Szkolenie: Budowa i wdrażanie agentów AI w biznesie zarządzanym wg. zrównoważonego rozwoju

Szkolenie wprowadza uczestników w świat sztucznej inteligencji, koncentrując się na kluczowych narzędziach i technikach. Jego celem jest rozwój uniwersalnych kompetencji cyfrowych, które znajdują zastosowanie w różnych sektorach, takich jak optymalizacja procesów przemysłowych, zarządzanie energią, transport, rolnictwo czy ochrona środowiska. Program przygotowuje uczestników do efektywnego wykorzystania AI w sposób wspierający zrównoważony rozwój oraz oszczędność zasobów.

Szkolenie obejmuje zarówno teoretyczny przegląd zastosowań AI w analizie danych, optymalizacji i automatyzacji procesów, jak i praktyczne ćwiczenia pozwalające na naukę podstawowych metod wdrażania sztucznej inteligencji w kontekście proekologicznym.

Program szkolenia:

1. Wprowadzenie do technologii AI. Rodzaje sztucznej inteligencji, aktualne formy użytkowe, trendy i przewidywania rozwoju rynku. Zasady ekologicznego wykorzystania technologii AI.

Uczestnik pozna fundamentalne pojęcia związane ze sztuczną inteligencją oraz jej kluczowe rodzaje, takie jak uczenie maszynowe czy głębokie. Omówione zostaną aktualne zastosowania AI w różnych branżach oraz prognozy dotyczące przyszłego rozwoju tej technologii i powiązanego z nią rynku. Dodatkowo, moduł poruszy ważny temat odpowiedzialnego i ekologicznego podejścia do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI, minimalizującego ich ślad węglowy.

2. Budowa, działanie i zastosowanie LLM. Roznica między LLM, a agentami AI.

W tej części szkolenia uczestnicy zgłębiają architekturę i zasady funkcjonowania Wielkich Modeli Językowych (LLM). Dowiedzą się, w jaki sposób modele te przetwarzają i generują tekst oraz jakie są ich praktyczne zastosowania, od tworzenia treści po analizę danych. Kluczowym elementem będzie wyraźne rozróżnienie pomiędzy modelem językowym, który głównie przetwarza informacje, a proaktywnym, autonomicznym agentem AI zdolnym do wykonywania zadań.

3. Zastosowanie API, baz danych i zasad komunikacji pomiędzy technologiami współpracującymi w procesach budowy narzędzi AI.

Ten moduł koncentruje się na technicznych aspektach integracji, niezbędnych do tworzenia funkcjonalnych narzędzi AI. Uczestnicy nauczą się, jak wykorzystywać API do łączenia różnych aplikacji i usług oraz jak integrować bazy danych w celu przechowywania i odczytywania informacji. Zrozumienie tych zasad komunikacji jest kluczowe, aby budowane systemy AI mogły efektywnie współpracować z istniejącymi technologiami.

4. Podstawy budowy agentów AI. Model BMTE. Różnice miedzy formami konwersacyjnymi i zadaniowymi. Case study, praktyczne wykorzystania, zastosowanie w życiu codziennym i biznesowym. Wykorzystanie AI w zrównoważonym rozwoju, ograniczeniu wykorzystania zasobów i ulepszaniu efektywności procesów.

Uczestnicy poznają fundamentalne zasady projektowania agentów AI, w tym strukturę modelu BMTE, oraz nauczą się rozróżniać ich formy konwersacyjne od zadaniowych. Poprzez analizę studiów przypadku (case studies), moduł zaprezentuje praktyczne przykłady zastosowania agentów w biznesie i codziennym życiu. Szczególny nacisk zostanie położony na wykorzystanie AI do celów zrównoważonego rozwoju, pokazując, jak agenci mogą optymalizować zużycie zasobów i zwiększać efektywność procesów.

5. Praktyczne poznanie i omówienie roli narzędzi niezbędnych do pracy z technologią AI (Google AI Studio, n8n, Python, Cloud i inne).

