
- ochrona informacji, poufność danych i zasady bezpiecznego korzystania z LLM.
4. Prompt engineering - tworzenie efektywnych poleceń dla AI
- anatomia skutecznego promptu i definiowanie roli modelu,
- odpowiednie formułowanie instrukcji, dostarczanie kontekstu i określanie oczekiwanego formatu wyniku,
- techniki zero-shot i few-shot,
- wykorzystanie prompt chaining do realizacji bardziej złożonych zadań.
5. Zaawansowane techniki prompt engineering i standaryzacja pracy
- analiza, ulepszanie i testowanie istniejących promptów,
- identyfikowanie przyczyn niepoprawnych lub niesatysfakcjonujących odpowiedzi,
- metody oceny i kontroli jakości rezultatów generowanych przez modele,
- przygotowywanie gotowych szablonów oraz organizacyjnych bibliotek promptów,
- tworzenie powtarzalnych standardów pracy z AI w organizacji.
6. AI w programowaniu - tworzenie, analiza i optymalizacja kodu
- wykorzystanie GitHub Copilot, ChatGPT, Claude oraz narzędzi AI zintegrowanych ze środowiskami IDE,
- generowanie nowych fragmentów kodu oraz modyfikowanie istniejących rozwiązań,
- analiza, refaktoryzacja i wyszukiwanie błędów w kodzie,
- wykorzystanie AI przy tworzeniu testów i dokumentacji,
- automatyzowanie wybranych etapów pracy programisty z pomocą modeli językowych.
7. Integracja LLM z aplikacjami - API, REST i SDK
- podstawy komunikacji aplikacji z modelami językowymi,
- uwierzytelnianie, przechowywanie i bezpieczne zarządzanie kluczami API,
- wykorzystanie API modeli LLM w Pythonie i JavaScript,
- przetwarzanie odpowiedzi zwracanych przez modele,
- obsługa błędów, limitów zapytań oraz monitorowanie wykorzystania i kosztów.
8. Modele multimodalne - praca z tekstem, obrazami, dokumentami i dźwiękiem
- możliwości współczesnych modeli multimodalnych,
- analiza obrazów, plików i dokumentów przy wykorzystaniu AI,
- łączenie różnych typów danych w ramach jednego procesu,
- przykłady zastosowania modeli multimodalnych w procesach biznesowych.
9. Embeddingi, wyszukiwanie semantyczne i architektura RAG
- czym są embeddingi i jak reprezentują znaczenie danych,
- wyszukiwanie semantyczne oraz określanie podobieństwa informacji,
- podstawy działania baz wektorowych,
- wykorzystanie embeddingów do wyszukiwania i dostarczania kontekstu modelom LLM,
- stworzenie prostego rozwiązania opartego na architekturze RAG (Retrieval-Augmented Generation).
10. LLM w praktyce - tekst, dane i automatyzacja procesów
- generowanie, przekształcanie, tłumaczenie i streszczanie treści,
- automatyczna klasyfikacja dokumentów oraz wydobywanie informacji z tekstu,
- wykorzystanie LLM do analizy danych i informacji,
- automatyzowanie powtarzalnych czynności z wykorzystaniem modeli językowych,
- projektowanie prostych workflow i procesów biznesowych wspieranych przez LLM.
Cognity Sp. z o.o. "To Know How!"
📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]
📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/cTSgGQW4dVcG7SUd6
🎓 Szkolenie LLM w praktyce - Online i cała Polska
Cognity Sp. z o.o. prowadzi szkolenia z zakresu Large Language Models (LLM), prompt engineering, API oraz automatyzacji pracy w Krakowie oraz szkolenia zamknięte i online dla firm z całej Polski. Szkolenie skierowane jest do specjalistów, analityków, pracowników IT, osób odpowiedzialnych za automatyzację procesów oraz wszystkich osób, które chcą praktycznie wykorzystać modele językowe i sztuczną inteligencję w codziennej pracy.
⚙️ W ramach szkolenia realizujemy m.in.:
• szkolenie LLM - praktyczne wykorzystanie dużych modeli językowych,
• prompt engineering - tworzenie skutecznych i powtarzalnych promptów,
• projektowanie zaawansowanych instrukcji dla modeli AI,
• wykorzystanie modeli LLM do analizy, przetwarzania i generowania treści,
• praca z API modeli językowych i integracja AI z aplikacjami,
• automatyzacja powtarzalnych zadań z wykorzystaniem AI,
• budowanie procesów opartych na LLM i automatyzacji,
• praktyczne zastosowanie AI w analizie danych, dokumentów i informacji,
• szkolenia z narzędzi wspierających automatyzację pracy i procesów biznesowych,
• szkolenia Cognity: AI, Microsoft Copilot, Excel, Power BI, SQL, Power Automate i Power Apps.
👉 Szczegóły oferty szkoleń: https://www.cognity.pl
🧠 Baza wiedzy - LLM, AI, automatyzacja i prompt engineering (blog Cognity)
Na blogu Cognity publikujemy artykuły o: 🤖 sztucznej inteligencji i dużych modelach językowych (LLM), 🧠 prompt engineering i efektywnym tworzeniu promptów, ⚙️ automatyzacji procesów biznesowych z wykorzystaniem AI, 💻 API, integracji narzędzi i wykorzystaniu modeli językowych, 📊 analizie danych i automatyzacji pracy, 🔗 integracji AI z narzędziami i aplikacjami biznesowymi, 💡 praktycznym wykorzystaniu AI w codziennej pracy.
👉 Blog Cognity: https://www.cognity.pl/blog
⭐ Dlaczego szkolenie LLM w praktyce w Cognity?
✅ profesjonalna firma szkoleniowa IT,
✅ szkolenie realizowane stacjonarnie oraz online,
✅ możliwość organizacji szkolenia w siedzibie firmy lub online,
✅ program dopasowany do realnych procesów i potrzeb biznesowych,
✅ praktyczne podejście - praca na przykładach i rzeczywistych scenariuszach,
✅ nauka tworzenia skutecznych promptów i pracy z modelami LLM,
✅ praktyczne wykorzystanie API i integracji AI,
✅ automatyzacja powtarzalnych zadań i procesów,
✅ możliwość wykorzystania AI do analizy i przetwarzania informacji,
✅ rozwój kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją i automatyzacją pracy.
Zobacz też: https://www.cognity.pl/blog-5-wskazowek-jak-prezen...