Nowe szkolenie LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy

Poznaj nowe szkolenie LLM w praktyce – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy pokazuje, jak świadomie wykorzystywać modele językowe w codziennych zadaniach zawodowych i procesach firmowych. To szkolenie jest przydatne dla specjalistów, liderów, analityków, programistów oraz osób, które chcą lepiej rozumieć działanie LLM i przekładać je na realne efekty w pracy. Pomaga uporządkować temat promptów, integracji przez API oraz automatyzacji, dzięki czemu łatwiej ograniczyć chaos, nietrafione wyniki, zbędne koszty i ręczne powtarzanie zadań. To dobry wybór dla tych, którzy chcą nie tylko testować AI, ale używać jej w sposób bardziej przewidywalny, bezpieczny i użyteczny biznesowo.

Dlaczego LLM stały się ważnym narzędziem w pracy zawodowej i biznesie

Modele LLM szybko przeszły z etapu ciekawostki do roli realnego narzędzia pracy. Firmy wykorzystują je tam, gdzie liczy się szybkie przetwarzanie informacji, powtarzalność działań i sprawne tworzenie treści, analiz lub odpowiedzi. Dlatego szkolenie i kurs Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy odpowiadają na konkretną zmianę w sposobie pracy specjalistów i zespołów.

• LLM pomagają skracać czas realizacji zadań opartych na tekście, takich jak podsumowania, redagowanie, tłumaczenie, klasyfikacja czy ekstrakcja danych.
• W biznesie rośnie znaczenie automatyzacji pracy biurowej i operacyjnej, a modele językowe można łączyć z API i procesami firmowymi.
• Znajomość prompt engineeringu poprawia jakość wyników, bo dobrze zbudowany prompt daje bardziej przewidywalne i użyteczne odpowiedzi.
• Pracodawcy coraz częściej oczekują nie tylko korzystania z narzędzi AI, ale też rozumienia ich działania, ograniczeń i kosztów.
• LLM wspierają pracę z dużą liczbą dokumentów i danych tekstowych, co ma znaczenie w obsłudze klienta, marketingu, analizie i administracji.
• Rozumienie takich pojęć jak tokeny, okno kontekstowe czy parametry modeli ułatwia lepsze sterowanie wynikiem i ograniczanie niepotrzebnych kosztów.
• Wiedza o ryzykach, takich jak halucynacje i bias, jest ważna, bo w zastosowaniach zawodowych liczy się nie tylko szybkość, ale też wiarygodność odpowiedzi.
• Modele językowe rozwijają się w kierunku pracy multimodalnej, embeddingów i wyszukiwania semantycznego, więc stają się elementem nowoczesnych procesów biznesowych, a nie tylko narzędziem do generowania tekstu.

Korzyści z nauki prompt engineeringu, API i automatyzacji na praktycznych przykładach

Największą wartością szkolenia i kursu jest praca na realnych zadaniach, bo to właśnie na przykładach najlepiej widać, jak LLM wspierają codzienną pracę. Zamiast samej teorii uczestnik uczy się tworzyć prompty, korzystać z API i automatyzować powtarzalne procesy w sposób, który można szybko przenieść do własnych obowiązków zawodowych.

• Skuteczniej tworzy prompty, bo od razu widzi, jak zmiana struktury polecenia, kontekstu czy roli wpływa na jakość odpowiedzi modelu.
• Szybciej rozwiązuje problemy w praktyce dzięki ćwiczeniom z debugowania promptów, optymalizacji wyników i porównywania różnych ustawień modeli.
• Lepiej rozumie koszty i ograniczenia pracy z LLM, co ułatwia wybór między API a modelami lokalnymi oraz pozwala unikać niepotrzebnych wydatków.
• Zdobywa umiejętność integracji modeli z własnymi narzędziami, więc może przejść od ręcznego używania chatu do realnych wdrożeń w Pythonie lub JavaScript.
• Uczy się automatyzować zadania związane z tekstem, takie jak podsumowywanie, klasyfikacja, ekstrakcja danych czy redagowanie treści, co przekłada się na oszczędność czasu.
• Poznaje zastosowania biznesowe na konkretnych use caseach, dzięki czemu łatwiej ocenia, gdzie LLM faktycznie usprawnią proces, a gdzie wymagają dodatkowej kontroli.
• Pracuje z tematami takimi jak embeddingi, semantic search czy wprowadzenie do RAG, co pomaga zrozumieć, jak budować bardziej użyteczne rozwiązania oparte na wiedzy firmowej.
• Po szkoleniu Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy łatwiej wdraża nowe kompetencje w zespole, bo zna dobre praktyki standaryzacji promptów, obsługi odpowiedzi modeli i ograniczania ryzyk takich jak halucynacje czy bias.

