An AI Assistant on Your Company Knowledge, Without Code - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w lokalizacji Polsce (online lub stacjonarne) skierowane jest do inżynierów AI oraz programistów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą zdobyć fundamenty wiedzy na temat zasad i praktyk inżynierii AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje i technologie stojące za sztuczną inteligencją oraz uczeniem maszynowym.
• Implementować podstawowe modele uczenia maszynowego przy użyciu TensorFlow i PyTorch.
• Stosować techniki AI do rozwiązywania praktycznych problemów w rozwoju oprogramowania.
• Zarządzać projektami AI oraz zapewniać ich utrzymanie, stosując najlepsze praktyki inżynierii AI.
• Rozpoznawać implikacje etyczne i odpowiedzialność wiążącą się z tworzeniem systemów AI.

To dwudniowy, praktyczny program, który wyposaża uczestników w umiejętności niezbędne do skutecznego, bezpiecznego i spójnego wykorzystania narzędzi generatywnej AI w pracach technicznych i operacyjnych. Szkolenie koncentruje się na transformacji AI w niezawodnego asystenta na co dzień, wspierającego tworzenie i poprawianie dokumentacji, strukturowanie wymagań, przyspieszanie analiz i raportowania, wspieranie rozwiązywania problemów oraz upraszczanie komunikacji międzyfunkcyjnej. Uczestnicy poznają sprawdzone wzorce tworzenia promptów, techniki walidacji służące redukcji błędów i “halucynacji” oraz lekkie praktyki governance zapewniające ochronę poufnych informacji oraz własności intelektualnej. Kurs jest zaprojektowany tak, aby uczestnicy otrzymali od razu gotowe do użycia szablony, przepływy pracy oraz powtarzalną metodologię pracy wspomaganej przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów AI i programistów o średnim i zaawansowanym poziomie doświadczenia, którzy chcą budować inteligentne aplikacje z wykorzystaniem AI i ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zaawansowane koncepcje i technologie stojące za AI i ML.
• Analizować i wizualizować dane w celu wsparcia rozwoju modeli AI/ML.
• Skutecznie budować, trenować i wdrażać modele AI/ML.
• Tworzyć inteligentne aplikacje, które rozwiązują realne problemy.
• Oceniać etyczne implikacje zastosowań AI w różnych branżach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów IT na poziomie początkującym, którzy chcą zdobyć podstawową wiedzę na temat inteligentnych aplikacji i ich zastosowań w różnych branżach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć historię, zasady i wpływ sztucznej inteligencji.
• Identyfikować i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Skutecznie zarządzać i analizować dane dla aplikacji AI.
• Rozpoznawać praktyczne zastosowania i ograniczenia AI w różnych sektorach.
• Dyskutować na temat etycznych aspektów i społecznych implikacji technologii AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców danych, inżynierów oraz praktyków AI, którzy chcą opanować zawiłości inteligentnych aplikacji i wykorzystać je do rozwiązywania złożonych, rzeczywistych problemów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać i analizować zaawansowane architektury uczenia głębokiego.
• Stosować uczenie maszynowe na dużą skalę w środowisku rozproszonym.
• Projektować i wykonywać modele uczenia ze wzmocnieniem do podejmowania decyzji.
• Tworzyć zaawansowane systemy NLP do rozumienia języka.
• Wykorzystywać techniki przetwarzania obrazu i wideo.
• Rozwiązywać kwestie etyczne związane z rozwojem i wdrażaniem systemów AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych naukowców danych oraz programistów, którzy chcą poznać Milvus i jego praktyczne zastosowania w różnych scenariuszach AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i funkcje Milvus.
• Wdrożyć bazy danych wektorowych w różnych aplikacjach AI.
• Wykonywać wyszukiwania podobieństw z wysoką dokładnością i szybkością.
• Zastosować Milvus do rzeczywistych wyzwań AI.

