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 chcących tworzyć aplikacje AI z wykorzystaniem API OpenAI i modeli GPT-
Specjalistów NLP i data scientistów zainteresowanych pracą z dużymi modelami językowymi
-
Analityków i twórców chat botów oraz asystentów głosowych wykorzystujących LLM
-
Osób odpowiedzialnych za automatyzację i usprawnianie procesów z użyciem AI
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Efektywnie korzystać z API OpenAI i bibliotek Pythona do obsługi LLM i GPT
- Tworzyć i optymalizować prompt’y zapewniające wysoką jakość generowanych odpowiedzi
- Budować aplikacje AI – chatboty, asystentów, systemy RAG z bazami wektorowymi
- Automatyzować zadania z wykorzystaniem agentów AI i narzędzi low-code
- Zapewniać bezpieczeństwo i skalowalność rozwiązań AI w środowisku produkcyjnym
Program szkolenia
Dzień 1: Wprowadzenie do LLM i praca z API OpenAI
Moduł 1: Podstawy technologii LLM, GPT i OpenAI
- Czym są LLM i jak działają modele typu GPT?
- Przegląd ekosystemu API OpenAI: możliwości i ograniczenia ( GPT-3/GPT-4, Claude, LLaMA, CodeLlama)
- Konfiguracja środowiska pracy: JupyterLab, Python, biblioteki open-source
- Rola i możliwości API OpenAI: główne funkcje, ograniczenia, modele i endpointy
- Warsztaty: pierwsze zapytania HTTP do API (POST/GET, JSON, REST)
Moduł 2: Prompt Engineering i przetwarzanie danych
- Techniki tworzenia efektywnych promptów: zero-shot, few-shot, chain-of-thought
- Iteracyjne doskonalenie promptów, prompt negotiation i kontrola wyników
- Formatowanie i ekstrakcja danych z tekstów – przygotowanie wejścia i interpretacja wyników
- Praca z różnymi formatami: JSON, audio-transkrypcja, treści multimedialne
- Ćwiczenia: generowanie i ekstrakcja informacji, analiza i ocena jakości odpowiedzi
Dzień 2: Budowa aplikacji i zaawansowane funkcje AI
Moduł 3: Tworzenie aplikacji AI w Pythonie
- Integracja modeli LLM z aplikacjami Pythonowymi poprzez API (OpenAI SDK, REST, equests, frameworki)
- Programowanie kluczowych komponentów w Pythonie (biblioteki: openai, streamlit, pandas)
- Generowanie, analiza i refaktoryzacja kodu za pomocą modeli AI (Code asistant, code review)
- Budowa prostego chatbota i interaktywnego asystenta z obsługą kontekstu i długoterminowych rozmów
- Wprowadzenie do frameworków FastAPI i Streamlit – udostępnianie modeli jako usług
Moduł 4: Zaawansowane techniki – bazy wektorowe i RAG
- Wprowadzenie do baz wektorowych i wektorowej reprezentacji tekstu
- Indeksowanie dokumentów, przechowywanie wektorów, wyszukiwanie kontekstowe
- Mechanizmy Retrieval-Augmented Generation (RAG) – łączenie wyszukiwania z generatywnym LLM
- Praktyczne zastosowanie ChromaDB lub innych vector databases
- Ćwiczenia: implementacja modułu RAG do chatbota i usprawnienie odpowiedzi
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, detekcjav niepożądanych wyników)
- Halucynacje i niepożądane wyniki – jak je wykrywać i minimalizować
- 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
