Plan Szkolenia

Moduł 1: Wprowadzenie & Teoria AI

  • Podejście oparte na modelach: AI jako problem inżynieryjny.
  • Demistifikacja „Ducha w Maszynie”: Co to jest AI a czym nie jest.
  • Ewolucja technologii: Od BERT do Transformerów.
  • Domeny generatywne: Analiza, kreatywność, badania, obraz, muzyka i wideo.
  • Zarządzanie danymi: Słupy, audyty i trendy badawcze (Multimodalność, Agenty, RAG, LLM vs. SLM).
  • Ciemna strona: Etyka, prawa autorskie, uprzedzenia, halucynacje i inżynieria społeczna.
  • Ocena ryzyka: Otrucie danymi, Nepenthes i ryzyko „uproszczenia” ludzkiego talentu.
  • Taksonomia modeli: Fundusze vs. Zadanie specyficzne; Zamknięte vs. Otwarte modele wagi.

Moduł 2: Obecny krajobraz & zestaw narzędzi

  • Areny modeli językowych: Porównanie wydajności i wskaźników.
  • Kryteria zakupu profesjonalnego: Koszt, opóźnienia, prywatność i blokada dostawcy.
  • Przegląd dużych modeli: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini i Grok.
  • Modele nisze & małe: Manus, SpecKit.
  • Generacja graficzna: Perchance
  • Ograniczenia techniczne: Kontekst vs. koszt tokenów.

Moduł 3: Interakcja - Inżynieria promptów i kontekstu

  • Ramy weryfikacji: Kompletność, spójność i sprawdzalność.
  • Strategia RAG: Kiedy używać Generacji Wzmocnionej Pobieraniem vs. dopasowywania.
  • ROI AI: Koszty utrzymania vs. zyski produkcyjne.
  • Zaawansowane techniki: 20+ metod promptów i RAG z przykładami z życia.
  • Nowe tereny do badania: Triangulacja, Przegląd Mapy & Terenu, a generacja oparta na modelach.

Moduł 4: AI w Zarządzaniu Zwinymi Projektami

  • Pilot Superkomputera: AI jako silnik automatyzacji.
  • Podejmowanie decyzji: Odpowiedzialność człowieka vs. asystencja AI.
  • AIOps & GitOps: Integracja AI w przepływ operacyjny.
  • Łańcuchy narzędzi i potoki: Tworzenie płynnego środowiska sterowanego przez AI.
  • Artefakty zwinne: Backlog, mapa drogi i inżynieria wymagań.
  • Zarządzanie precyzyjne: Planowanie pojemności i szacowania (Dokładność vs. Precyzja).
  • Posiadanie produktu: Ideacja, analiza funkcji i ryzyka vibe-coding.
  • Ryzyko & Scenariusze: Planowanie „Co jeśli” i automatyczne zarządzanie ryzykiem.
  • Uszlęgniawianie: Opis i uszlęgniawianie przypadków użycia i user story.

 

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie Manifestu Zwinnego i ramówki Scrum.
  • Doświadczenie w zarządzaniu projektami, owocach produkcyjnych lub liderstwie zespołowym.
  • Nie wymagane jest wcześniejsze doświadczenie w programowaniu lub inżynierii AI, choć ogólna znajomość narzędzi cyfrowych jest zalecana.

Audience

  • Menedżerowie Zwinnych Projektów i Scrum Masters.
  • Product Owners i Product Managers.
  • Liderzy zespołów IT i Menedżerowie Dostarczania.
  • Analitycy biznesowi pracujący w środowiskach zwinnych.
  • Menedżerowie operacji zainteresowani AIOps.

 

 7 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie