Szkolenie: Prompt Engineering: Sztuka Efektywnej Komunikacji z AI

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

AI dla zrównoważonego rozwoju i optymalizacji zasobów (AI a zielona transformacja – jak prompting może wspierać zrównoważone procesy biznesowe (redukcja emisji, minimalizacja odpadów, digitalizacja dokumentów, automatyzacja ESG). Przykłady promptów wspierających raportowanie środowiskowe, analizę danych energetycznych i optymalizację procesów.)

​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.

Program spełnia zakres technologii PRT z obszaru technologii informacyjnych i telekomunikacyjnych, w tym m.in.: - Technologia komunikacyjna (4.1) - Technologie informacyjne (4.2)

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.

Kwalifikacja nadawana po ukończeniu usługi: Specjalista ds. stosowania AI (prompt engineering) w optymalizacji procesów biznesowych

✳ Kwalifikacja rynkowa, potwierdzona egzaminem zewnętrznym – zgodnie z zasadą rozdzielności procesu szkolenia i walidacji.

Walidacja odbywa się poprzez:

✔ test teoretyczny,

✔ obserwację w warunkach symulowanych,

✔ egzamin końcowy przeprowadzany przez podmiot zewnętrzny (rozdzielność procesu szkolenia i walidacji).

Uczestnik otrzymuje certyfikat potwierdzający kwalifikację. Zaliczenie egzaminu to min. 80% prawidłowych odpowiedzi.

Szkolenie adresowane jest do:

osób dorosłych odpowiedzialnych za rozwój procesów biznesowych, digitalizację, automatyzację pracy oraz wdrażanie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i zrównoważonego rozwoju. Uczestnikami mogą być menedżerowie, specjaliści, przedsiębiorcy, liderzy projektów i osoby wspierające transformację cyfrową i ekologiczną w organizacji.

Uczestnikom zostaną przekazane materiały dydaktyczne w postaci prezentacji PowerPoint wysłanej na adres mailowy.

Materiały zgodne ze standardem WCAG 2.1

Osoby pełnoletnie zamieszkałe i pracujące na terenie całej Polski.

Szkolenie rekomendowane także dla osób realizujących w przedsiębiorstwach działania związane z zieloną transformacją, digitalizacją i ekologiczną optymalizacją procesów.

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!