Szkolenie: Podstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych
Intensywne szkolenie AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych wprowadza w świat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, sieci neuronowych, LLM, RAG oraz prompt engineering, łącząc teorię z praktyką
- Trenerzy praktycy
- Kameralne grupy
Czas trwania szkolenia:1 dzień (8h)
Kod kursu:AI/BASIC-IT
Dostępne terminy szkolenia
Termin:
Trener:
Cena:
1350 PLN netto
Lokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
1350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalneTermin:
Trener:
Cena:
1350 PLN nettoLokalizacja:
ZdalnePodstawy AI dla specjalistów IT i menedżerów technologicznych
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego rozpoznawania i definiowania kluczowych pojęć oraz struktur związanych ze sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i sieciami neuronowymi
Szkolenie uczy rozróżniania typów uczenia się, takich jak nadzorowane, częściowo nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmocnienie, oraz wskazuje ich zastosowania w praktyce biznesowej i technologicznej
Szkolenie pokazuje, jak praktycznie stosować narzędzia i techniki prompt engineering oraz tokenizacji w pracy z modelami językowymi AI
Szkolenie omawia nowoczesne modele AI, w tym LLM ogólne, fine-tuned i RAG, oraz przygotowuje do oceny ich możliwości i ograniczeń w kontekście wdrożeń biznesowych i technologicznych
Dla kogo?
Specjaliści IT, DevOps i administratorzy systemów z podstawową wiedzą IT, chcący poznać zastosowania AI w pracy
Menedżerowie technologiczni i liderzy zespołów odpowiedzialni za wdrożenia rozwiązań AI w organizacji
Osoby rozpoczynające karierę w obszarze AI, zainteresowane praktycznym poznaniem terminologii i zastosowań
Pracownicy IT bez wcześniejszego doświadczenia w AI, chcący zdobyć solidne podstawy do dalszego rozwoju
Efekty kształcenia
Uczestnik rozróżnia i definiuje kluczowe pojęcia AI, ML, sieci neuronowych i uczenia głębokiego
Uczestnik analizuje i porównuje typy uczenia maszynowego oraz ich zastosowania w praktyce
Uczestnik projektuje i wdraża podstawowe prompty AI oraz stosuje techniki tokenizacji
Uczestnik ocenia możliwości i ograniczenia modeli LLM, fine-tuned oraz RAG
Uczestnik planuje proces trenowania, wdrażania i monitorowania modeli AI
Uczestnik wykorzystuje zdobytą wiedzę do inicjowania projektów AI w środowisku IT
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
