AI dla programistów – od pomysłu do MVP
AI dla programistów – od pomysłu do MVP
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Programowanie
- Grupa docelowa usługi
Kurs przeznaczony jest dla profesjonalnych programistów z minimum 1–2 letnim doświadczeniem, w tym:
frontend, backend i full-stack developerów,
twórców aplikacji mobilnych i desktopowych,
programistów pracujących w dowolnym nowoczesnym języku (np. JavaScript/TypeScript, Python, Java, C#, Rust, Go).
Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z narzędziami AI – jedyny warunek to otwarty umysł i chęć gruntownej zmiany swojego sposobu pracy. Kurs może zahaczać o obszary spoza Twojej specjalizacji, pokazując, jak AI może Ci tam pomóc – czy to przez generowanie kodu, czy przez przyspieszenie nauki.
- Minimalna liczba uczestników6
- Maksymalna liczba uczestników15
- Data zakończenia rekrutacji11-06-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi35
- 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
Po kursie nie tylko poznasz narzędzia AI dla programistów – zmienisz swój sposób pracy! Będziesz potrafić:Myśleć jak developer AI, dobierając odpowiednie narzędzie do zadania.
Skracać czas developmentu dzięki generowaniu kodu, redukcji boilerplate i szybkiemu prototypowaniu.
Poprawiać jakość i bezpieczeństwo kodu przez automatyczne code review, skanowanie podatności i generowanie testów.
Szybko prototypować i walidować pomysły.
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Po kursie nie tylko poznasz narzędzia AI dla programistów – zmienisz swój sposób pracy! Będziesz potrafić: Myśleć jak developer AI, dobierając odpowiednie narzędzie do zadania. Skracać czas developmentu dzięki generowaniu kodu, redukcji boilerplate i szybkiemu prototypowaniu. Poprawiać jakość i bezpieczeństwo kodu przez automatyczne code review, skanowanie podatności i generowanie testów. Szybko prototypować i walidować pomysły. Pracować pewnie w całym stacku, wykorzystując AI do łatania braków wiedzy. Tworzyć eksperckie prompty dostosowane do różnych zadań developerskich. Unikać pułapek developmentu z AI, zachowując kontrolę i jakość. | Każde omawiane zagadnienie jest utrwalane rzędem ćwiczeń o wzrastającym poziomie trudności. Podczas szkolenia uczestnicy wykonują ponad 50 warsztatów. W szkoleniu duży nacisk jest kładziony na dobre zrozumienie zasad działania wykorzystywanych technik, a nie ich odtwórcze stosowanie. | Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Dzień 1: Fundamenty i misja
Temat przewodni: The AI-Augmented Developer & “odprawa” przed misją
Moduł 1.1: The New Frontier
- Wprowadzenie do rewolucji AI w programowaniu
- Obalanie mitów: czy AI Cię zastąpi, czy wzmocni? ASI czy hype?
- Korzyści vs ryzyka (nadmierne poleganie, halucynacje, prywatność, degradacja umiejętności, zanik „mięśni” programistycznych)
- Czy AI nas przyspiesza, czy spowalnia? (badania, case study, opinie)
- Przegląd narzędzi (IDE, CLI, Web, Chat)
- Cel: Zrozumieć „dlaczego”, zmiana mindsetu na AI-first
Moduł 1.2: Kluczowe koncepcje – Modele, Prompty, Vibe Coding
- Porównanie modeli (GPT, Claude, Gemini, Grok, open-source)
- Prompt Engineering: tokeny, kontekst, attention, zero/few-shot
- Organizacja promptów, commit do gita
- Balans między automatyzacją a kontrolą
- Cel: Poznać fundamenty korzystania z AI w kodowaniu
Moduł 1.3: Mission Briefing & przygotowanie środowiska
- Wybór projektu (np. „AI Idea Validator”)
- Omówienie architektury high-level
- Konfiguracja środowiska (VSCode/Cursor/Zed, Copilot, CLI, API keys)
- Cel: Gotowe środowisko i ustalony cel projektu
Moduł 1.4: AI Research i wymagania projektu
- Deep Research (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Groq)
- Generowanie pomysłów, walidacja, dokumentacja
- Cel: Plan projektu i README.md z user stories, roadmapą, tech stackiem
Dzień 2: Od pomysłu do projektu
Temat przewodni: AI jako Twój Product Manager i UX Designer
Moduł 2.1: Advanced Research & Planowanie projektu
- Wyszukiwanie i porównywanie bibliotek i frameworków
- Struktura projektu, layout plików
