Cele szkolenia
- Pogłębienie wiedzy z zakresu sztucznej inteligencji - przejście od teorii do praktycznego wdrażania rozwiązań AI z wykorzystaniem Pythona i nowoczesnych frameworków.
- Nabycie umiejętności przygotowania i przetwarzania danych do projektów AI (czyszczenie, selekcja, transformacja, feature engineering).
- Poznanie kluczowych algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego oraz umiejętność doboru odpowiedniego podejścia do problemu biznesowego.
- Praktyczne budowanie rozwiązań AI - od prototypu do działającego systemu (RAG, integracja z API, deployment).
- Zrozumienie architektury nowoczesnych systemów AI - LLM, RAG, agenci AI, multimodalność.
- Nabycie umiejętności oceny i zabezpieczania systemów AI - prompt injection, halucynacje, ewaluacja modeli.
- Przygotowanie do samodzielnego prowadzenia projektów AI w organizacji - od analizy danych do wdrożenia produkcyjnego.
Symbol szkolenia
AI-TECH-ONLTerminy i miejsce
-
05 - 07 października 2026Lokalizacja: Online
-
25 - 27 listopada 2026Lokalizacja: Online
Szacunkowy udział części praktycznej: 65%
Czas trwania: 3 dni po 8 godz.
Program i ćwiczenia:
Dane, algorytmy i fundamenty AI
Moduł 1: Przygotowanie danych do projektów AI
- Źródła danych w organizacji - jak je identyfikować i oceniać jakość.
- Czyszczenie, selekcja i transformacja danych z użyciem Python + Pandas.
- Feature engineering - jak tworzyć cechy, które zwiększają skuteczność modeli.
- Hands-on: praca z rzeczywistym zbiorem danych - od surowych danych do gotowego datasetu.
Moduł 2: Algorytmy uczenia maszynowego w praktyce
- Modele predykcyjne i klasyfikacyjne - kiedy który stosować.
- Algorytmy: regresja, drzewa decyzyjne, Random Forest, XGBoost - praktyczne porównanie.
- Trenowanie, walidacja i ewaluacja modeli (metryki: accuracy, precision, recall, F1, AUC).
- Hands-on: budowa modelu klasyfikacyjnego od zera w Pythonie (scikit-learn).
Moduł 3: Deep Learning i nowoczesne architektury
- Od sieci neuronowych do Transformerów - ewolucja architektur.
- Jak działają Large Language Models (LLM) - tokenizacja, attention, generowanie tekstu.
- Modele multimodalne - przetwarzanie tekstu, obrazu i audio jednocześnie.
- Porównanie modeli: GPT, Claude, Gemini, modele open-source (Llama, Mistral).
- Hands-on: korzystanie z API modeli językowych - prompting, parametry, structured output.
Budowanie i wdrażanie systemów AI
Moduł 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) od podstaw
- Architektura RAG - dlaczego to kluczowa technologia dla biznesowych zastosowań AI.
- Embeddingi i bazy wektorowe - jak indeksować wiedzę organizacji.
- Chunking strategies - jak dzielić dokumenty dla optymalnego wyszukiwania.
- Hands-on: budowa działającego chatbota RAG od zera - od zaindeksowania dokumentów po gotowy interfejs.
Moduł 5: Bezpieczeństwo i ewaluacja systemów AI
- Prompt injection - symulacja ataku i techniki obrony (hands-on).
- Halucynacje LLM - jak je wykrywać i minimalizować.
- Ewaluacja systemów RAG - metryki: faithfulness, relevancy, context precision.
- Best practices bezpieczeństwa AI w produkcji.
- Hands-on: atak prompt injection na chatbota zbudowanego w Module 4 + implementacja zabezpieczeń.
Moduł 6: Integracja, deployment i trendy
- Integracja AI z istniejącymi systemami - API, webhooks, mikroserwisy.
- Od prototypu do produkcji - konteneryzacja, CI/CD dla modeli AI.
- Agenci AI - autonomiczne systemy realizujące złożone zadania.
- Trendy: multimodalne modele, Edge AI, on-premise vs cloud.
- Warsztat końcowy: rozbudowa chatbota RAG - dodanie nowych źródeł danych, fine-tuning promptów, optymalizacja odpowiedzi.
Ćwiczenia:
- Przygotowanie danych: czyszczenie i feature engineering na rzeczywistym zbiorze danych (Python + Pandas).
