AI dla programistów – od pomysłu do MVP

Możliwość dofinansowania

AI dla programistów – od pomysłu do MVP

Numer usługi 2026/02/16/202247/3337834
JSYSTEMS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
Brak ocen dla tego dostawcy
4 920,00 PLN
brutto
4 000,00 PLN
netto
140,57 PLN
brutto/h
114,29 PLN
netto/h
118,13 PLN
cena rynkowa
zdalna w czasie rzeczywistym
Usługa szkoleniowa
35 h
15.06.2026 do 19.06.2026
0 zapisanych uczestników
Obserwuj
Zapisz się
Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Informacje podstawowe

  • Kategoria
    Informatyka 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 uczestników
    6
  • Maksymalna liczba uczestników
    15
  • Data zakończenia rekrutacji
    11-06-2026
  • Forma prowadzenia usługi
    zdalna w czasie rzeczywistym
  • Liczba godzin usługi
    35
  • Podstawa uzyskania wpisu do BUR
    Certyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych

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 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

Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.
Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
TAK
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
TAK
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
TAK

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

Liczba przedmiotów/zajęć: 0
Harmonogram
Przedmiot / temat zajęćProwadzącyData realizacji zajęćGodzina rozpoczęciaGodzina zakończeniaLiczba godzin
Brak wyników.

Cena

Cennik
Cennik
Rodzaj cenyCena
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

Liczba prowadzących: 1
1 z 1
Łukasz Matueszewski
Z Web Developmentem związany od 2003r, a z branżą szkoleń IT od 2010r. Pracował w wielu projektach dla globalnych korporacji (m.in. Roche, Fiji Water) oraz międzynarodowych startupów. Zarówno Full-Stack (TypeScript, React/Next, Node, Python, PHP, CI/CD, VPS, Cloud) i Desktop (Electron, Swift, Tauri, Rust).

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 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

Dostęp do internetu, laptop/komputer, wideoaplikacja ZOOM lub dostęp do wersji w przeglądarce.

Kontakt

Biuro Obsługi Klienta
E-mail
biuro@jsystems.pl
Telefon
(+48) 534 506 503