Kurs tematyczny

Integracje LLM, Automatyzacja

i Aplikacje AI w Praktyce

Kurs tematyczny

Integracje LLM, Automatyzacja

i Aplikacje AI w Praktyce

Kurs tematyczny

Integracje LLM, Automatyzacja

i Aplikacje AI w Praktyce

Dla kogo?

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą nauczyć się praktycznie wykorzystywać duże modele językowe i automatyzować procesy z ich pomocą. To idealna propozycja dla przyszłych specjalistów LLM, AI application developerów, a także inżynierów chcących tworzyć rozwiązania oparte na transfer learning i fine-tuningu. Sprawdzi się również dla tych, którzy planują rozwijać się w kierunku prompt engineering, budowy narzędzi AI-as-a-Service, rozwiązań no-code/low-code z AI oraz pracy nad integracją modeli z procesami biznesowymi czy systemami technicznymi.

SZYBKO

Dzięki AI nauka szybsza nawet o 20% 😋

Dedykowane narzędzia AI znacząco przyspieszają Twoją naukę. Z łatwością zdobywać będziesz nowe umiejętności, a każdy napotkany problem rozwiążesz w ułamkach sekund. 

SKUTECZNIE

Całodobowe wsparcie i feedback 24/7 🤯

Doskonale wytrenowany TutorAI dostępny przez 7 dni w tygodniu i 24 godziny na dobę. Dzięki temu już nic nie zblokuje Cię w nauce, nawet jeśli 3.00 nad ranem to Twój najbardziej produktywny moment.

O kursie

Ten kurs skupia się na zastosowaniach dużych modeli językowych (LLM) i automatyzacji w praktyce inżynierskiej. Uczestnicy uczą się komunikować z API (np. OpenAI, HuggingFace), przetwarzać dane wejściowe i wyjściowe oraz integrować AI z procesami biznesowymi i aplikacjami końcowymi.

Kurs obejmuje również zaawansowane techniki głębokiego uczenia, pozwalające tworzyć własne rozwiązania oparte na transfer learning, fine-tuningu i adaptacji istniejących modeli. Zwieńczeniem kursu jest projektowanie aplikacji AI, które mogą realnie wspierać pracę inżyniera – np. automatyczne generowanie kodu, przetwarzanie dokumentów, budowanie asystentów technicznych. To kurs dla tych, którzy chcą nie tylko trenować modele, ale także realnie je wdrażać i tworzyć z ich pomocą produkty o wartości użytkowej.

Program

  1. Wprowadzenie do zaawansowanych architektur sieci neuronowych (ResNet, GAN)
  2. Budowa i trening sieci konwolucyjnych (CNN) do analizy obrazów
  3. Sieci rekurencyjne (RNN) i ich zastosowanie w przetwarzaniu sekwencji
  4. Techniki augmentacji danych: Sposoby i narzędzia
  5. Głębokie uczenie przenośne: Wykorzystanie pretrenowanych modeli
  6. Optymalizacja hiperparametrów: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization
  7. Techniki unikania przeuczenia: Dropout, Early Stopping, Regularization
  8. Implementacja technik ensemble (Bagging, Boosting)
  9. Zaawansowane techniki obliczeniowe (TPU, Multi-GPU)
  10. Praktyczne zastosowania w różnych branżach: Obraz, tekst, sygnał
  11. Case study: Zaawansowany projekt deep learningowy
  1. Wprowadzenie do API: REST, SOAP, GraphQL
  2. Konfiguracja i autoryzacja w API OpenAI
  3. Wykonywanie zapytań GET i POST z użyciem HttpClient w .NET
  4. Serializacja i deserializacja JSON: Teoria i praktyka
  5. Zaawansowane techniki pracy z JSON: Schema, Validacja
  6. Praktyczne integracje API z aplikacjami Pythonowymi
  7. Obsługa błędów w komunikacji z API
  8. Debugowanie zapytań API: Narzędzia i techniki
  9. Implementacja LLM w aplikacjach: Praktyczne zastosowania
  10. Case study: Budowa aplikacji wykorzystującej API OpenAI
  11. Przyszłość komunikacji z API: Integracje z AI i LLM
  1. Automatyzacja kodowania z AI
  2. Asystenci kodowania: GitHub Copilot i alternatywy
  3. Testowanie kodu z AI
  4. Analizatory kodu oparte na AI
  5. Optymalizacja kodu za pomocą AI
  6. Refaktoryzacja kodu z AI
  7. AI w generowaniu dokumentacji
  8. Automatyczne tworzenie dokumentacji z AI
  9. Debugowanie kodu wspierane przez AI
  10. Zarządzanie projektami z AI
  11. AI w zarządzaniu zadaniami i backlogiem
  12. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) dla programistów
  13. Zastosowania NLP w kodowaniu i dokumentacji
  14. Zarządzanie danymi z AI
  15. Automatyzacja przetwarzania danych z AI
  1. Zasady pisania czystego kodu w Pythonie
  2. Wzorce projektowe i najlepsze praktyki w kodowaniu
  3. Podstawy kontroli wersji z Git: Clone, Commit, Push
  4. Rozgałęzianie i tworzenie pull requestów na GitHubie
  5. Zarządzanie zależnościami w projektach Pythonowych
  6. Konwencje nazewnictwa i dokumentowanie kodu
  7. Testowanie jednostkowe i integracyjne w Pythonie
  8. Narzędzia do analizy jakości kodu (pylint, flake8)
  9. Obsługa wyjątków i zarządzanie błędami
  10. Automatyzacja zadań z użyciem skryptów
  11. Praktyczne ćwiczenia: Refaktoryzacja istniejącego kodu

Efekty nauki

Uczestnik będzie potrafił korzystać z dużych modeli językowych, integrować je z aplikacjami i automatyzować procesy przy ich użyciu. Zdobędzie umiejętności projektowania rozwiązań opartych na LLM oraz budowania aplikacji AI z wartością biznesową i użytkową.

Po ukończeniu kursu możliwy jest rozwój jako specjalista ds. LLM, AI application developer, prompt engineer, lub twórca rozwiązań no-code/low-code z komponentami AI. Uczestnik może też budować narzędzia wspierające inne zespoły (np. AI-as-a-Service, wewnętrzne toolkity) lub rozwijać kompetencje w obszarze MLOps i zarządzania cyklem życia modeli.

Zakup kursu

ESSENTIAL (tematyczny)

Kod kursu: DEPDEV-AIML-LLM-C-ESS

✅ TutorAI dostępny 24/7
✅ Platforma edukacyjna z narzędziami AI
✅ QuizyAI, TestyAI, FiszkiAI
✅ Wykłady, projekty, zadania
✅ Oglądaj, słuchaj, czytaj i praktykuj
✅ Zaświadczenie o ukończeniu kursu
✅ Nielimitowane przerwy w kursie
✅ Elastyczny i indywidualny tryb nauki
✅ Dostęp do materiałów i nagrań

2.490 zł

1.990 zł

Sfinansuj naukę

Sprawdź możliwości finansowania nauki. Oferujemy szerokie możliwości finansowania, od tych dostępnych na rynku po indywidualne podejście i personalizowana politykę cenową.

+48 781 802 802

Powyższe ceny są cenami brutto zawierają podatek VAT, w wysokości 23%.