Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
DZIEŃ PIERWSZY
Moduł 1: Panorama rewolucji AI – co trzeba wiedzieć o sztucznej inteligencji (3h)
-
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji: co to jest AI i dlaczego jest kluczowa dla
nowoczesnych organizacji -
Przegląd globalnych trendów w AI: jak sztuczna inteligencja zmienia sektory
gospodarki, rynek pracy i zarządzanie - Co aktualnie potrafi AI? Najciekawsze, najbardziej użyteczne i najlepsze narzędzia AI
-
Narzędzia i modele AI do tworzenia multimediów (DaLL-E, Midjourney, Sora, Runway,
ElevenLabs, Udio) - Ekosystem rozwiązań AI dla biznesu – agregatory narzędzi i narzędzia specjalistyczne
- Platformy do automatyzacji procesów no-code (Make, Zapier) – omówienie możliwości
Moduł 2: Fundamenty technologii AI – od teorii do praktycznego wykorzystania (1h)
-
Przystępne wprowadzenie do technologii AI – uczenie maszynowe, sieci neuronowe i
duże modele językowe (LLM) -
Jak działa LLLM? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i predykcja kolejnego
tokenu - Znaczenie NLP w nowoczesnych gospodarkach usługowych.
-
Porównanie ChatGPT i innych dużych modeli językowych (Claude, Google Gemini, MS
Copilot, DeepSeek, Grok) – możliwości, różnice, zastosowania -
Główne ograniczenia AI (halucynacje, uprzedzenia, niepełna wiedza) i sposoby ich
adresowania
Moduł 3: Warsztaty praktyczne – pierwsze kroki z ChatGPT (4h)
- Omówienie interfejsu i podstawowych funkcjonalności ChatGPT
- Ochrona prywatności przy pracy z ChatGPT - kontrolki danych i ustawienia pamięci
-
Tworzenie skutecznych promptów – instrukcje, kontekst, persona, warstwa
emocjonalna - Generowanie i edycja treści biznesowych z pomocą AI
- Tworzenie materiałów marketingowych
- Badania rynku, analiza konkurencji, prospecting
- Automatyzacja przygotowywania ofert handlowych
- Raportowanie, analiza danych i wizualizacja danych
- Planowanie strategiczne, burze mózgów, wsparcie procesów kreatywnych
DZIEŃ DRUGI
Moduł 4: Efektywna współpraca AI – techniki i dobre praktyki inżynierii promptów (3h)
-
Wprowadzenie do prompt engineering: jak tworzyć efektywne polecenia dla narzędzi
opartych na AI -
Główne techniki inżynierii promptów - one-shot, few-shot, łańcuch myśli, drzewo
myśli, dekompozycja, prompty refleksyjne, metaprompty - Zaawansowane prompty proceduralne do realizacji złożonych zadań
- Zaawansowane narzędzia ChatGPT – modele rozumujące, DeepResearch, Canvas,
- Zarządzanie dużym oknem kontekstowym, planowanie przepływów konwersacji
- Praca z własnymi plikami, tworzenie bazy wiedzy kontekstowej
- Raportowanie, analiza i wizualizacja danych z użyciem AI
Moduł 5: Warsztaty praktyczne - tworzenie własnego asystenta AI (2,5h)
-
Definiowanie problemów do rozwiązania przy pomocy asystentów AI, na podstawie
kontekstu organizacyjnego -
Uczestnicy pracują nad stworzeniem prototypu osobistego asystenta AI dla
wybranych zastosowań w swojej pracy - Prezentacja i ocena wypracowanych rozwiązań
Moduł 6: Bezpieczeństwo AI - jak używać sztucznej inteligencji odpowiedzialnie i legalnie?
(1,5h)
- Jak sztuczna inteligencja wykorzystuje nasze dane?
- Polityki prywatności dostawców systemów AI
- Przestrzeganie wymogów RODO w kontekście pracy z AI
- AI Act – główne ustalenia i wymogi regulacji AI w Unii Europejskiej
-
Prawo własności intelektualnej w kontekście treści tworzonych przez AI – aktualne
przepisy i możliwe ryzyka
Moduł 7: Praktyczne aspekty wdrażania AI w organizacji (1h)
-
Zarządzanie zmianą w erze AI, kluczowe elementy wdrażania rozwiązań AI w
organizacji -
Budowanie kultury AI, identyfikacja szkodliwych i budowanie odpowiednich postaw
wobec AI - Dyskusja grupowa: planowanie wdrożenia narzędzi AI w organizacji
- Podsumowanie szkolenia, sesja pytań i odpowiedzi
Wymagania
Nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z AI
14 godzin
Opinie uczestników (1)
Porównanie między GenAI a przyjaznymi warunkami w klasie GenAI, or Generative Artificial Intelligence, refers to AI models that can generate new content such as text, images, or music. These models learn patterns from existing data and create new, similar data. They are used in various applications like creating realistic images, generating human-like text, and composing music. GenAI can also be applied in educational settings to create personalized learning materials, automated content generation, and intelligent tutoring systems. On the other hand, a friendly condition in class refers to an environment that is supportive, inclusive, and conducive to learning. This includes factors like positive teacher-student relationships, a safe and respectful classroom atmosphere, and the use of engaging teaching methods. A friendly condition in class can enhance students' motivation, engagement, and overall academic performance. When comparing GenAI and friendly conditions in class, it's important to consider their roles and impacts. GenAI can provide innovative tools and resources for education, but it may lack the human touch and emotional support that a friendly classroom environment offers. Friendly conditions in class are crucial for students' social and emotional development, while GenAI can supplement these conditions by providing personalized and adaptive learning experiences. In conclusion, both GenAI and friendly conditions in class have their unique advantages. GenAI can revolutionize education through technology, while friendly conditions in class ensure a supportive and inclusive learning environment. Ideally, a combination of both can create a well-rounded and effective educational experience.
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
Szkolenie - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
