Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering
Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Grupa docelowa usługi
Specjaliści IT, analitycy danych, programiści, architekci rozwiązań, konsultanci technologiczni, specjaliści ds. automatyzacji i RPA, product ownerzy, managerowie innowacji, liderzy zespołów, specjaliści ds. marketingu i komunikacji, HR oraz przedsiębiorcy – wszyscy, którzy chcą praktycznie wykorzystać potencjał Sztucznej Inteligencji (AI) i Large Language Models (LLM), takich jak ChatGPT czy Microsoft Copilot, do tworzenia skutecznych promptów, automatyzacji procesów biznesowych, analizy i przetwarzania treści, budowy inteligentnych asystentów, optymalizacji pracy zespołów oraz wdrażania nowoczesnych rozwiązań opartych na modelach językowych w swojej organizacji.
- Minimalna liczba uczestników1
- Maksymalna liczba uczestników10
- Data zakończenia rekrutacji19-05-2026
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi16
- 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
Kurs AI – Sztuczna Inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering przygotowuje uczestnika do samodzielnego, świadomego i efektywnego wykorzystania modeli językowych w środowisku zawodowym. Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił skutecznie pracować z narzędziami opartymi na Large Language Models (LLM), takimi jak ChatGPT czy Microsoft Copilot, projektować precyzyjne i zaawansowane prompty (Prompt Engineering), automatyzować zadania związane z tworzeniem, analizą i przetwarzaniem tEfekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| definiuje pojęcia związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym oraz wyjaśnia, jak działają modele językowe typu GPT, rozróżnia modele konwersacyjne oraz wskazuje ich zastosowania w pracy umysłowej i twórczej, identyfikuje obszary wykorzystania AI w sprzedaży, marketingu, HR, finansach i obsłudze klienta, potrafi wykorzystywać narzędzia oparte na LLM, takie jak ChatGPT i Microsoft Copilot, do automatyzacji przetwarzania tekstu, analizy danych i raportowania, formułuje skuteczne prompty z uwzględnieniem kontekstu, intencji, precyzji oraz oczekiwanego formatu odpowiedzi, projektuje zaawansowane prompty poprzez definiowanie ról, etapowanie zadań oraz przekazywanie danych wejściowych, redaguje, skraca, rozwija i przekształca treści z użyciem AI, dostosowując styl i ton komunikacji do odbiorcy. | poprawne wyjaśnienie zasad działania modeli językowych GPT oraz ich zastosowań w biznesie, wskazanie praktycznych przykładów wykorzystania AI w różnych działach organizacji, opracowanie poprawnie sformułowanego promptu uwzględniającego kontekst, rolę modelu i oczekiwany format odpowiedzi, przygotowanie zaawansowanego promptu z podziałem na etapy oraz uzasadnienie jego konstrukcji, wykonanie zadania polegającego na redakcji, skróceniu lub przekształceniu treści przy użyciu AI, przeprowadzenie analizy dokumentu lub zestawienia danych i wygenerowanie poprawnego podsumowania, stworzenie planu, checklisty lub harmonogramu z wykorzystaniem AI, optymalizacja istniejącego promptu w celu poprawy jakości uzyskanych rezultatów, identyfikacja ryzyk związanych z wykorzystaniem AI (halucynacje, błędy interpretacyjne, dane wrażliwe) oraz wskazanie sposobów ich minimalizacji, zaproponowanie przykładowego usprawnienia procesu zawodowego z wykorzystaniem LLM. | Wywiad swobodny |
Cel biznesowy
Celem biznesowym usługi szkoleniowej „AI – Sztuczna Inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering” jest zwiększenie efektywności operacyjnej organizacji poprzez praktyczne wdrożenie narzędzi opartych na modelach językowych (LLM) do codziennych procesów biznesowych, analitycznych i komunikacyjnych.Po zakończeniu szkolenia oraz w okresie do 3 miesięcy od jego realizacji uczestnicy będą wykorzystywać narzędzia takie jak ChatGPT oraz Microsoft Copilot do automatyzacji tworzenia i redagowania treści, analizy dokumentów, generowania raportów, organizacji pracy oraz wsparcia procesów decyzyjnych.
W rezultacie nastąpi skrócenie czasu realizacji wybranych zadań administracyjnych, analitycznych i komunikacyjnych średnio o minimum 20–30%, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej jakości merytorycznej, zgodności z zasadami bezpieczeństwa informacji oraz standaryzacji tworzonych materiałów.
Cel zostanie osiągnięty poprzez nabycie przez uczestników praktycznych umiejętności projektowania i optymalizacji promptów, identyfikacji procesów możliwych do automatyzacji oraz wdrożenie co najmniej jednego usprawnienia opartego na LLM w środowisku pracy, potwierdzone zadaniem wdrożeniowym i ewaluacją po szkoleniu.
