AI Master: sztuczna inteligencja w praktyce
Od skutecznych poleceń do automatyzacji zadań. Kompleksowe szkolenie 54 godziny dydaktyczne — fundamenty, prompt engineering, asystenci, praca z dokumentami, agenci AI, automatyzacja.
Program szkolenia
Fundamenty AI i prompt engineering
Mapa zastosowań, jak naprawdę działa LLM, wybór narzędzia, budowa profesjonalnego promptu, biblioteka poleceń.
- Mapa 9 rodzin zastosowań
- Fundamenty modeli i "ściana kontekstu"
- GPT-5 vs Claude vs Gemini vs Perplexity
- Framework promptu ROLA-CEL-KONTEKST-FORMAT
Osobiści asystenci AI i personalizacja
Projekty, Custom GPTs, Gems — budowa własnego asystenta z wiedzą, warsztat iteracyjnego dopracowania.
- Personalizacja w ChatGPT/Claude/Gemini
- System prompt - anatomia i standardy
- Warsztat: pierwsza wersja asystenta
- Testy, diagnoza błędów, dopracowanie
Praca z dokumentami i wieloplikowa analiza
Analiza wielu plików naraz, wyciąganie danych, wykrywanie sprzeczności, raporty, weryfikacja i ślad źródłowy.
- NotebookLM + Claude Projects
- Wykrywanie sprzeczności i luk
- Generator raportów z plików
- Eliminacja halucynacji - ślad źródłowy
Agenci AI i automatyzacja procesów
Czym różni się agent od chatbota, łączenie agentów, autonomia, warsztat własnego narzędzia do automatyzacji.
- Anatomia agenta: planer + narzędzia + pamięć
- Make.com / n8n / Zapier - kiedy co
- Warsztat: klasyfikator maili
- Zabezpieczenia: warunki stopu, walidacja
Wiarygodność i skalowanie
Cross-check między modelami, duże pliki, przekładanie odpowiedzi AI na listy zadań i decyzje, skalowanie procesów.
- Triangulacja modeli
- RAG i strategie dużych plików
- Od odpowiedzi do action items
- Szablony: 1 proces → 10 zastosowań
Integracja końcowa i walidacja
Wybór procesów wartych automatyzacji, budowa systemu end-to-end, testy odporności, test walidacyjny.
- Kryteria: co automatyzować (a co nie)
- System kompletny: input → output
- Testowanie odporności na błędy
- Test walidacyjny (60% próg)
Co musisz wiedzieć przed startem
- Wskazuje zastosowania AI i dobiera je do zadania
- Wyjaśnia fundamenty działania modeli i rolę kontekstu
- Dobiera narzędzie i model do problemu
- Konstruuje profesjonalne polecenia
- Tworzy bibliotekę sprawdzonych promptów
- Projektuje i personalizuje asystenta AI
- Weryfikuje wyniki i stosuje ślad źródłowy
- Projektuje agentów i automatyzuje procesy
- Laptop z przeglądarką (Chrome/Edge)
- Aktywne konta: ChatGPT (Plus mile widziane), Claude, Gemini
- Stabilne konto Google (dla Gemini/NotebookLM)
- Przykładowe pliki z własnej pracy (maile, PDF, notatki)
- Otwartą głowę na zmianę sposobu myślenia o pracy
- 3-5 konkretnych zadań do zautomatyzowania
- Obecność min. 80% godzin dydaktycznych
- Test jednokrotnego wyboru — próg 60%
- Walidacja: 30.04 godz. 15:00-15:30 (Kacper Glabiszewski)
- Po zaliczeniu — certyfikat BUR z opisem efektów uczenia się
Prowadzący merytoryczny: Tadeusz Kowalski
Prowadzący walidację: Kacper Glabiszewski
Organizator: Instytut Doskonałości Strategicznej Sp. z o.o.
Kontakt org.: Waldemar Glabiszewski, w.g@umk.pl, +48 604 235 663
Wsparcie po szkoleniu: konsultacje mailowe i telefoniczne
Jak wygląda typowy dzień szkolenia
Przerwy nie wliczają się w czas trwania usługi dydaktycznej.