Ten segment szkolenia ma charakter warsztatowy i skupia się na praktycznym zapoznaniu z kluczowym oprogramowaniem. Uczestnicy dowiedzą się, do czego służą i jak efektywnie korzystać z platform takich jak Google AI Studio do eksperymentowania z modelami, n8n do automatyzacji procesów czy Python do tworzenia skryptów. Zrozumienie ekosystemu tych narzędzi jest podstawą do sprawnego budowania własnych rozwiązań AI.

6. Projektowanie zasad działania agentów AI, niezbędnych narzędzi (tools), skryptów (schemas) i efektów pracy (POW).

W tej części uczestnicy nauczą się strategicznego planowania architektury agenta AI. Dowiedzą się, jak zdefiniować jego cele, zaprojektować konkretne narzędzia (tools), z których będzie korzystał, oraz stworzyć schematy (schemas) jego działania. Moduł obejmie również techniki definiowania i mierzenia oczekiwanych rezultatów pracy agenta (Proof of Work).

7. Praktyczne ustawienie środowiska pracy AI (Google Cloud, VM).

Uczestnicy przejdą krok po kroku przez proces konfiguracji profesjonalnego środowiska deweloperskiego. Nauczą się, jak uruchomić i zarządzać maszyną wirtualną (VM) w chmurze, na przykładzie Google Cloud. Prawidłowe przygotowanie środowiska jest kluczowe dla zapewnienia stabilności, bezpieczeństwa i skalowalności tworzonych projektów AI.

8. Tworzenie niezbędnych narzędzi i programowanie wymaganych schemas.

Ten moduł to przejście od teorii do praktyki programistycznej w ramach budowy agenta. Uczestnicy, bazując na wcześniej zaprojektowanych założeniach, napiszą pierwsze skrypty i stworzą narzędzia, które agent będzie wykorzystywał do interakcji z otoczeniem. Będzie to praktyczne ćwiczenie z wykorzystaniem m.in. języka Python do implementacji logiki działania agenta.

9. Konfiguracja modułów i ustalanie przepływu pracy agenta (nodes, advanced nodes, workflow).

Na tym etapie uczestnicy nauczą się, jak wizualnie budować i zarządzać logiką działania agenta za pomocą platform do automatyzacji, takich jak n8n. Dowiedzą się, jak łączyć poszczególne moduły (nodes) w spójny przepływ pracy (workflow), definiując sekwencję operacji, które agent ma wykonać. Poznają zarówno podstawowe, jak i zaawansowane węzły, aby tworzyć złożone i wydajne procesy.

10. Podłączanie baz danych, integracja współpracy między aplikacjami/narzędziami.

W tej praktycznej części uczestnicy zintegrują swojego agenta z zewnętrznymi źródłami danych i aplikacjami. Nauczą się, jak skonfigurować połączenie z bazą danych, aby agent mógł zapisywać i odczytywać informacje. Przećwiczą również integracje z innymi narzędziami poprzez API, co pozwoli agentowi na realną współpracę z istniejącym oprogramowaniem.

11. Tworzenie, testowanie i uruchomienie pierwszego wybranego agenta AI.

To kulminacyjny punkt warsztatów, w którym uczestnicy połączą wszystkie zdobyte umiejętności, aby zbudować i uruchomić kompletnego agenta AI. Proces ten obejmie finalną konfigurację, a następnie serię testów w celu weryfikacji poprawności jego działania i skuteczności w realizacji powierzonych zadań. Każdy uczestnik będzie miał szansę zobaczyć efekt swojej pracy w praktycznym działaniu.

12. Przygotowanie zbudowanych narzędzi i agentów do skalowania i wdrożenia w celach osobistych i biznesowych.

Ostatni moduł szkolenia koncentruje się na przygotowaniu stworzonych rozwiązań do realnego wdrożenia. Uczestnicy dowiedzą się, jak optymalizować i "pakować" swoich agentów oraz narzędzia, aby były gotowe do skalowania i obsługi większej liczby zadań lub użytkowników. Celem jest zapewnienie, że finalny produkt będzie stabilny, wydajny i gotowy do implementacji zarówno na potrzeby osobiste, jak i w środowisku biznesowym.

