Szkolenie AI w Pythonie – aplikacje z LLM, GPT, API OpenAI
Poziom
ŚredniozaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieAI w Pythonie – aplikacje z LLM, GPT, API OpenAI
Szkolenie „AI w Pythonie – aplikacje z LLM, GPT, API OpenAI” to intensywny, 2-3 dniowy kurs łączący teorię (20%) z praktycznymi warsztatami (80%), podczas których uczestnicy poznają zasady pracy z dużymi modelami językowymi, w tym GPT, i nauczą się tworzyć własne aplikacje AI oparte o API OpenAI. Kurs pozwala efektywnie integrować modele LLM z aplikacjami Pythonowymi, stosować techniki prompt engineeringu, przetwarzać różnorodne formaty danych oraz wdrażać rozwiązania oparte na bazach wektorowych i systemach Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów Python tworzących aplikacje AI z wykorzystaniem API OpenAI i modeli GPT (swoboda w Pythonie, JSON, podstawy HTTP/REST)-
Specjalistów NLP i data scientistów rozwijających rozwiązania oparte o duże modele językowe
-
Analityków i twórców chatbotów oraz asystentów wykorzystujących LLM w produktach i procesach
-
Osób odpowiedzialnych za automatyzację i usprawnianie procesów z użyciem AI (integracje, prototypowanie, narzędzia)
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Korzystać z API OpenAI i bibliotek Pythona do pracy z LLM i GPT
- Projektować i testować prompty oraz wyjścia ustrukturyzowane zapewniające stabilną jakość odpowiedzi
- Budować aplikacje AI – chatboty, asystentów, systemy RAG z bazami wektorowymi
- Automatyzować zadania z wykorzystaniem podejść agentowych i narzędzi low-code
- Zapewniać podstawy bezpieczeństwa, kontroli kosztów i obserwowalności rozwiązań LLM
- Prowadzić ewaluację jakości odpowiedzi i minimalizować halucynacje (test cases, rubryki, pętla feedbacku)
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do LLM i praca z API OpenAI
Moduł 1: Podstawy technologii LLM, GPT i OpenAI
- Definicja LLM i zasada działania modeli typu GPT
- Przegląd ekosystemu modeli i API: modele OpenAI (rodzina GPT) oraz alternatywy (Claude, Llama, Code Llama) – możliwości i ograniczenia
- Konfiguracja środowiska pracy: Python, JupyterLab/Notebook, biblioteki open-source, zarządzanie zależnościami
- Architektura i możliwości API OpenAI: modele, endpointy, limity, formaty odpowiedzi, zarządzanie kluczami
- Warsztaty: pierwsze zapytania HTTP do API (POST/GET, JSON, REST), obsługa błędów i retry
Moduł 2: Prompt Engineering i przetwarzanie danych
- Techniki projektowania promptów: zero-shot, few-shot, role/system, instrukcje i ograniczenia
- Iteracyjne doskonalenie promptów: testy, wersjonowanie, kontrola powtarzalności, guardrails
- Formatowanie i ekstrakcja danych z tekstu: schematy, walidacja, wyjście ustrukturyzowane
- Praca z różnymi formatami: JSON, transkrypcja audio, treści multimedialne
- Ćwiczenia: generowanie i ekstrakcja informacji, ocena jakości odpowiedzi, detekcja halucynacji
Dzień 2: Budowa aplikacji i zaawansowane funkcje AI
Moduł 3: Tworzenie aplikacji AI w Pythonie
- Integracja LLM z aplikacjami Pythonowymi poprzez SDK i REST (OpenAI SDK, REST, requests, frameworki)
- Programowanie kluczowych komponentów w Pythonie (biblioteki: openai, streamlit, pandas)
- Wsparcie pracy z kodem przez modele AI: generowanie, refaktoryzacja, code review
- Budowa prostego chatbota i interaktywnego asystenta z obsługą kontekstu i pamięci rozmowy
- Wprowadzenie do frameworków FastAPI i Streamlit – udostępnianie funkcji AI jako usług
Moduł 4: Zaawansowane techniki – bazy wektorowe i RAG
- Wprowadzenie do baz wektorowych i wektorowej reprezentacji tekstu (embeddingi)
- Indeksowanie dokumentów, przechowywanie embeddingów, wyszukiwanie semantyczne i metadane
- Mechanizm Retrieval-Augmented Generation (RAG) – łączenie wyszukiwania z generatywnym LLM, ograniczanie halucynacji
- Praktyczne zastosowanie ChromaDB lub innych vector databases
- Ćwiczenia: implementacja modułu RAG do chatbota, ewaluacja odpowiedzi i poprawa jakości
Dzień 3: Automatyzacja, bezpieczeństwo i wdrożenia
Moduł 5: Automatyzacja procesów i wsparcie AI
- Automatyzacja z agentami AI: AutoGPT, LangChain, CrewAI – porównanie i przykłady zastosowań
- Low-code/no-code w integracji LLM do rozszerzenia funkcjonalności (np. Make, Zapier)
- Automatyzacja pracy z kodem – generowanie, testowanie i review kodu przez LLM
- Przykłady zastosowań AI w biznesie: marketing, HR, finanse, edukacja
- Rozwijanie aplikacji AI: implementacja logiki biznesowej, personalizacja na bazie danych użytkownika
- Warsztaty: konstruowanie prostych automatycznych pipeline’ów AI
Moduł 6: Bezpieczeństwo, etyka i wdrożenia produkcyjne
- Praktyki bezpiecznej pracy z AI i ochrona danych w modelach LLM (ochrona danych, detekcja niepożądanych wyników)
- Halucynacje i niepożądane wyniki – wykrywanie i minimalizacja
- Zarządzanie kosztami i monitoring użycia API
- Przygotowanie do wdrożenia: skalowanie, monitorowanie i analizowanie logów
- Warsztaty: „Jak model może wygenerować bzdury i jak to zdiagnozować?”
- Dyskusja i konsultacje: najlepsze praktyki i trendy rozwoju AI
