O szkoleniu
Zbuduj systemy AI, które wykonują realną pracę.
To praktyczny program,
który nauczy Cię architektury nowoczesnych systemów AI od podstaw.
Wiele firm obawia się kosztów i bezpieczeństwa danych, ale nasz program pokazuje, jak oswoić tę technologię. Uczymy, jak wdrażać AI lokalnie, co gwarantuje pełną kontrolę nad prywatnością i infrastrukturą, eliminując strach przed wyciekiem danych.
Cel szkolenia
Przekazanie praktycznych umiejętności budowy systemów AI, które nie tylko generują tekst, ale wykonują realną pracę. Przejdziesz ścieżkę od konfiguracji własnego serwera modeli, przez budowę baz wiedzy (RAG), aż po tworzenie autonomicznych agentów zintegrowanych z ekosystemem firmowym.
Lokalne środowiska AI
Poznaj Ollama i LM Studio. Uruchamiaj modele lokalnie bez dostępu do sieci – pełna prywatność danych wrażliwych.
Systemy RAG
Zbuduj cyfrową pamięć dla AI. Naucz się integrować modele z dokumentami PDF, bazami SQL i wewnętrzną dokumentacją.
Autonomiczni agenci
Twórz agentów z pamięcią, planowaniem i narzędziami. Architektura Agentic Workflow w praktyce.
Protokół MCP
Bezpiecznie łącz modele z ekosystemem firmowym: Email, Kalendarze, CRM. Nowoczesny standard integracji AI.
Automatyzacja procesów z AI
Integruj modele AI z biznesowymi narzędziami i API. Automatyzacja złożonych procesów i przepływów pracy.
Bezpieczeństwo
Monitoring, weryfikacja faktów, ochrona przed Prompt Injection. Etyczne i bezpieczne wdrożenia AI.
Program Szkolenia
Ekosystem współczesnych modeli językowych
- Architektura LLM w praktyce: okno kontekstowe, tokenizacja, koszty i limity API
- Porównanie modeli komercyjnych (GPT, Claude, Gemini, Copilot)
- Modele Open-Source: Dlaczego Llama 3 i Mistral
Lokalne środowisko AI i prywatność danych
- Instalacja i konfiguracja środowisk lokalnych: Ollama oraz LM Studio
- Praca z modelami lokalnymi bez dostępu do sieci – bezpieczeństwo danych wrażliwych
- Metody kwantyzacji: Jak uruchamiać duże modele na standardowym sprzęcie
Zaawansowane sterowanie modelem
- Techniki strukturyzacji odpowiedzi (JSON Mode, Function Calling)
- Metodologia Chain-of-Thought oraz Few-Shot Prompting w automatyzacji zadań
Bazy wiedzy i systemy RAG
- Tworzenie cyfrowej pamięci: jak AI korzysta z plików PDF, dokumentów tekstowych i baz SQL
- Warsztat: Budowa bazy wiedzy na podstawie wewnętrznej dokumentacji technicznej
Budowa autonomicznych agentów
- Architektura agenta: Pamięć (Memory), Planowanie (Planning), Narzędzia (Tools)
Automatyzacja procesów z AI
- Łączenie AI z codziennymi narzędziami przez API
- Tworzenie przepływów pracy
- Zarządzanie stanem i warunkami logicznymi w automatyzacji
Protokół MCP i integracje zewnętrzne
- Nowoczesna komunikacja modelu z systemem: dostęp do kalendarza, poczty i systemu plików
- Konfiguracja serwerów MCP do obsługi Email, Kalendarza, danych w czasie rzeczywistym
- Warsztat: Integracja agenta z Kalendarzem Google i automatyczne planowanie spotkań
Wdrożenie, testowanie i bezpieczeństwo
- Monitoring pracy agentów: logowanie działań i kontrola kosztów
- Zapobieganie halucynacjom: techniki weryfikacji faktów przez model
- Etyka i bezpieczeństwo: jak chronić systemy przed atakami typu Prompt Injection
Dlaczego warto wziąć udział?
-
💼 Praktyczne umiejętności
Nie tylko teoria – każdy moduł to konkretne narzędzia i techniki, które zastosujesz od razu po szkoleniu. -
🔒 Bezpieczeństwo danych
Naucz się pracować z modelami lokalnymi i chronić wrażliwe dane firmowe przed wyciekiem do chmury. -
🚀 Nowoczesne technologie
Protokół MCP, architektury agentów, RAG – poznaj najnowsze standardy w świecie AI. -
👨💻 Hands-on warsztaty
Dwa dni intensywnych warsztatów z prawdziwymi przypadkami użycia i integracjami. -
📈 Przewaga konkurencyjna
Zdobądź umiejętności, które wyróżnią Cię na rynku pracy i pozwolą tworzyć zaawansowane rozwiązania AI. -
🎓 Certyfikat ukończenia
Oficjalny certyfikat Politechniki Warszawskiej potwierdzający zdobyte kompetencje.