Program szkolenia LLM w praktyce – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do LLMów

• czym są modele językowe (LLM),
• architektura transformer,
• przykłady zastosowań w biznesie.

2.Podstawowa wiedza o LLM

• tokeny i tokenizacja,
• okno kontekstowe,
• parametry modeli (temperature, top-p, max tokens),
• koszty używania modeli (API vs lokalne modele),
• ograniczenia i ryzyka (halucynacje, bias).

3.Prompt engineering – podstawy

• struktura promptu,
• role (system, user, assistant),
• instrukcje vs kontekst,
• Few-shot prompting,
• Zero-shot vs chain-of-thought.

4.Prompt engineering – praktyka

• tworzenie skutecznych promptów,
• debugowanie promptów,
• optymalizacja wyników,
• standaryzacja promptów w organizacji.

5.Narzędzia do generowania kodu

• przegląd narzędzi (Copilot, ChatGPT, inne IDE AI),
• generowanie, refaktoryzacja i debugowanie kodu,
• automatyzacja pracy programisty,
• ograniczenia i dobre praktyki.

6.Integracja z API/SDK LLMów

• wprowadzenie do API (REST),
• autoryzacja i zarządzanie kluczami,
• przykłady integracji (Python, JavaScript),
• obsługa zapytań i odpowiedzi,
• zarządzanie kosztami i limitami.

7.Modele multimodalne

• wprowadzenie do multimodalności (tekst, obraz, audio),
• przykłady zastosowań,
• analiza obrazów i dokumentów,
• generowanie treści multimodalnych.

8.Tworzenie embeddingów

• czym są embeddingi,
• reprezentacja semantyczna tekstu,
• wyszukiwanie podobieństw (semantic search),
• wprowadzenie do RAG.

9.Use case’y pracy z tekstem

• redagowanie treści,
• tłumaczenie,
• podsumowywanie,
• klasyfikacja i ekstrakcja danych,
• automatyzacja procesów tekstowych w firmie.

Zapisy na szkolenie LLM w praktyce – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

16-17 lip

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

27-28 lip

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

06-07 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

20-21 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

24-25 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Jak wykorzystać LLM, API i automatyzację pracy po szkoleniu

Po ukończeniu szkolenia Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy można szybko przełożyć wiedzę na codzienne zadania zawodowe. Uczestnik rozumie nie tylko jak rozmawiać z modelem, ale też jak bezpiecznie i sensownie włączyć LLM do procesów, pracy z tekstem, integracji przez API oraz prostych automatyzacji.

• tworzyć lepsze prompty do redagowania treści, podsumowywania materiałów, tłumaczenia i porządkowania informacji,
• standaryzować sposób pracy z modelami w zespole, aby wyniki były bardziej powtarzalne i łatwiejsze do oceny,
• łączyć LLM z aplikacjami i narzędziami firmowymi przez API, co ułatwia automatyzację wybranych etapów pracy,
• budować procesy oparte na klasyfikacji tekstu i ekstrakcji danych z dokumentów, wiadomości lub formularzy,
• lepiej kontrolować koszty użycia modeli dzięki świadomej pracy z parametrami, limitami i doborem rozwiązania,
• wykorzystywać embeddingi i semantic search do wyszukiwania podobnych treści oraz jako wstęp do wdrożeń RAG,
• sprawniej analizować dokumenty i materiały multimodalne, gdy proces wymaga pracy nie tylko na samym tekście.

Najczęstsze błędy w pracy z LLM i jak szkolenie pomaga ich unikać

Praca z modelami językowymi daje szybkie efekty, ale bez właściwego podejścia łatwo utrwalić schematy, które obniżają jakość odpowiedzi, zwiększają koszty i utrudniają automatyzację. Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy porządkuje te obszary i pokazuje, jak pracować z LLM świadomie, powtarzalnie i bez zbędnych prób metodą eksperymentów.

