Szkolenie: Prompt Engineering: Sztuka Efektywnej Komunikacji z AI
Szkolenie: Prompt Engineering: Sztuka Efektywnej Komunikacji z AI
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Internet
- Grupa docelowa usługi
Osoby dorosłe chcące podnieść swoje kwalifikacje w zakresie AI oraz zrównoważonego rozwoju
- Minimalna liczba uczestników1
- Maksymalna liczba uczestników25
- Data zakończenia rekrutacji25-11-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi21
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Usługa przygotowuje uczestnika do świadomego, skutecznego i bezpiecznego korzystania z dużych modeli językowych (LLM) poprzez opanowanie sztuki tworzenia precyzyjnych promptów. Uczestnik nauczy się stosować techniki promptingu, budować i zabezpieczać prompty systemowe, korzystać z modeli open-source oraz wdrażać AI w praktyce biznesowej w sposób efektywny i etyczny.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
---|---|---|
Efekty uczenia się Uczestnik tworzy precyzyjne prompty dostosowane do celu i kontekstu. | Kryteria weryfikacji uczestnik poprawnie wyjaśnia zasady działania LLM i technik promptingu | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kryteria weryfikacji Tworzy poprawne prompty generujące oczekiwane dane (lista, tabela, JSON) | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych | |
Kryteria weryfikacji Opracowuje prompt pozwalający AI wcielić się w rolę rekrutera | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych | |
Efekty uczenia się Stosuje dobre praktyki etyczne i bezpieczne w pracy z AI | Kryteria weryfikacji Podaje przykłady etycznych i nieetycznych zastosowań AI | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Korzysta z lokalnych modeli open-source i konfigurować je do własnych potrzeb | Kryteria weryfikacji Uruchamia lokalny model (np. Llama, Mistral) i wykorzystuje go do prostego zadania. | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych |
Efekty uczenia się Buduje i zabezpiecza prompty systemowe przed próbami manipulacji | Kryteria weryfikacji Wskazuje słabe punkty i proponuje bezpieczną wersję. | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Moduł 1: Fundamenty LLM i Promptingu
Wprowadzenie do Wielkich Modeli Językowych (LLM)
Czym są LLM-y i jak rewolucjonizują technologię?
Intuicyjne wyjaśnienie działania: tokeny, okno kontekstowe, modele predykcyjne.
Przegląd najpopularniejszych modeli: rodzina GPT, Gemini, Llama, Mistral.
Czym jest Prompt Engineering?
Definicja: sztuka i nauka tworzenia poleceń dla AI.
Dlaczego jakość promptu ma kluczowe znaczenie? Zasada Garbage In, Garbage Out.
Anatomia Perfekcyjnego Promptu
Kluczowe elementy składowe: Kontekst, Zadanie, Persona, Format, Ton.
Ćwiczenie praktyczne: Analiza i dekonstrukcja gotowych promptów. Tworzenie pierwszych prostych poleceń w ChatGPT/Gemini.
Moduł 2: Podstawowe i Średniozaawansowane Techniki Promptingu
Precyzja i Klarowność
Jak unikać wieloznaczności i prowadzić model "za rękę".
Znaczenie instrukcji krok po kroku.
Techniki "Shot Prompting"
Zero-Shot: Poleganie na wiedzy wbudowanej w model.
One-Shot & Few-Shot: Dostarczanie przykładów w celu uzyskania pożądanego formatu i stylu.
Ćwiczenie praktyczne: Generowanie danych w określonym formacie (np. lista, tabela) z użyciem techniki Few-Shot.
Nadawanie Ról i Person (Role-Playing)
Jak sprawić, by AI wcieliło się w rolę eksperta, krytyka, czy kreatywnego asystenta.
Ćwiczenie praktyczne: Stworzenie promptu, w którym AI wciela się w rolę rekrutera IT i przeprowadza wstępną rozmowę kwalifikacyjną.
Moduł 3: Zaawansowane Strategie Promptingu
Techniki Wspierające Rozumowanie
Chain-of-Thought (CoT): Zmuszanie modelu do myślenia "krok po kroku", aby rozwiązywać złożone problemy logiczne i matematyczne.
Self-Consistency: Wielokrotne generowanie odpowiedzi w celu znalezienia najbardziej spójnego wyniku.
Generowanie Danych Strukturalnych
Jak tworzyć prompty generujące kod w formatach JSON, XML, CSV czy Markdown.
