Umiejętność skutecznej komunikacji człowieka z AI

Szkolenie realizowane jest w godzinach zegarowych, w formie synchronicznej zdalnej (na żywo z trenerem). Każdy moduł tematyczny zawiera część wykładową i ćwiczenie praktyczne. Uczestnicy pracują samodzielnie z wybranym narzędziem AI (ChatGPT lub Gemini – wersja bezpłatna wystarczająca do wszystkich ćwiczeń).

PODSTAWY AI

• Definicja i historia sztucznej inteligencji (od Turinga i McCarthy'ego po GPT-5 i Claude)
• Typy inteligencji wg Gardnera i analogie z możliwościami AI
• Typy systemów AI: wąska AI, AGI, modele dyskryminatywne vs. generatywne
• Architektura Transformer, tokenizacja, LLM – jak AI 'widzi' tekst i generuje odpowiedzi; ograniczenia okna kontekstowego

PROMPT ENGINEERING: PODSTAWY

• Definicja, cele i historia promptowania (2017–2025+)
• Przegląd modeli AI: GPT-4o, Claude, Gemini, Grok – kiedy używać którego; porównanie możliwości
• Ćwiczenie 1: dobry vs. zły prompt – wpływ promptu na jakość odpowiedzi AI
• Anatomia dobrego promptu: kontekst, rola/persona, zadanie, format, przykłady, ograniczenia
• Ćwiczenie 2: rola i persona – 3 różne style komunikacji z AI do tego samego celu
• Zadania, długość, formatowanie, przejrzystość, dokumentacja i wersjonowanie promptów
• Techniki weryfikacji odpowiedzi AI: schemat oceny (trafność / dokładność / kompletność / użyteczność)
• Ćwiczenie 3: budowa kompletnego, ustrukturyzowanego promptu wg anatomii

ZAAWANSOWANE TECHNIKI PROMPTOWANIA

• Techniki N-shot: zero-shot, one-shot, few-shot – kiedy podawać przykłady, a kiedy nie
• Ćwiczenie 4: few-shot prompting – klasyfikacja i ekstrakcja danych
• Chain-of-Thought (CoT) – wymuszanie rozumowania krok po kroku w zadaniach logicznych i analitycznych
• Ćwiczenie 5: CoT – rozwiązywanie problemów krok po kroku
• Self-Consistency – generowanie wielu ścieżek rozumowania i wybór najspójniejszej odpowiedzi
• Ćwiczenie 6: Self-Consistency jako narzędzie weryfikacji odpowiedzi AI
• Meta Prompting – AI jako optymalizator własnych promptów
• Ćwiczenie 7: Meta Prompting (etap 1: własny prompt; etap 2: AI optymalizuje prompt)

MODUŁ 4 – RAG, AUTOMATYZACJA I FRAMEWORKI

• Generate Knowledge Prompting – generowanie wiedzy kontekstowej przed odpowiedzią na pytanie
• Ćwiczenie 8: GKP – generowanie faktów branżowych przed analizą
• Prompt Chaining i Tree of Thoughts – łańcuchy promptów i drzewa alternatywnych rozwiązań
• Ćwiczenie 9: Prompt Chaining – wieloetapowy proces twórczy
• RAG (Retrieval Augmented Generation): schemat działania, chunki, pułapki RAG, grafy wiedzy
• Ćwiczenie 10: RAG – klasyczny schemat promptu RAG; identyfikacja pułapek w scenariuszach
• ART (Automatic Reasoning and Tool-Use) – agenci AI z autonomicznym doborem narzędzi
• Ćwiczenie 11: agent AI z użyciem narzędzi (kalkulator, wyszukiwarka, kursy walut)

MODUŁ 5 – PODSUMOWANIE I KRYTYCZNE KORZYSTANIE Z AI

• Porównanie technik promptowania i kiedy używać której (tabela zbiorcza – Złożoność / Dokładność / Szybkość)
• Frameworki: CREATE, RISE, RACE, CLEAR – zastosowania i przykłady praktyczne
• Halucynacje AI: przyczyny (dane, architektura, metody generowania), przykłady, metody redukcji
• Ćwiczenie 12: porównanie modeli AI, optymalizacja promptu (meta prompting); analiza wiarygodności odpowiedzi AI; łączenie odpowiedzi AI z własną wiedzą zawodową
• Przyszłość Prompt Engineeringu (2025–2035+), narzędzia i bazy wiedzy

WALIDACJA (16:15–17:00) | Ocena obszarów: Wiedza (W) + Umiejętności (U)

• Arkusz ćwiczenia zaliczeniowego (oceniany zdalnie przez zewnętrznego Walidatora): przekształcenie min. 3 złych promptów w dobre z identyfikacją błędu, analiza 2 odpowiedzi AI zawierających celowe błędy (weryfikacja wiarygodności) oraz wskazanie, które elementy odpowiedzi AI uczestnik akceptuje, modyfikuje lub odrzuca na podstawie własnej wiedzy zawodowej; ocenie podlega też prompt z Ćwiczenia 3 (Moduł 2), oceniany wg anatomii promptu i dopasowania do celu zawodowego
• Test końcowy z wynikiem generowanym automatycznie (min. 70% = zaliczenie) – obejmuje wyłącznie wiedzę z zakresu W (Wiedza); efekty U i KS są oceniane odrębnie na podstawie arkuszy ćwiczeń i ankiety ewaluacyjnej
• Ankieta ewaluacyjna (wypełniana po teście końcowym): pisemna deklaracja gotowości do stosowania AI w pracy zawodowej oraz potwierdzenie przesłania co najmniej 2 z 3 wskazanych arkuszy ćwiczeń – dowód dla kompetencji społecznych (KS)

Każdy uczestnik otrzymuje (elektronicznie, do 3 dni roboczych po szkoleniu):

• Prezentacja szkoleniowa (PDF, 125+ slajdów) – pełna agenda, definicje, porównania, przykłady promptów
• Arkusz ćwiczeń (PDF/DOCX) – 12 ćwiczeń z instrukcjami i miejscem na notatki
• Quick Reference Card – karta referencyjna z technikami i frameworkami (A4 PDF)
• Zestaw szablonów promptów (DOCX) – gotowe szablony wg CREATE, RISE, RACE, CLEAR
• Schemat weryfikacji odpowiedzi AI (PDF) – schemat krytycznej oceny wiarygodności informacji z AI
• Lista zasobów i narzędzi – platformy, bazy promptów, kursy do samodzielnego dalszego rozwoju

Zaświadczenie ukończenia szkolenia z wykazem efektów uczenia się (W/U/KS) i wynikiem testu (PDF)

Komputer PC/Mac lub tablet z kamerą i mikrofonem; aktualna przeglądarka (Chrome, Edge, Firefox, Safari)

Min. 5 Mbit/s download, 2 Mbit/s upload; stabilne połączenie.

Klient MS Teams/Zoom/Google/ (bezpłatny) lub dostęp przez przeglądarkę;

Konto na platformie AI (ChatGPT.com lub Gemini.google.com – bezpłatne)