Świadome użycie LLM - Zrozumiesz, jak działają LLM-y, tokeny, okno kontekstowe i parametry modeli, dzięki czemu będziesz dobierać narzędzia oraz ustawienia do zadań biznesowych zamiast działać metodą prób i błędów.
Lepsze prompty od razu - Nauczysz się budować prompty z właściwą strukturą, rolami, kontekstem i przykładami, więc szybciej uzyskasz trafniejsze odpowiedzi, mniej poprawek i bardziej przewidywalne wyniki pracy modelu.
Mniej błędów i halucynacji - Dowiesz się, jak debugować prompty, ograniczać halucynacje, rozpoznawać bias i testować odpowiedzi modelu, aby bezpieczniej wykorzystywać AI w codziennej pracy i komunikacji z klientami.
Szybsza praca z kodem - Poznasz praktyczne zastosowanie narzędzi AI do generowania, refaktoryzacji i debugowania kodu, dzięki czemu skrócisz czas pracy nad typowymi zadaniami programistycznymi i technicznymi.
Integracja przez API - Zobaczysz, jak połączyć aplikacje z API modeli w Pythonie i JavaScripcie, obsłużyć autoryzację, zapytania i odpowiedzi oraz przygotować podstawę do własnych automatyzacji i usług AI.
Semantic search i RAG - Zrozumiesz embeddingi, wyszukiwanie semantyczne i podstawy RAG, więc będziesz umieć tworzyć rozwiązania, które odnajdują właściwe informacje w dokumentach i podają trafniejsze odpowiedzi.
Automatyzacja pracy z tekstem - Nauczysz się projektować procesy oparte na LLM do redagowania, tłumaczenia, podsumowywania, klasyfikacji i ekstrakcji danych, aby usprawnić powtarzalne zadania w zespole i firmie.
Praca z multimodalnością - Poznasz możliwości modeli analizujących tekst, obrazy i dokumenty, dzięki czemu rozszerzysz zastosowanie AI o rozpoznawanie treści wizualnych oraz tworzenie materiałów w różnych formatach.
Podstawy pracy z komputerem - Powinieneś swobodnie pracować na komputerze, korzystać z przeglądarki, edytora tekstu i prostych narzędzi online, bo szkolenie opiera się na ćwiczeniach praktycznych.
Podstawy angielskiego technicznego - Powinieneś rozumieć podstawowe pojęcia techniczne po angielsku, ponieważ część nazw narzędzi, parametrów, dokumentacji API i przykładów kodu występuje w tym języku.
Logiczne myślenie procesowe - Powinieneś umieć opisać krok po kroku zadanie lub proces, ponieważ podczas szkolenia będziesz przekładać cele biznesowe na prompty, automatyzacje i integracje z API.
Mile widziane podstawy kodu - Dobrze, jeśli znasz podstawy składni Python lub JavaScript, bo ułatwi Ci to pracę z przykładami integracji, choć nie musisz być programistą, aby skorzystać ze szkolenia.
