Introduction to LLMs and AI Tool Integration - Plan Szkolenia

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i efektywne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji za pomocą Ollama.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnej obróbki sztucznej inteligencji.
• Integrować modele sztucznej inteligencji w bezpieczne przepływy pracy w przedsiębiorstwie.
• Optymalizować wydajność sztucznej inteligencji przy zachowaniu prywatności danych.
• Automatyzować procesy biznesowe przy użyciu możliwości sztucznej inteligencji na miejscu.
• Zapewnić zgodność z politykami bezpieczeństwa i zarządzania przedsiębiorstwa.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych twórców treści, pisarzy i marketerów, którzy chcą wykorzystać Claude AI do generowania, edycji i podsumowywania treści w celu ulepszenia blogów, raportów i materiałów marketingowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać Claude AI do burzy mózgów i rozwijania pomysłów.
• Ulepszać pisanie za pomocą edycji i korekty wspomaganej przez AI.
• Generować podsumowania dla długich treści i raportów.
• Zautomatyzować tworzenie kopii marketingowych dla różnych platform.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi aplikacjami, budować chatboty oparte na AI i zwiększać funkcjonalność oprogramowania dzięki automatyzacji opartej na AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Korzystać z interfejsu API Claude AI w celu zintegrowania sztucznej inteligencji z aplikacjami.
• Rozwijać chatboty i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji.
• Ulepszać aplikacje za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i NLP.
• Optymalizować i dostrajać modele Claude AI dla różnych przypadków użycia.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zintegrować Claude AI ze swoimi codziennymi przepływami pracy, aby poprawić wydajność i automatyzację.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Używać Claude AI do automatyzacji powtarzalnych zadań i usprawniania przepływów pracy.
• Zwiększyć produktywność osobistą i zespołową za pomocą automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji.
• Zintegrować Claude AI z istniejącymi narzędziami i platformami biznesowymi.
• Zoptymalizować podejmowanie decyzji i zarządzanie zadaniami w oparciu o sztuczną inteligencję.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrażać, optymalizować i integrować LLM przy użyciu Ollama.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Konfigurować i wdrażać LLM przy użyciu Ollama.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i efektywności.
• Wykorzystać akcelerację GPU w celu poprawy szybkości wnioskowania.
• Zintegrować Ollama z przepływami pracy i aplikacjami.
• Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli AI w czasie.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) skierowane jest do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosowywać i personalizować modele AI na Ollama w celu poprawy wydajności i aplikacji specyficznych dla danego dziedziny.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić efektywne środowisko do dostosowywania modeli AI na Ollama.
• Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostosowywania i uczenia wzmacniającego.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
• Wdrożyć spersonalizowane modele w środowiskach produkcyjnych.
• Ocenić poprawy modeli i zapewnić ich niezawodność.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers who wish to integrate AI functionalities into their applications using Google Gemini AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of large language models.
• Set up and use Google Gemini AI for various AI tasks.
• Implement text-to-text and image-to-text transformations.
• Build basic AI-driven applications.
• Explore advanced features and customization options in Google Gemini AI.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level content creators who wish to utilize Google Gemini AI to enhance their content quality and efficiency.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role of AI in content creation.
• Set up and use Google Gemini AI to generate and optimize content.
• Apply text-to-text transformations to produce creative and original content.
• Implement SEO strategies using AI-driven insights.
• Analyze content performance and adapt strategies using Gemini AI.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level customer service professionals who wish to implement Google Gemini AI in their customer service operations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the impact of AI on customer service.
• Set up Google Gemini AI to automate and personalize customer interactions.
• Utilize text-to-text and image-to-text transformations to improve service efficiency.
• Develop AI-driven strategies for real-time customer feedback analysis.
• Explore advanced features to create a seamless customer service experience.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level data analysts and business professionals who wish to perform complex data analysis tasks more intuitively across various industries using Google Gemini AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamentals of Google Gemini AI.
• Connect various data sources to Gemini AI.
• Explore data using natural language queries.
• Analyze data patterns and derive insights.
• Create compelling data visualizations.
• Communicate data-driven insights effectively.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów biznesowych, zespołów obsługi klienta i entuzjastów technologii, którzy chcą zrozumieć podstawy Claude AI i wykorzystać ją w aplikacjach biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć możliwości i przypadki użycia Claude AI.
• Skutecznie skonfigurować i współdziałać z Claude AI.
• Zautomatyzować biznesowe przepływy pracy za pomocą konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
• Zwiększyć zaangażowanie klientów i wsparcie za pomocą rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollama do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych maszynach.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
• Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
• Wdrożyć i interagować z modelami LLM za pomocą Ollama.
• Optymalizować wydajność i zużycie zasobów dla obciążeń AI.
• Badanie przypadków użycia wdrażania lokalnego AI w różnych branżach.