- Budowa modelu ML: trenowanie i ewaluacja modelu klasyfikacyjnego (scikit-learn).
- Praca z API LLM: prompting, structured output, porównanie modeli.
- Budowa chatbota RAG od zera: indeksowanie dokumentów, embeddingi, baza wektorowa, interfejs.
- Symulacja ataku Prompt Injection: atak i implementacja technik obrony.
- Rozbudowa chatbota RAG: dodatkowe źródła danych, optymalizacja, zabezpieczenia.
Korzyści dla uczestnika:
Uczestnik uczy się:
- Przygotowywać i analizować dane do projektów AI (czyszczenie, selekcja, transformacja z użyciem Pandas).
- Dobierać i trenować algorytmy uczenia maszynowego do konkretnych problemów biznesowych.
- Budować pipeline'y przetwarzania danych i modeli ML.
- Implementować system RAG (Retrieval-Augmented Generation) od podstaw.
- Integrować modele AI z API i wdrażać je w środowisku produkcyjnym.
- Ewaluować modele i zabezpieczać systemy AI przed atakami.
Uczestnik dowiaduje się:
- Jak działają najnowsze architektury AI (Transformery, LLM, modele multimodalne).
- Jakie narzędzia i frameworki warto stosować w projektach AI (LangChain, HuggingFace, OpenAI API, itp.).
- Jak oceniać jakość modeli i unikać typowych pułapek (overfitting, data leakage, halucynacje).
- Jakie są best practices dotyczące bezpieczeństwa systemów AI w środowisku produkcyjnym.
- Jak projektować architekturę systemu AI od MVP do skalowania.
Metodyka:
- Krótki wykład wprowadzający z kontekstem biznesowym i technicznym.
- Intensywne ćwiczenia hands-on z kodowaniem w Pythonie (65% czasu szkolenia).
- Live coding z trenerem - budowanie rozwiązań krok po kroku.
- Analiza przypadków z branży produkcyjnej i automotive.
- Code review i dyskusja nad rozwiązaniami uczestników.
- Q&A i konsultacje indywidualne.
Adresaci:
- Liderzy projektów IT i analitycy danych - zajmujący się aspektami technicznymi wdrożeń AI.
- Programiści, deweloperzy i pracownicy działu IT - chcący poszerzyć kompetencje o uczenie maszynowe i AI.
- Data Scientists i Data Engineers - szukający praktycznych umiejętności wdrożeniowych.
- Specjaliści ds. automatyzacji i DevOps - zainteresowani integracją AI z istniejącymi systemami.
- Osoby z doświadczeniem technicznym, chcące przejść na stanowiska związane z AI/ML.
Zastosowanie:
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Samodzielnie przygotować dane i zbudować model uczenia maszynowego rozwiązujący realny problem biznesowy.
- Wdrożyć system RAG, który wykorzystuje wiedzę organizacji do generowania odpowiedzi.
- Zintegrować rozwiązania AI z istniejącymi systemami za pomocą API.
- Ocenić i zabezpieczyć systemy AI przed typowymi zagrożeniami.
- Zaprojektować architekturę systemu AI od MVP do produkcji.
Dodatkowe informacje:
- Szkolenie prowadzone zdalnie poprzez sesję wideokonferencji on-line z wykorzystaniem dedykowanych narzędzi.
- Uczestnicy dostają link do otwarcia sesji. Materiały są dostępne w wersji elektronicznej.
510109
Data startu:
05.10.2026
Data zakończenia:
07.10.2026
Lokalizacja:
Online
510112
Data startu:
25.11.2026
Data zakończenia:
27.11.2026
Lokalizacja:
Online
Identyfikacja szkolenia
ID szkolenia (TQM ID):
30657
Symbol szkolenia:
AI-TECH-ONL
Nazwa szkolenia:
Integracja AI w procesach i aplikacjach biznesowych- szkolenie online
Status produktu szkoleniowego:
Aktualne
Typ szkolenia:
szkolenie otwarte i zamknięte
Ostatnia synchronizacja:
15 June 2026 10:43
Ostatnia aktualizacja:
18 June 2026 11:25
Slug szkolenia:
integracja-ai-w-procesach-i-aplikacjach-biznesowych-szkolenie-online
Dane szkolenia
Język szkolenia:
Polski
Czas trwania:
3 dni po 8 godz.