Efekt usługi
Efektem usługi jest podniesienie kompetencji uczestników w zakresie praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji oraz technik Prompt Engineering w codziennej pracy zawodowej, co prowadzi do realnej automatyzacji wybranych procesów oraz zwiększenia efektywności operacyjnej.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy potrafią samodzielnie projektować i optymalizować prompty, wykorzystywać narzędzia oparte na Large Language Models (LLM), takie jak ChatGPT oraz Microsoft Copilot, do tworzenia i redagowania treści, analizy dokumentów i danych, generowania raportów, organizowania pracy, przygotowywania materiałów prezentacyjnych i edukacyjnych oraz wspierania procesów decyzyjnych.
Uczestnicy stosują zasady bezpiecznego i odpowiedzialnego korzystania z AI (w tym ochrony danych i weryfikacji faktów), co przekłada się na skrócenie czasu realizacji wybranych zadań, ograniczenie liczby błędów wynikających z pracy manualnej oraz lepszą organizację pracy i przepływu informacji w organizacji.
Kryteria weryfikacji osiągnięcia efektu:
- wykonanie przez uczestników zadań praktycznych obejmujących tworzenie podstawowych i zaawansowanych promptów dopasowanych do konkretnych celów zawodowych,
- opracowanie i optymalizacja promptu z uwzględnieniem kontekstu, roli modelu, struktury odpowiedzi oraz iteracyjnej poprawy wyników,
- poprawność logiczna, adekwatność biznesowa i skuteczność przygotowanych rozwiązań z wykorzystaniem LLM,
- realizacja zadania polegającego na analizie dokumentu lub danych oraz wygenerowaniu poprawnego podsumowania lub rekomendacji,
- przygotowanie propozycji usprawnienia wybranego procesu zawodowego z wykorzystaniem AI wraz z uzasadnieniem biznesowym i identyfikacją potencjalnych ryzyk,
- potwierdzenie przez trenera osiągnięcia efektów na podstawie obserwacji pracy warsztatowej i oceny wykonanych zadań,
- pozytywna ocena realizacji efektu usługi w ankiecie ewaluacyjnej po zakończeniu szkolenia.
Metoda potwierdzenia osiągnięcia efektu usługi
Potwierdzeniem osiągnięcia efektu usługi jest dokumentacja z realizacji szkolenia obejmująca wykonane przez uczestników zadania warsztatowe, w tym opracowane prompty (podstawowe i zaawansowane), analizy dokumentów, wygenerowane raporty, podsumowania oraz propozycje usprawnień procesów z wykorzystaniem narzędzi opartych na Large Language Models (LLM), takich jak ChatGPT oraz Microsoft Copilot.
Ocena osiągnięcia efektów dokonywana jest na podstawie obserwacji pracy uczestników przez trenera oraz weryfikacji poprawności merytorycznej i logicznej przygotowanych promptów, adekwatności wygenerowanych treści, umiejętności ich optymalizacji oraz sposobu zastosowania w kontekście realnych procesów biznesowych.
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Moduł 1. Fundamenty sztucznej inteligencji i modeli językowych
- Czym jest sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML)
- Jak działają modele językowe typu GPT
- Mechanizm generowania odpowiedzi: kontekst, tokeny, predykcja
- Różnice między modelami konwersacyjnymi
- Obszary zastosowań AI w pracy umysłowej i twórczej
Moduł 2. Zastosowania AI w praktyce biznesowej
- Automatyzacja zadań: przetwarzanie tekstu, analiza danych, raportowanie
- Wsparcie dla działów: sprzedaży, marketingu, HR, finansów, obsługi klienta
- Wykorzystanie narzędzi takich jak ChatGPT i Microsoft Copilot w codziennej pracy
- Korzyści biznesowe oraz ograniczenia wdrożeń AI w organizacji
Moduł 3. Fundamenty Prompt Engineering
- Czym jest prompt i jak wpływa na jakość odpowiedzi
- Rola kontekstu, intencji i precyzji polecenia
- Struktura skutecznego promptu
- Przykłady skutecznych i nieskutecznych zapytań
- Najczęstsze błędy w komunikacji z AI
Moduł 4. Tworzenie zaawansowanych promptów
- Rozbijanie złożonych zadań na etapy (chain-of-thought)
- Tworzenie ról i person w promptach
- Przekazywanie danych wejściowych i instrukcji warunkowych
- Definiowanie struktury i formatu odpowiedzi
- Iteracyjna optymalizacja promptów
Moduł 5. Redagowanie i przekształcanie treści z pomocą AI
- Pisanie i edytowanie: maile, raporty, oferty, opisy, streszczenia
- Tworzenie wersji alternatywnych
- Skracanie i rozwijanie treści
- Zmiana stylu i tonu wypowiedzi w zależności od odbiorcy
- Optymalizacja językowa i korekta błędów