Niniejsze szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do naukowców danych i programistów na poziomie podstawowym do średnio zaawansowanego, którzy chcą nauczyć się stosowania Pinecone w różnych scenariuszach AI, począwszy od wyszukiwania semantycznego, po personalizację.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• zrozumieć architekturę i funkcje Pinecone.
• implementować bazy danych wektorowych w różnych aplikacjach AI.
• wykonywać wyszukiwanie podobieństw z wysoką dokładnością i szybkością.
• stosować Pinecone do rozwiązywania praktycznych wyzwań AI.

Sztuczna inteligencja (AI) szybko staje się fundamentem nowoczesnego zarządzania produktami — transformując sposób, w jaki odkrywamy potrzeby klientów, definiujemy rozwiązania i podejmujemy decyzje. Podobnie jak elektryzacja zrewolucjonizowała przemysł, AI przeobraża sposób, w jaki produkty są tworzone, walidowane i rozwijane.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, realizowane na żywo (online lub stacjonarnie), jest skierowane do Product Ownerów, Scrum Masterów i Agile Coachów, którzy chcą zrozumieć, w jaki sposób AI może wzmocnić rolę Product Ownera i usprawnić proces decyzyjny.

Na koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji oraz rozróżniać między tradycyjnym AI a Generatywnym AI (GenAI).
• Stosować siedem preferowanych postaw Product Ownera (w tym nową postawę Orchestratora) i wykorzystywać AI do wzmocnienia każdej z nich — takiej jak Wizjonera, Eksperymentatora lub Reprezentanta Klienta.
• Opanować skuteczną technikę tworzenia zapytań (prompting) i traktować narzędzia AI jako inteligentnych współpracowników z wyspecjalizowanymi umiejętnościami.
• Poszerzać zrozumienie klienta i tworzyć wspierane przez AI persony do testowania hipotez i odkrywania potrzeb, przy jednoczesnym zachowaniu autentycznego kontaktu z klientem.
• Rozwijać i komunikować jasną wizję produktu, korzystając ze strukturalnych ram, takich jak Ramka 3x3, wykorzystując AI do kształtowania i wizualizacji narracji.
• Wykorzystywać narzędzia GenAI do przyspieszania prototypowania i testowania hipotez, np. generowania makiety lub koncepcji produktowej.
• Wspierać decyzje produktowe, używając narzędzi AI do analizowania, priorytetyzowania i oceniania funkcji na podstawie wartości, wykonalności i wpływu na użytkownika.
• Automatyzować lub delegować rutynowe codzienne zadania (e-maile, zarządzanie interesariuszami, notatki) za pomocą AI, aby skupić się na pracy strategicznej i twórczej.
• Prowadzić dyskusje na temat etyki AI, obciążeń (bias) i bezpieczeństwa danych, zapewniając odpowiedzialne i trwałe wdrożenie AI.
• Identyfikować i projektować wartościowe przypadki użycia AI dostosowane do konkretnego produktu i kontekstu organizacyjnego.
• Eksploatować i eksperymentować z około 20 różnymi narzędziami i modelami AI — od asystentów produktywności i platform prototypowania po generatywne rozwiązania wideo, graficzne i kodowe.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów i administratorów baz danych, którzy chcą poznać podstawy baz danych wektorowych, w tym ich strukturę, działanie i przypadki użycia.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć koncepcję i cel baz danych wektorowych.
• Rozpoznać różnice między bazami danych wektorowymi a tradycyjnymi.
• Poznać podstawowe techniki tworzenia i zarządzania danymi wektorowymi.
• Wykonywać proste wyszukiwania podobieństw.
• Docenić rolę baz danych wektorowych w aplikacjach sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów uczenia maszynowego, którzy chcą opanować korzystanie z baz danych wektorowych w celu tworzenia skalowalnych, wysokowydajnych aplikacji AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady działania baz danych wektorowych.
• Poznać techniki tworzenia i zarządzania osadzeniami wektorowymi.
• Poznać strategie indeksowania danych o wysokiej wymiarowości.
• Rozwinąć umiejętności wykonywania efektywnych wyszukiwań podobieństw.
• Zastosować wiedzę o bazach danych wektorowych w projektach uczenia maszynowego.