Szkolenie: Podstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych
Szkolenie „Podstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych” to intensywny kurs wprowadzający uczestników w świat sztucznej inteligencji. Uczestnicy zapoznają się z podstawami AI, w tym pojęciami związanymi z uczeniem maszynowym, sieciami neuronowymi, uczeniem głębokim oraz generatywną sztuczną inteligencją (GenAI). Program obejmuje również przegląd typów uczenia się – od nadzorowanego po uczenie przez wzmocnienie – oraz analizę procesu trenowania modeli AI od A do Z. Szczególny nacisk położono na omówienie modeli LLM, ich typów (ogólne, fine-tuned, RAG) i zastosowań w praktyce. Dodatkowo uczestnicy zapoznają się z praktycznymi technikami pracy z modelami językowymi w ramach modułu prompt engineering szkolenie, obejmującego także podstawy tokenizacji. To idealny kurs dla tych, którzy chcą solidnie poznać sztuczną inteligencję od podstaw.
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:1 dzień (8h)
Kod kursu:AI/BASIC-IT
Podstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych
Cele szkolenia
Zapoznanie uczestników z kluczowymi pojęciami z zakresu podstaw sztucznej inteligencji, w tym strukturą i zastosowaniami uczenia maszynowego i sieci neuronowych.
Wyjaśnienie typów uczenia się – nadzorowanego, częściowo nadzorowanego, nienadzorowanego oraz uczenia przez wzmocnienie – wraz z przykładami ich zastosowania w różnych branżach.
Praktyczne wprowadzenie do narzędzi wykorzystywanych w prompt engineering – uczestnicy nauczą się jak konstruować skuteczne prompty AI oraz jak rozumieć proces tokenizacji.
Omówienie najnowszych modeli AI, takich jak LLM ogólne, fine-tuned oraz Retrieval-Augmented Generation (RAG), a także ich zalet i ograniczeń w kontekście rzeczywistych zastosowań biznesowych i technologicznych.
Dla kogo?
Specjaliści IT, DevOps, administratorzy systemów, którzy chcą zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja – podstawy, i jak wykorzystać ją w swojej pracy.
Menedżerowie technologiczni i liderzy zespołów, poszukujący wiedzy na temat podstaw AI, by skutecznie zarządzać projektami związanymi z wdrożeniem rozwiązań AI.
Osoby początkujące w obszarze AI, zainteresowane praktycznym poznaniem terminologii, technologii oraz typowych zastosowań sztucznej inteligencji w biznesie i IT.
Uczestnicy chcący zrozumieć, jak działają modele LLM, co oznaczają pojęcia RAG, fine-tuned i jak efektywnie stosować prompt AI w codziennej pracy.
Szkolenie nie wymaga wcześniejszej znajomości sztucznej inteligencji – to idealne podstawy sztucznej inteligencji dla każdego, kto chce rozpocząć przygodę z AI.
Zalety
Krótkie, intensywne szkolenie oferujące solidne podstawy AI w przystępnej formie – idealne dla osób technicznych i menedżerów bez wcześniejszego doświadczenia w obszarze AI.
Praktyczne podejście – szkolenie łączy teorię z ćwiczeniami i przykładami zastosowań sztucznej inteligencji w praktyce, w tym pracy z rzeczywistymi modelami AI.
Omówienie kluczowych komponentów nowoczesnych systemów AI, takich jak modele LLM, modele fine-tuned oraz systemy RAG – wszystko w kontekście aktualnych trendów technologicznych.
Bonusowa sekcja dotycząca prompt engineering szkolenie i prompt AI, które pomagają lepiej wykorzystywać generatywne modele językowe (np. ChatGPT, Claude, Gemini) w pracy i projektach.
Szkolenie umożliwia zrozumienie, jak działają modele AI „od środka” – od danych wejściowych, przez trenowanie, aż po wdrażanie i monitorowanie.
Wymagania
Podstawowa znajomość IT
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
Wprowadzenie
Podstawowe terminy:
uczenie maszynowe
uczenie głębokie
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
generatywna sztuczna inteligencja
Proces uczenia maszynowego od podszewki na praktycznym przykładzie:
Wskazanie problemu do rozwiązania i określenie celu
Pozyskiwanie danych, wstępne przetwarzanie, czyszczenie
Iteracyjne trenowanie modelu, ocena rezultatów, dostosowanie
Wdrożenie modelu
Monitorowanie i ewaluacja
Typy uczenia się wraz z przykładami zastosowania:
nadzorowane
częściowo-nadzorowane
nienadzorowane
przez wzmocnienie
Podział modeli LLM ze względu na zakres i pochodzenie danych wejściowych:
LLM ogólne
Fine-Tuned specjalistyczne
RAG
Możliwości i ograniczenia AI (praca grupowa lub dyskusja)
Bonus: Podstawy prompt engineering i tokenizacja
Podsumowanie szkolenia i wnioski końcowe
Autorem szkolenia jest Przemysław Chmielecki
Architekt chmurowy i praktyk podejścia DevSecOps. Od wielu lat poruszam się w obszarze chmury obliczeniowej i sprawia mi to coraz większą radość. W różnych projektach miałem okazję poznać wszystkie chmury głównych dostawców (AWS, Azure, GCP, Alibaba, Oracle) a także poznać sposoby optymalizacji kosztów i dostępnych rozwiązań korzystając z technologii kontenerowych (Kubernetes, Helm, ArgoCD) i automatyzacji na drodze skryptowania (Bash, PowerShell, Python). Mam także doświadczenie w pracy z SDLC…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