Dni szkoleniowe:
3
Szacunkowy udział części praktycznej:
65
Slug szkolenia powiązanego:
integracja-ai-w-procesach-i-aplikacjach-biznesowych
Kategorie
Tematyka główna:
IT
URL tematyki:
/information-technology/
Dane terminów
Szkolenie zdalne (online):
Gwarantowane:
Gwarantowany:
Wybierz termin:
2026-10-05
Najbliższy termin - zakończenie:
2026-10-07
Najbliższy termin - cena netto:
2650
Najbliższy termin - cena brutto:
0
Najbliższy termin - rozpoczęcie godzina:
05 October 2026 08:30
Najbliższy termin - zakończenie godzina:
07 October 2026 16:00
Treści opisowe
Program i ćwiczenia:
Dane, algorytmy i fundamenty AI
Moduł 1: Przygotowanie danych do projektów AI
- Źródła danych w organizacji - jak je identyfikować i oceniać jakość.
- Czyszczenie, selekcja i transformacja danych z użyciem Python + Pandas.
- Feature engineering - jak tworzyć cechy, które zwiększają skuteczność modeli.
- Hands-on: praca z rzeczywistym zbiorem danych - od surowych danych do gotowego datasetu.
Moduł 2: Algorytmy uczenia maszynowego w praktyce
- Modele predykcyjne i klasyfikacyjne - kiedy który stosować.
- Algorytmy: regresja, drzewa decyzyjne, Random Forest, XGBoost - praktyczne porównanie.
- Trenowanie, walidacja i ewaluacja modeli (metryki: accuracy, precision, recall, F1, AUC).
- Hands-on: budowa modelu klasyfikacyjnego od zera w Pythonie (scikit-learn).
Moduł 3: Deep Learning i nowoczesne architektury
- Od sieci neuronowych do Transformerów - ewolucja architektur.
- Jak działają Large Language Models (LLM) - tokenizacja, attention, generowanie tekstu.
- Modele multimodalne - przetwarzanie tekstu, obrazu i audio jednocześnie.
- Porównanie modeli: GPT, Claude, Gemini, modele open-source (Llama, Mistral).
- Hands-on: korzystanie z API modeli językowych - prompting, parametry, structured output.
Budowanie i wdrażanie systemów AI
Moduł 4: RAG (Retrieval-Augmented Generation) od podstaw
- Architektura RAG - dlaczego to kluczowa technologia dla biznesowych zastosowań AI.
- Embeddingi i bazy wektorowe - jak indeksować wiedzę organizacji.
- Chunking strategies - jak dzielić dokumenty dla optymalnego wyszukiwania.
- Hands-on: budowa działającego chatbota RAG od zera - od zaindeksowania dokumentów po gotowy interfejs.
Moduł 5: Bezpieczeństwo i ewaluacja systemów AI
- Prompt injection - symulacja ataku i techniki obrony (hands-on).
- Halucynacje LLM - jak je wykrywać i minimalizować.
- Ewaluacja systemów RAG - metryki: faithfulness, relevancy, context precision.
- Best practices bezpieczeństwa AI w produkcji.
- Hands-on: atak prompt injection na chatbota zbudowanego w Module 4 + implementacja zabezpieczeń.
Moduł 6: Integracja, deployment i trendy
- Integracja AI z istniejącymi systemami - API, webhooks, mikroserwisy.
- Od prototypu do produkcji - konteneryzacja, CI/CD dla modeli AI.
- Agenci AI - autonomiczne systemy realizujące złożone zadania.
- Trendy: multimodalne modele, Edge AI, on-premise vs cloud.
- Warsztat końcowy: rozbudowa chatbota RAG - dodanie nowych źródeł danych, fine-tuning promptów, optymalizacja odpowiedzi.
Ćwiczenia:
- Przygotowanie danych: czyszczenie i feature engineering na rzeczywistym zbiorze danych (Python + Pandas).
- Budowa modelu ML: trenowanie i ewaluacja modelu klasyfikacyjnego (scikit-learn).
- Praca z API LLM: prompting, structured output, porównanie modeli.
- Budowa chatbota RAG od zera: indeksowanie dokumentów, embeddingi, baza wektorowa, interfejs.
- Symulacja ataku Prompt Injection: atak i implementacja technik obrony.
- Rozbudowa chatbota RAG: dodatkowe źródła danych, optymalizacja, zabezpieczenia.