Moduł 6. Analiza danych i dokumentów
- Praca z tabelami i plikami tekstowymi
- Generowanie podsumowań i zestawień
- Interpretacja danych i wyciąganie wniosków
- Automatyczne wydobywanie kluczowych informacji z dokumentów
Moduł 7. Organizacja pracy i zarządzanie informacją
- Tworzenie planów, checklist i harmonogramów
- Generowanie notatek i podsumowań spotkań
- Tworzenie list zadań i priorytetyzacja
- Wsparcie procesów decyzyjnych i generowanie propozycji rozwiązań
Moduł 8. Kreatory zasobów i multimediów wspierane przez AI
- Tworzenie treści do prezentacji i materiałów edukacyjnych
- Generowanie testów, quizów i materiałów dydaktycznych
- Wsparcie przy tworzeniu materiałów graficznych i wizualizacji
- Generowanie długich form tekstowych: artykułów, raportów, scenariuszy
- Asystenci wspierający wyszukiwanie informacji i redakcję treści
Moduł 9. Warsztaty praktyczne – projektowanie promptów
- Tworzenie promptów pod konkretne cele zawodowe uczestników
- Analiza i optymalizacja istniejących promptów
- Praca na rzeczywistych przykładach z organizacji uczestników
- Konsultacje i doskonalenie rozwiązań
Moduł 10. Etyka, bezpieczeństwo i prawo w korzystaniu z AI
- Ochrona danych osobowych (RODO) – dobre praktyki
- Odpowiedzialność za treści generowane przez AI
- Weryfikacja faktów i ograniczanie halucynacji modeli
- Wyzwania etyczne: transparentność, manipulacja, prawa autorskie
Moduł 11. Integracja AI z codzienną pracą i rozwój technologii
- Automatyzacja procesów organizacyjnych
- Integracja AI z dokumentami, formularzami i systemami pracy
- Identyfikacja obszarów możliwych do wdrożenia
- Kierunki rozwoju technologii AI: agenci AI, współpraca modeli, długoterminowe zastosowania
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat 1 z 3 Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering | Prowadzący ALEKSANDRA FYDA-SIWEK | Data realizacji zajęć 21-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 07:00 |
Przedmiot / temat 2 z 3 Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering | Prowadzący ALEKSANDRA FYDA-SIWEK | Data realizacji zajęć 22-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 15:50 | Liczba godzin 06:50 |
Przedmiot / temat 3 z 3 Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 22-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:50 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 00:10 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 1 790,88 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 1 456,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 111,93 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 91,00 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
ALEKSANDRA FYDA-SIWEK
Na co dzień zajmuje się automatyzacją procesów, optymalizacją pracy zespołów oraz wdrażaniem rozwiązań opartych o AI i narzędzia Microsoft. W pracy z klientami koncentruje się przede wszystkim na realnych potrzebach organizacji i rozwiązywaniu konkretnych problemów biznesowych – tak, aby technologia faktycznie usprawniała codzienną pracę.
Absolwentka Matematyki Stosowanej na AGH oraz kierunku Business Intelligence w WSB. Specjalizuje się w automatyzacji procesów, rozwiązaniach opartych o sztuczną inteligencję oraz ekosystemie Microsoft (m.in. Microsoft 365, Power Platform, Power BI, Copilot). Łączy podejście analityczne z praktycznym wdrażaniem narzędzi w organizacjach – od warsztatów, przez szkolenia, po konsultacje wdrożeniowe.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
📦 Standard Cognity dla szkoleń zdalnych
W ramach szkoleń online Cognity uczestnicy otrzymują kompleksowe warunki do komfortowej i efektywnej nauki:
🎥 Dostęp do nagrania szkolenia – możliwość powrotu do materiału po szkoleniu.
📁 Komplet plików szkoleniowych – prezentacje, ćwiczenia, przykłady do dalszej pracy.
📜 Certyfikat ukończenia szkolenia – potwierdzenie udziału w kursie.
🤝 Opieka poszkoleniowa – możliwość konsultacji po szkoleniu.
👨🏫 Doświadczony trener – praktyk, który prowadzi szkolenie w formie warsztatowej i pracuje na realnych przykładach biznesowych.
👉 Szczegóły szkolenia: Kurs AI Sztuczna inteligencja i GPT w praktyce. Prompt Engineering
https://www.cognity.pl/kurs-ai-sztuczna-inteligencja-i-gpt-w-praktyce-prompt-engineering
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Szkolenie na platformie Zoom lub Teams.