Ćwiczenie praktyczne: Tworzenie promptu, który na podstawie nieustrukturyzowanego tekstu (np. opisu produktu) generuje obiekt JSON z kluczowymi atrybutami.
Iteracyjne Udoskonalanie Promptów
Metody debugowania i poprawiania promptów, które nie działają zgodnie z oczekiwaniami.
Warsztat: Uczestnicy otrzymują "zepsuty" prompt i w grupach pracują nad jego udoskonaleniem.
Moduł 4: Lokalne LLM i Potęga Promptów Systemowych
Wprowadzenie do Open-Source LLM
Dlaczego warto korzystać z modeli open-source? (prywatność, koszty, dostosowanie).
Przegląd popularnych modeli (Llama 3, Mistral, Phi-3).
Uruchamianie Modeli na Własnym Komputerze
Narzędzia ułatwiające start: Ollama, LM Studio.
Instruktaż na żywo: Krok po kroku, jak pobrać i uruchomić model lokalnie.
Prompt Systemowy: "Konstytucja" dla Twojej AI
Czym jest prompt systemowy i jak różni się od zwykłego promptu?
Definiowanie tożsamości, zasad, ograniczeń i stałych instrukcji dla modelu.
Bezpieczeństwo i Ochrona przed "Prompt Injection"
Czym jest Prompt Injection? Jak złośliwe dane wejściowe od użytkownika mogą "przejąć kontrolę" nad modelem i zmusić go do ignorowania pierwotnych instrukcji.
Techniki obronne: Stosowanie delimiterów (np. ````, ###) do oddzielania instrukcji od danych użytkownika, jawne instruowanie modelu, jak ma traktować dane wejściowe, walidacja i oczyszczanie danych.
Ćwiczenie praktyczne: Analiza podatnego na atak promptu systemowego. Przepisywanie go na bezpieczną wersję, która jest odporna na próby manipulacji.
Warsztat z Tworzenia Promptów Systemowych:
Stworzenie promptu systemowego dla asystenta obsługi klienta, który ma być zawsze uprzejmy i nigdy nie spekulować na tematy finansowe.
Stworzenie promptu systemowego dla eksperta ds. marketingu, który analizuje teksty pod kątem SEO.
Moduł 5: Zastosowania, Etyka i Podsumowanie
Praktyczne Zastosowania Biznesowe
Przykłady z życia wzięte: automatyzacja raportowania, tworzenie treści, wsparcie w programowaniu, analiza danych.
Ograniczenia i Wyzwania
Halucynacje, uprzedzenia (bias) w danych, bezpieczeństwo.
Odpowiedzialne Korzystanie z AI
Etyczne aspekty generowania treści i przetwarzania danych.
Podsumowanie i Dobre Praktyki
Zestawienie najważniejszych zasad i technik.
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 - 6, liczba godzin praktycznych 15.
Harmonogram
Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 6 Moduł 1: Fundamenty LLM i Promptingu | Prowadzący Rafał Przybylski | Data realizacji zajęć 01-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 6 Moduł 2: Podstawowe i Średniozaawansowane Techniki Promptingu | Prowadzący Rafał Przybylski | Data realizacji zajęć 02-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 6 Moduł 3: Zaawansowane Strategie Promptingu | Prowadzący Rafał Przybylski | Data realizacji zajęć 03-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 04:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 6 Moduł 4: Lokalne LLM i Potęga Promptów Systemowych | Prowadzący Rafał Przybylski | Data realizacji zajęć 04-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 17:00 | Godzina zakończenia 19:30 | Liczba godzin 02:30 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 6 Moduł 5: Zastosowania, Etyka i Podsumowanie | Prowadzący Rafał Przybylski | Data realizacji zajęć 04-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 19:30 | Godzina zakończenia 20:15 | Liczba godzin 00:45 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 6 Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 04-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 20:15 | Godzina zakończenia 20:45 | Liczba godzin 00:30 |
Cena
Cena
Cennik
Rodzaj ceny | Cena |
---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 5 260,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 5 260,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 250,48 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 250,48 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Rafał Przybylski
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnikom zostaną przekazane materiały dydaktyczne w postaci prezentacji PowerPoint wysłanej na adres mailowy.
Materiały zgodne ze standardem WCAG 2.1
Warunki uczestnictwa
Osoby pełnoletnie zamieszkałe i pracujące na terenie całej Polski
Informacje dodatkowe
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!
Warunki techniczne
Warunki techniczne
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