Korzyści dla uczestnika:
Uczestnik uczy się:
- Przygotowywać i analizować dane do projektów AI (czyszczenie, selekcja, transformacja z użyciem Pandas).
- Dobierać i trenować algorytmy uczenia maszynowego do konkretnych problemów biznesowych.
- Budować pipeline'y przetwarzania danych i modeli ML.
- Implementować system RAG (Retrieval-Augmented Generation) od podstaw.
- Integrować modele AI z API i wdrażać je w środowisku produkcyjnym.
- Ewaluować modele i zabezpieczać systemy AI przed atakami.
Uczestnik dowiaduje się:
- Jak działają najnowsze architektury AI (Transformery, LLM, modele multimodalne).
- Jakie narzędzia i frameworki warto stosować w projektach AI (LangChain, HuggingFace, OpenAI API, itp.).
- Jak oceniać jakość modeli i unikać typowych pułapek (overfitting, data leakage, halucynacje).
- Jakie są best practices dotyczące bezpieczeństwa systemów AI w środowisku produkcyjnym.
- Jak projektować architekturę systemu AI od MVP do skalowania.
Metodyka:
- Krótki wykład wprowadzający z kontekstem biznesowym i technicznym.
- Intensywne ćwiczenia hands-on z kodowaniem w Pythonie (65% czasu szkolenia).
- Live coding z trenerem - budowanie rozwiązań krok po kroku.
- Analiza przypadków z branży produkcyjnej i automotive.
- Code review i dyskusja nad rozwiązaniami uczestników.
- Q&A i konsultacje indywidualne.
Adresaci:
- Liderzy projektów IT i analitycy danych - zajmujący się aspektami technicznymi wdrożeń AI.
- Programiści, deweloperzy i pracownicy działu IT - chcący poszerzyć kompetencje o uczenie maszynowe i AI.
- Data Scientists i Data Engineers - szukający praktycznych umiejętności wdrożeniowych.
- Specjaliści ds. automatyzacji i DevOps - zainteresowani integracją AI z istniejącymi systemami.
- Osoby z doświadczeniem technicznym, chcące przejść na stanowiska związane z AI/ML.
Zastosowanie:
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Samodzielnie przygotować dane i zbudować model uczenia maszynowego rozwiązujący realny problem biznesowy.
- Wdrożyć system RAG, który wykorzystuje wiedzę organizacji do generowania odpowiedzi.
- Zintegrować rozwiązania AI z istniejącymi systemami za pomocą API.
- Ocenić i zabezpieczyć systemy AI przed typowymi zagrożeniami.
- Zaprojektować architekturę systemu AI od MVP do produkcji.
Dodatkowe informacje:
- Szkolenie prowadzone zdalnie poprzez sesję wideokonferencji on-line z wykorzystaniem dedykowanych narzędzi.
- Uczestnicy dostają link do otwarcia sesji. Materiały są dostępne w wersji elektronicznej.
Dodatkowe informacje
Potrzebujesz pomocy?:
Szkolenia otwarte i zamknięte
Karolina Paluch
Starszy Specjalista ds. Realizacji Szkoleń
Dział Szkoleń
szkolenia.zamkniete@tqmsoft.eu
798 982 919
Anna Wnęk
Młodszy Specjalista ds. Realizacji Szkoleń
Dział Szkoleń
szkolenia.otwarte@tqmsoft.eu
452 268 626
Najbliższe szkolenie otwarte
2650.00 zł netto
3259.50 zł brutto
Trwa przeliczanie ceny...
Miejsca
Trwa sprawdzanie stanu magazynowego...
Jak się zgłosić na szkolenie?
- Pobierz kartę zgłoszenia
- Wypełnij i opieczętuj
- Wyślij na szkolenia.otwarte@tqmsoft.eu
Gotowe!
Szukasz
innego terminu, miasta
a masz do przeszkolenia minimum 4 pracowników?
Zapytaj nas o możliwości
Potrzebujesz pomocy?
Szkolenia otwarte i zamknięte
Karolina Paluch
Starszy Specjalista ds. Realizacji Szkoleń
Dział Szkoleń
szkolenia.zamkniete@tqmsoft.eu
798 982 919
Anna Wnęk
Młodszy Specjalista ds. Realizacji Szkoleń
Dział Szkoleń
szkolenia.otwarte@tqmsoft.eu
452 268 626