• Zbyt ogólne prompty – częsty błąd to wpisywanie krótkich poleceń bez celu, kontekstu i oczekiwanego formatu odpowiedzi. Szkolenie uczy budowy promptu tak, aby model dostawał jasne instrukcje i generował bardziej trafne wyniki.
• Brak rozróżnienia ról i instrukcji – wiele osób miesza kontekst z poleceniem albo nie wykorzystuje ról system, user i assistant. Na kursie uczestnik poznaje, jak te elementy wpływają na jakość odpowiedzi i jak je stosować w praktyce.
• Praca bez testowania i debugowania promptów – nieskuteczne prompty są często poprawiane przypadkowo. Szkolenie pokazuje metody iteracyjnego ulepszania zapytań, porównywania wyników i standaryzacji pracy.
• Nieświadome ustawianie parametrów modelu – błędny dobór temperature, top-p czy max tokens może prowadzić do chaotycznych odpowiedzi albo niepotrzebnych kosztów. Podczas szkolenia te parametry są omawiane w kontekście konkretnych zastosowań.
• Pomijanie ograniczeń modeli – początkujący często zakładają, że LLM zawsze odpowiada poprawnie. Kurs wyjaśnia ryzyko halucynacji, biasu i błędnej interpretacji treści oraz uczy, kiedy odpowiedzi wymagają dodatkowej weryfikacji.
• Brak kontroli nad kosztami użycia API – przy wdrożeniach łatwo pominąć temat tokenów, limitów i liczby zapytań. Szkolenie pomaga zrozumieć, jak planować integracje z API i jak ograniczać niepotrzebne wydatki.
• Chaotyczne wdrażanie automatyzacji – bez uporządkowanej wiedzy trudno połączyć prompty, API i procesy firmowe w spójne rozwiązanie. Na kursie uczestnicy uczą się przekładać możliwości LLM na konkretne zadania biznesowe i programistyczne.
• Przecenianie jednego narzędzia – błędem jest traktowanie każdego modelu lub asystenta kodu jako rozwiązania do wszystkiego. Szkolenie pokazuje ograniczenia narzędzi do generowania kodu, pracy z tekstem i zastosowań multimodalnych, dzięki czemu łatwiej dobrać właściwe podejście do zadania.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kurs LLM w praktyce – prompt engineering, API i automatyzacja pracy uczestnik będzie umiał samodzielnie korzystać z modeli językowych w sposób bardziej świadomy, uporządkowany i użyteczny biznesowo. To kurs, po którym łatwiej przejść od testowania narzędzi AI do realnego wdrażania ich w codziennej pracy.

• rozumieć, czym są LLMy, jak działa architektura transformer i gdzie takie modele mają sens w praktyce biznesowej
• dobierać podstawowe parametry modeli, lepiej kontrolować jakość odpowiedzi oraz oceniać wpływ tokenów, okna kontekstowego i limitów na wynik pracy
• tworzyć skuteczne prompty, porządkować instrukcje, kontekst i role oraz poprawiać zapytania wtedy, gdy model zwraca słabe lub niespójne odpowiedzi
• standaryzować prompty i budować powtarzalny sposób pracy z LLM w zespole lub organizacji
• korzystać z narzędzi AI do generowania, refaktoryzacji i debugowania kodu z większą kontrolą nad jakością efektów
• integrować modele językowe przez API i SDK, obsługiwać zapytania oraz odpowiedzi, a także bezpieczniej zarządzać kluczami, kosztami i limitami
• wykorzystywać możliwości modeli multimodalnych do pracy z tekstem, obrazem i dokumentami
• tworzyć embeddingi, rozumieć wyszukiwanie semantyczne i znać podstawy podejścia RAG
• automatyzować zadania tekstowe w firmie, takie jak redagowanie treści, tłumaczenie, podsumowywanie, klasyfikacja oraz ekstrakcja danych
• rozpoznawać ograniczenia modeli, w tym halucynacje i bias, dzięki czemu pracować z AI ostrożniej i trafniej oceniać wyniki