- Tworzenie diagramów architektury, opisów widoków, wireframes
- Cel: Wybór tech stacka i boilerplate projektu
Moduł 2.2: AI-Powered UX/UI Design
- AI-native design, narzędzia frontendowe
- Rapid prototyping w Lovable, v0.dev, Bolt
- AI w Figma
- Cel: Podstawowy, klikalny prototyp UI
Moduł 2.3: From Design to Code
- Przekład prototypu na kod frontendowy (Tailwind/SCSS, React/Vue)
- Cel: Statyczne komponenty FE projektu
Dzień 3: Budowa rdzenia aplikacji
Temat przewodni: AI jako Twój Pair Programmer
Moduł 3.1: Poznaj swoje AI-Powered IDE
- GitHub Copilot vs Cursor vs Zed
- Funkcje: autocomplete, chat, inline edits, integracja z terminalem
- Dokumentacja: różne narzędzia
- Koszty: subskrypcje, API keys, modele lokalne
- Cel: Implementacja głównej logiki UI
Moduł 3.2: Full-Stack Generation & CLI Power
- Generowanie backendu API
- CLI tools (Gemini CLI, Claude Code, Aider, Warp)
- Analiza codebase z terminala
- Cel: Backend API połączony z frontendem
Moduł 3.3: AI-Assisted Debugging & Refactoring
- Naprawa błędów z AI
- Stack trace do AI
- Refactoring kodu
- Cel: Naprawa błędu przy pomocy AI
Dzień 4: Jakość, bezpieczeństwo i wdrożenie
Temat przewodni: AI jako Twój QA & DevOps Engineer
Moduł 4.1: AI-Generated Testing
- Generowanie testów (unit, integration, E2E)
- Ograniczenia i konieczność przeglądu
- Cel: Zestaw testów dla backendu i frontendu
Moduł 4.2: Automated Code Reviews & Security
- Code review z AI
- AI-powered security scanning
- CodeRabbit
- Qodo
- Gemini Code Assist
- Cel: PR z nową funkcją i skanem bezpieczeństwa
Moduł 4.3: AI for CI/CD and Automation
- Generowanie pipeline CI/CD
- Wdrożenie aplikacji z AI
- Cel: Workflow GitHub Actions dla projektu
Dzień 5: Mistrzostwo, utrzymanie i przyszłość
Temat przewodni: The Advanced Frontier
Moduł 5.1: Praca ze starym kodem
- AI w analizie, dokumentacji i refaktoryzacji
- Cel: Ćwiczenie na „legacy” kodzie
Moduł 5.2: Modele lokalne, prywatność i koszty
- Kiedy używać modeli lokalnych
- Bezpieczeństwo, koszty vs modele chmurowe
- Cel: Świadomy wybór architektury AI
Moduł 5.3: Przyszłość: Agentic Workflows & MCP
- Czym są agentic workflows
- Model Context Protocol
- Cel: Poznać nadchodzące technologie
Moduł 5.4: Podsumowanie misji & Lifelong Learning
- Demo: finalny projekt
- Retrospektywa
- Najlepsze praktyki ciągłego uczenia się
- Cel: Utrwalenie wiedzy i dalszy rozwój
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Brak wyników. | |||||
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 920,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 000,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 140,57 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 114,29 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Łukasz Matueszewski
Od lat wykorzystuje AI w swojej pracy (napierw Tabnine, potem Copilot, Cursor, Snyk i wiele innych), aplikacjach (od małych modeli dla IoT, po Voice AI i Avatary 3D) i automatyzacjach (RAG, OCR, itp.). Na szkoleniach stawia na praktyczne mini-projekty, ucząc jak AI może oszczędzić czas bez utraty jakości. Szkoli po polsku i angielsku, zarówno programistów jak i zespoły biznesowe.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymają komplet materiałów PDF
Warunki uczestnictwa
Kurs przeznaczony jest dla profesjonalnych programistów z minimum 1–2 letnim doświadczeniem, w tym:
frontend, backend i full-stack developerów,
twórców aplikacji mobilnych i desktopowych,
programistów pracujących w dowolnym nowoczesnym języku (np. JavaScript/TypeScript, Python, Java, C#, Rust, Go).
Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z narzędziami AI – jedyny warunek to otwarty umysł i chęć gruntownej zmiany swojego sposobu pracy. Kurs może zahaczać o obszary spoza Twojej specjalizacji, pokazując, jak AI może Ci tam pomóc – czy to przez generowanie kodu, czy przez przyspieszenie nauki.
Informacje dodatkowe
Szkolenie kończy się wydaniem certyfikatu imiennego
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Dostęp do internetu, laptop/komputer, wideoaplikacja ZOOM lub dostęp do wersji w przeglądarce.