Osiągnij poziom mistrzowski!
> sprawdź skrzynkę i kliknij link, żeby potwierdzić zapis. _
junir LLM Engineer
0%Tokenizacja: atomy w świecie LLM-ów
Od BPE po praktyczne zastosowania. Rozumiesz czym jest token i jakie ma znaczenie dla LLM-ów
Embedding: zakodowana informacja
Czemu nie przekazać tokenów od razu do modelu? Znasz embeddingi i cel ich stosowania.
Positional Encoding: kolejność ma znaczenie
„kot śpi pies chrapie" Kto śpi a kto chrapie? Znasz różne warianty kolejnej dawki informacji dla modelu.
Transformer: wnętrze modelu
Q, K, V, softmax, Add & Norm i Feed-Forward — przechodzisz krok po kroku przez cały blok transformera.
Wyjście: Linear + Softmax
Warstwa Linear, logity, exp i rozkład prawdopodobieństwa — rozumiesz, jak z wektora powstaje przewidziany token.
Generowanie: cały proces tworzenia zdań
Temperatura, top-k, top-p i kary za powtórzenia — wiesz, czym sterujesz, gdy model odpowiada.
JR AI AUTMATIN ENGINEERI
0%Schemat API i env
Klucz API, zmienne środowiskowe, plik .env — poznajesz podstawy, bez których nie ruszymy z projektem.
Przegląd modeli i pierwsze zapytanie
Poznajesz dostępne modele, sprawdzasz jak działa rozliczanie za tokeny, oraz śledzisz cały proces komunikacji.
Chatbot dla inżyniera
Historia wiadomości i system prompt — budujesz chatbota jako własnego pomocnika z konkretnymi ustawieniami modelu.
Szacowanie kalorii
Interpretacja zdjęć — marzysz o własnym pomocniku dietetyku? Tutaj sam go budujesz i dopracowujesz według własnych upodobań.
Jak oszczędzać na tokenach?
Narzekasz, że korzystanie z API wiąże się z dużymi kosztami? Poznamy możliwości kontroli wydatków oraz optymalizacji zużycia tokenów.
Gdzie zniknęła wypłata?
Tworzysz własną aplikację do analizowania swoich wydatków. Przy okazji poznajesz funkcje, takie jak tool_use, oraz wdrażasz techniki oszczędzania tokenów.
JR AI AUTMATIN ENGINEERII
0%Prompt Engineering
Prompt jest jak przepis kulinarny – pierwsza wersja rzadko jest idealna. Nauczysz się testować, analizować wyniki i stopniowo poprawiać prompty, aż będą działały zgodnie z oczekiwaniami.
CV Analyzer
Tworzysz aplikację, która analizuje CV i dopasowuje je do wybranej oferty pracy. Uczysz model wykonywać konkretne zadanie, oraz wymuszasz dokładniejszą analizę.
Zarządzanie kontekstem
Poznasz sposoby pracy z długimi rozmowami, plikami i ograniczeniami okna kontekstowego. Nauczysz się technik zarządzania kontekstem, które usprawniają pracę z modelem.
Wielojęzyczny asystent
Tworzysz aplikację, która pozwala rozmawiać w wielu językach. Przy okazji poznajesz obsługę streamingu odpowiedzi modelu.
Skille
Budujesz własne moduły dla modelu, które dodają mu określone umiejętności. Łączysz instrukcje, wiedzę i narzędzia, aby automatyzować konkretne zadania.
RAG
Budujesz własnego asystenta dokumentów. Poznasz wyszukiwanie kontekstu, pracę z embeddingami i przekazywanie modelowi tylko potrzebnych informacji.
AI Autmatin Engineer
wkrótce
Ta ścieżka dopiero powstaje
Myślisz, że to już koniec? To dopiero początek. Teraz zaczyna się prawdziwa praca z AI — budowanie systemów, które wykonują zadania, łączą różne usługi i automatyzują procesy.
W tej ścieżce poznasz podejście niezależne od jednego dostawcy modeli. Skupimy się na praktycznym wykorzystaniu różnych narzędzi, agentach, integracjach, automatyzacji workflowów, wdrażaniu oraz utrzymaniu aplikacji AI w realnych zastosowaniach.