Dlaczego warto?
Intensywny kurs AI w praktyce
Dostęp do wiedzy i narzędzi
Dla specjalistów gotowych na AI
Po ukończeniu kursu AI Programming Twój zespół będzie potrafił:
Tworzyć kompletne aplikacje z wykorzystaniem AI, zaczynając od pomysłu (promptu), aż po wdrożenie gotowego rozwiązania.
Rozbijać złożone problemy na mniejsze moduły z pomocą LLM, usprawniając proces projektowania i programowania.
Wykorzystywać AI do debugowania, testów i refaktoryzacji, by szybciej usuwać błędy i poprawiać jakość kodu.
Generować dokumentację techniczną, zwiększając przejrzystość i skalowalność projektów.
Tworzyć aplikacje zintegrowane z usługami zewnętrznymi, umożliwiając AI interakcję ze światem.
Projektować i wdrażać potoki CI/CD oraz monitorować działanie aplikacji wspomaganych sztuczną inteligencją.
Identyfikować ryzyka AI (np. halucynacje, bezpieczeństwo) i działać zgodnie z zasadami etycznymi.
Elastyczność i dopasowanie do potrzeb - przebieg realizacji kursu
Analiza potrzeb: wywiad z Opiekunem i ekspertem, ocena umiejętności Uczestników vs. oczekiwania Team Leadera
Dopasowana ścieżka: moduły zgodne z poziomem zespołu, praktyczne warsztaty, pełna dbałość o program i trenera
Ocena postępów: Testy praktyczne, Code review, certyfikaty ukończenia
Wsparcie powdrożeniowe: Sesja Q&A po 2–4 tygodniach, okresowe konsultacje z trenerem
Referencyjny wariant szkolenia - Standard (128 h)
Pełen fundament "od zera do bohatera AI" zakończony warsztatem projektowym, integrującym zdobyte umiejętności.
Wprowadzenie do programowania z AI & Bootstrapping i prototypowanie z LLM
- Czym jest programowanie wspomagane przez AI (AI-assisted development)?
- Przegląd narzędzi: Cursor, Windsurf
- Konfiguracja środowiska z agentami AI (Cursor + GitHub)
- Jak rozbijać problemy na moduły z pomocą LLM
- Tworzenie Product Requirements Document i specyfikacji dla AI
- Iteracyjna praca z agentem AI – dobry prompt, checkpoint, poprawki
- Przykłady halucynacji i złych podpowiedzi – jak ich unikać
- Warsztat: stworzenie działającej wersji MVP z pomocą AI (np. TODO app)
Debugowanie i iteracje z AI
- Wprowadzenie do debugowania z AI: problem alignmentu
- Cursor: tryb „Fix” i komentarze inline z propozycją naprawy
- Copilot Chat: analiza błędów, logiki, testów
- Replit AI: lokalna analiza
- Aider: poprawa repozytorium z zachowaniem historii Git
- LLM jako debugger
- Warsztat: debugowanie legacy code
- Tworzenie testów dla bugów
Dokumentowanie i komunikacja z AI
- Dokumentacja jako źródło wiedzy kontekstowej dla LLM
- Promptowanie do generowania dokumentacji
- Zautomatyzowane generowanie dokumentacji, praca z templatami
- Komunikacja przy użyciu LLM: komentarze do Pull Requestów Github + Copilot
- Wprowadzenie do pracy z API i usługami zewnętrznymi
- GitHub MCP monitorwanie repozytorium
- Praca z Gitflow i AI - Pull Request asystent Copilot
- Praca z template’ami: docstring, OpenAPI, mkdocs, sphinx
Nowe funkcjonalności TDD i testy z pomocą AI
- Rozbudowa istniejącej aplikacji: Dodawanie nowych funkcjonalności
- Zachowanie kontekstu działania aplikacji + RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Wprowadzenie do tematu agentów AI w programowaniu
- Ewolucyjna architektura: poprawa modularności aplikacji
- Czym jest Test-Driven Development?
- Generowanie testów z pomocą AI
- Regresja i testy integracyjne
- CI/CD i wdrożenie: GitHub Actions, pipeline, deployment
Dodatkowe korzyści dla firm
Możliwość realizacji zarówno stacjonarnej, jak i hybrydowej/online
Materiały szkoleniowe i nagrania dostępne dla uczestników po kursie
Harmonogram kursu dopasowany do potrzeb klienta
Możliwość ułożenia planu szkoleń w dogodnym czasie z uwzględnieniem trwającego projektu
Zapytaj o Akademię AI Programming dla Twojej firmy