Każdy uczestnik powinien posiadać podstawową umiejętność obsługi komputera.

Uczestnicy w trakcie każdego dnia szkoleniowego trwającego więcej niż 4 godziny mają prawo do co najmniej 1 przerwy, trwającej co najmniej 15 minut.

Przerwy wliczają się w czas trwania usługi. Przerwy ustalane będą z uczestnikami.

Po zakończeniu udziału w usłudze rozwojowej, uczestnik otrzymuje odpowiednie zaświadczenie o jej ukończeniu. Warunkiem uzyskania zaświadczenia jest uczestnictwo w co najmniej 80% zajęć usługi rozwojowej oraz zaliczenie zajęć w formie testu.

Warunki organizacyjne: W celu osiągnięcia maksymalizacji efektów szkolenia, grupa uczestników powinna wynosić minimum 1 osoba.

Realizacja zadań i ćwiczeń będzie przeprowadzona w taki sposób, aby stopniowo narastał ich stopień trudności, ale ich realizacja była w zasięgu możliwości uczestników.

1 godzina rozliczeniowa = 45 minut dydaktycznych

Liczba godzin teoretycznych - 17, liczba godzin praktycznych 25.

Uczestnikom zostaną przekazane materiały dydaktyczne w postaci prezentacji PowerPoint wysłanej na adres mailowy, notes+

długopis, ankiety oraz testy

Materiały zgodne ze standardem WCAG 2.1

Osoby pełnoletnie zamieszkałe i pracujące na terenie całej Polski

Zwolnienie z VAT na podstawie § 3 ust. 1 pkt 14 Rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku od towarów i usług oraz warunków stosowania tych zwolnień (tekst jednolity Dz.U. z 2020r., poz. 1983)

Uczestnicy usługi dokonując zapisu na usługę oświadczają, że usługa rozwojowa odbywa się poza godzinami pracy lub w dni wolne od pracy osoby biorącej udział w usłudze.

Organizator zapewnia dostępność osobom ze szczególnymi potrzebami podczas realizacji usług rozwojowych zgodnie z Ustawą z dnia 19 lipca 2019 r. o zapewnianiu dostępności osobom ze szczególnymi potrzebami (Dz.U. 2022 poz. 2240) oraz „Standardami dostępności dla polityki spójności 2021-2027”.

W przypadku potrzeby zapewnienia specjalnych udogodnień prosimy o kontakt pod numerem 500 026 554 lub mailem na psulkowski@gmail.com przed zapisem na usługę!

Forma zdalna usługi. Szkolenie prowadzone jest za pośrednictwem platformy ZOOM.US.

1. W celu prawidłowego i pełnego korzystania z usługi, uczestnik powinien dysponować: urządzeniem mającym dostęp do sieci Internet (komputer, smartfon, tablet), zdolnym do odbioru dźwięku (głośniki, słuchawki), zdolnym do przekazywania dźwięku (mikrofon) w celu interakcji pomiędzy trenerem a uczestnikiem, przeglądarką Windows: IE 11+, Edge 12+, Firefox 27+, Chrome 30+, Mac: Safari 7+, Firefox 27+, Chrome 30+.

2. Minimalna wymagana szybkość połączenia internetowego w celu korzystania z webinariów wynosi 2 Mb/s (zalecane połączenie szerokopasmowe).

3. Dołączenie następuje poprzez kliknięcie w indywidualny link wysłany mailem do uczestnika przed analizą oraz wpisanie imienia i nazwiska.

Ważność linku - od rozpoczęcia szkolenia do jego zakończenia zgodnie z harmonogramem w karcie.

Warunki techniczne niezbędne do udziału w usłudze znajdują się pod tym linkiem: https://support.zoom.us/hc/en-us/articles/201362023-System-Requirements-for-PC-Mac-and-Linux