Trwają zapisy do grupy

Szkolenie: Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki PydanticAI

Szkolenie z budowy aplikacji AI w Pythonie uczy integracji modeli językowych za pomocą PydanticAI (z dostępem do wielu dostawców modeli przez OpenRouter), tworzenia agentów z ustrukturyzowanym wyjściem, zaawansowanego użycia narzędzi (w tym MCP), wyszukiwania informacji w dokumentach i bazach danych (RAG), budowy systemów wieloagentowych oraz testowania i ewaluacji jakości odpowiedzi AI

  • Trenerzy praktycy
  • Kameralne grupy

Czas trwania szkolenia:2 dni (16h)

Poziom zaawansowania:

Kod kursu:AI/PYDANTIC-AI

ragagenci-aiai-w-pythoniellm

Dostępne terminy szkolenia

  • Termin
  • Trener
  • Cena
  • Lokalizacja
  • Zapis

Termin:

8 października - 9 października
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychDostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_paymentsonline_payments

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2450 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

5 listopada - 6 listopada
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychDostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_paymentsonline_payments

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2450 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Termin:

22 grudnia - 23 grudnia
Trwają zapisy na szkolenieTrwają zapisy na szkolenie
Dostępne w Bazie Usług RozwojowychDostępne w Bazie Usług Rozwojowych
online_paymentsonline_payments

Trener:

Trener-Sages

Cena:

2450 PLN netto
Dowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktuDowiedz się więcej o cenach szkoleń - zapraszamy do kontaktu
+23% VAT

Lokalizacja:

Zdalne
Zdalne
Zapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatuZapytaj o inne lokalizacje - w tym celu skorzystaj z chatu

Forma szkolenia

Interesuje Cię szkolenie stacjonarne?

Powiadom o kolejnych terminach

Interesuje Cię szkolenie w innym terminie?

Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki PydanticAI

Cele szkolenia

  • Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i implementowania aplikacji AI w Pythonie z wykorzystaniem biblioteki PydanticAI oraz modeli językowych LLM dostępnych przez OpenRouter

  • Szkolenie uczy budowy agentów AI zwracających ustrukturyzowane dane z wykorzystaniem Pydantic BaseModel oraz obsługujących multimodalne wejście i wyjście, w tym obrazy

  • Szkolenie uczy projektowania, testowania i kontrolowania narzędzi (tools) wykorzystywanych przez agentów AI, w tym integracji z serwerami MCP, dependency injection, toolsets i mechanizmem human-in-the-loop

  • Szkolenie pokazuje, jak budować systemy RAG wykorzystujące embeddings, wyszukiwanie semantyczne, BM25, parent document retrieval, HyDE oraz SQL, a także projektować systemy wieloagentowe

  • Szkolenie uczy testowania i ewaluacji działania agentów AI, w tym wykorzystania LLM as a Judge, własnych ewaluatorów, judge alignment, oceny jakości wyszukiwania danych oraz testów wieloturowych


Dla kogo?

  • Programistów Pythona z doświadczeniem w budowie aplikacji, chcących wdrażać rozwiązania AI w swoich projektach

  • Specjalistów IT realizujących integracje systemów z modelami językowymi i narzędziami AI


Efekty kształcenia

  • Uczestnik projektuje i implementuje agentów AI w Pythonie z wykorzystaniem PydanticAI, Pydantic BaseModel oraz modeli językowych dostępnych przez OpenRouter

  • Uczestnik buduje systemy RAG wykorzystujące wyszukiwanie semantyczne, embeddings, BM25 oraz zaawansowane strategie wyszukiwania danych, takie jak parent document retrieval i HyDE

  • Uczestnik implementuje systemy RAG z bazami danych SQL, wykorzystując agenta do dynamicznego wyszukiwania informacji o schemacie oraz bezpiecznego generowania i wykonywania zapytań SQL

  • Uczestnik projektuje systemy wieloagentowe AI, wykorzystując delegację zadań między agentami, subagentów oraz agentów doradczych (advisor)

  • Uczestnik integruje agentów AI z zewnętrznymi usługami i narzędziami za pomocą protokołu MCP oraz projektuje narzędzia z wykorzystaniem dependency injection, toolsets i human-in-the-loop

  • Uczestnik testuje i ewaluje jakość działania agentów AI, wykorzystując LLM as a Judge, własne ewaluatory, ocenę jakości wyszukiwanych danych, judge alignment oraz testy wieloturowe


Wymagania

  • Znajomość Pythona na poziomie wystarczającym do zaimplementowania REST API oraz połączenia z bazą danych

  • Podstawowa znajomość biblioteki Pydantic (modele danych) będzie pomocna, ale nie jest wymagana


W cenie otrzymasz:

  • Materiały szkoleniowe

  • Certyfikat ukończenia szkolenia

  • W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki

Program szkolenia

Pobierz program w PDF
  • Autorem szkolenia jest Bartosz Mikulski

    Inżynier danych, MLOps engineer. W pracy zawodowej zajmuje się budowaniem zautomatyzowanej platformy wdrażania modeli uczenia maszynowego na produkcji. Specjalizuje się w inżynierii danych z użyciem AWS. Od 2017 roku pisze bloga o inżynierii danych, uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Napisał jeden z rozdziałów książki "97 Things Every Data Engineer Should Know". Występuje na konferencjach i meetupach w roli prelegenta gdzie dzieli się swoim doświadczeniem ze społecznością programistów.…

Wybrane opinie

Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi

4.8
Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowanaŚrednia ocen Sages w serwisie Google Ocena pochodzi ze średniej ocen Sages w serwisie Google i nie jest weryfikowana
  • 13.09.2026

    Natalia Jary, SII sp. z o.o.

    Bardzo doceniam dostosowanie przebiegu szkolenia do stopnia zaawansowania grupy i dostosowania się w miarę możliwości do każdego :)

  • 13.09.2026

    Grzegorz Trzeciak, SII sp. z o.o.

    Oceniam szkolenie jako rewelacyjne, bo celnie trafiało w sedno codziennych problemów i było wypełnione praktycznymi wskazówkami, które mogę od razu wykorzystać. Dwudniowa forma dała czas na przećwiczenie materiału, a nie tylko jego wysłuchanie.

  • 13.09.2026

    Szymon Rutkowski, SII sp. z o.o.

    Czas szkolenia był wykorzystany do maksimum ze świetnie dopasowanym materiałem mimo że poziom i potrzeby uczestników były mocno zróżnicowane. Dzięki!

  • 13.09.2026

    Janusz Rogowski, SII sp. z o.o.

    Indywidualne podejście, rozmowa o live przykładach, dostosowanie, modyfikowanie przebiegu szkolenia żeby dopasować się jak najlepiej do uczestników

  • 13.09.2026

    Małgorzata Ignaczak, SII sp. z o.o.

    Jako osoba początkująca, z tego szkolenia wyciągnęłam dla siebie ogromną dawkę wiedzy. Całe spotkanie mocno zainspirowało mnie do dalszego poszerzania wiedzy w obszarze AI

  • 11.09.2026

    Uczestnik szkoleniaNowoczesna Java

    Piotr Szczypior, Capgemini Polska Sp. z o.o.

    Examples were very interesting

  • 9.09.2026

    Uczestnik szkoleniaAI - Powered Development z Claude Code i GitHub Copilot

    Paweł Wieczorek

    Dużo nowych dla mnie informacji

Więcej opinii