Prompt engineering

Blok 1: Wprowadzenie do AI

• Definicja i podstawowe koncepcje AI

• Rodzaje sztucznej inteligencji

• (uczenie maszynowe, sieci neuronowe)

• Zastosowania AI w różnych branżach

• Modele językowe - jak działają i czym się różnią

• Praca z modelem AI - analiza generowanych odpowiedzi

Blok 2: Podstawy Prompt Inżynierii

• Czym jest prompt inżyniering?

• Jak AI interpretuje zapytania?

• Dobre i złe praktyki formułowania promptów

• Analiza i poprawa źle sformułowanych promptów

Blok 3: Skuteczny prompt - struktura i optymalizacja

• Elementy skutecznego promptu

• Precyzja, kontekst, formatowanie

• Techniki poprawy jakości odpowiedzi AI

• Few-shot learning

• Dostosowanie promptów do specyficznych potrzeb

• Optymalizacja promptów w różnych scenariuszach

Blok 4: Warsztat praktyczny - optymalizacja promptów

• Ustalanie ról modelu i precyzowanie wyników

• Iteracyjne doskonalenie promptów

• Tworzenie promptów dla konkretnych branż

• Grupowa praca nad promptami do wybranych zastosowań

Blok 5: Testowanie i walidacja skuteczności promptów

• Jak mierzyć skuteczność promptów?

• Metryki i analiza jakości odpowiedzi

• A/B testing w promptowaniu

• Porównywanie różnych wariantów zapytań

• Unikanie błędnych interpretacji przez AI

• Jak minimalizować nieścisłości w odpowiedziach?

• Ćwiczenie

• Praktyczna analiza skuteczności promptów w różnych kontekstach

Blok 6: Etyka i odpowiedzialność w używaniu AI

• Jak AI może generować błędne informacje i jak temu zapobiegać?

• Bias w modelach językowych

• Jak wpływa na wyniki i jak go minimalizować?

• Bezpieczne używanie AI w biznesie

• Jak unikać problemów prawnych związanych z generowaniem treści?

• Analiza przypadków etycznych w promptowaniu

Blok 7: Personalizacja i dostosowywanie promptów

• Jak AI dostosowuje odpowiedzi do różnych użytkowników?

• Dynamiczne prompty

• Jak dostosować treść do kontekstu użytkownika?

• Integracja AI z bazami danych

• Jak wykorzystywać AI w analizie danych biznesowych?

• Tworzenie personalizowanych promptów dostosowanych do użytkownika

Blok 8: Jak AI przetwarza język?

• Mechanizmy generowania tekstu przez AI

• (tokenizacja, embeddings, attention)

• Jak AI radzi sobie z wieloznacznością i błędami językowymi?

• Ograniczenia modeli AI i zagadnienia etyczne

• Tworzenie promptów minimalizujących błędy w odpowiedziach AI

Blok 9: Systemy Antyplagiatowe i Wykrywanie Treści Generowanych przez AI

• Co to jest plagiat i jak działają systemy antyplagiatowe?

• Czy treści generowane przez AI mogą być uznane za plagiat?

• Jakie są sposoby identyfikacji treści generowanych przez AI i ich skuteczność?

• Jak rozwój AI wpływa na przyszłość systemów antyplagiatowych?

• Analiza przypadków wykrywania treści generowanych przez AI

• Jak AI zmienia podejście do unikalności treści?

• Automatyczne przepisywanie i parafrazowanie

• Rozwój technologii antyplagiatowych i możliwe kierunki zmian

• Testowanie narzędzi antyplagiatowych i detektorów AI na różnych tekstach

Informacje o materiałach dla uczestników usługi - Uczestnicy otrzymają komplet materiałów PDF. Każdy uczestnik otrzymuje kod dostępu i

dane logowania do platformy ZOOM na 7 dni przed datą rozpoczęcia szkolenia. Dane

przesyłane są na adres e-mail podany podczas rejestracji.

Umiejętność korzystania z komputera.

Warunkiem ukończenia szkolenia i otrzymania zaświadczenia jest uzyskanie minimalnej

frekwencji na poziomie 80% całkowitego czasu trwania usługi. Obecność uczestnika będzie

potwierdzana na podstawie codziennych list obecności lub logów z platformy online.

Uczestnik musi dysponować sprzętem i łączem o parametrach:

• Procesor: min. 2-rdzeniowy

• Pamięć RAM: min. 4 GB

• System operacyjny: Windows 10/11, Linux lub macOS

• Multimedia: Sprawna kamera internetowa oraz mikrofon (wymagane do komunikacji i weryfikacji obecności)

• Łącze internetowe: Stabilne połączenie o minimalnej prędkości 10 Mbps (download) / 5 Mbps (upload)

• Oprogramowanie: Aktualna przeglądarka internetowa (Chrome lub Edge) bez konieczności instalowania dodatkowego oprogramowania