Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji + prompt engineering

Wprowadzenie do AI i podstawy prompt inżynierii

Blok 1: Podstawy sztucznej inteligencji

Definicja i koncepcje AI – omówienie podstawowych terminów i pojęć związanych ze sztuczną inteligencją.

Historia AI – Przegląd ewolucji AI.

Klasyfikacja AI: Narrow AI vs. General AI.

Zastosowania AI w różnych branżach.

Ćwiczenie: Praca z modelem AI – analiza generowanych odpowiedzi.

Blok 2: Wprowadzenie do prompt inżynierii

Czym jest prompt engineering?

Jak AI interpretuje zapytania?

Dobre i złe praktyki formułowania promptów.

Ćwiczenie: Analiza i poprawa źle sformułowanych promptów.

Modele AI i praca z promptami

Blok 3: Typy modeli AI i ich zastosowania

Tradycyjne systemy AI vs. Uczenie maszynowe.

Sieci neuronowe i głębokie uczenie (Deep Learning).

Modele generatywne (np. GPT, DALL-E, Stable Diffusion).

Zastosowania w NLP, wizji komputerowej i predykcjach.

Blok 4: Skuteczny prompt – struktura i optymalizacja

Elementy skutecznego promptu.

Precyzja, kontekst, formatowanie.

Few-shot learning, techniki optymalizacji promptów.

Ćwiczenie: Optymalizacja promptów w różnych scenariuszach.

Zaawansowane techniki promptowania i AI w pracy

Blok 5: Zaawansowane techniki promptowania

Łańcuch myślenia (Chain-of-Thought).

Few-shot learning i Zero-shot learning.

Ćwiczenie: Tworzenie i testowanie zaawansowanych promptów.

Blok 6: AI w pracy i codziennym życiu

Automatyzacja i oszczędność czasu: jak AI wspomaga codzienne zadania.

AI w biznesie, kreatywności i programowaniu.

Ćwiczenie: Tworzenie promptów dostosowanych do różnych branż.

Testowanie i etyka AI

Blok 7: Testowanie i walidacja skuteczności promptów

Jak mierzyć skuteczność promptów? A/B testing, metryki.

Porównywanie różnych wariantów zapytań.

Ćwiczenie: Analiza skuteczności promptów w różnych kontekstach.

Blok 8: Etyka i odpowiedzialność w używaniu AI

Bias w modelach językowych.

Jak AI może generować błędne informacje i jak temu zapobiegać.

Etyczne aspekty w używaniu AI, odpowiedzialność biznesowa.

Ćwiczenie: Analiza przypadków etycznych w promptowaniu.

Systemy antyplagiatowe i zakończenie

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?

Jak rozpoznać treści generowane przez AI i skuteczność narzędzi detekcji.

Testowanie narzędzi antyplagiatowych i detektorów AI na różnych tekstach.

Blok 10: Podsumowanie i zakończenie

Dyskusja na temat przyszłości AI i wyzwań związanych z rozwojem technologii.

Sesja Q&A.

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 obsługi 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