Kurs Personalizowani Agenci AI oraz modele offline

Grupa docelowa

Szkolenie jest skierowane do osób zainteresowanych tworzeniem własnych agentów AI. Szkolenie praktyczne przeznaczone dla uczestników mających podstawową wiedzę o sztucznej inteligencji (lub ukończony kurs AI w praktyce lub AI w pracy biurowej) pragnących rozwijać swoje umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji agentów AI, a także korzystania z alternatywnych modeli AI oraz rozwiązań offline. Szkolenie prowadzone jest przy wykorzystaniu płatnej licencji do platformy OpenAI (minimum licencja Plus).

Wymagania:

• Podstawowa wiedza o modelach AI (lub ukończony kurs AI w praktyce lub AI w pracy biurowej)
• Płatna licencja na dostęp do platformy OpenAI (minimum licencja Plus) – dla osób pracujących na własnym sprzęcie. Dla osób pracujących na sprzęcie Expose zapewniamy licencje PLUS.
• Przygotowanie plików z wiedzą dla własnych Agentów.

Idea szkolenia

Celem szkolenia jest przekazanie praktycznych umiejętności związanych z tworzeniem i konfigurowaniem własnych agentów AI opartych na modelach GPT. Uczestnicy nauczą się efektywnie wykorzystywać środowisko openai.com oraz poznają praktyczne zastosowanie zagadnienia RAG. Szkolenie obejmuje także wykorzystanie alternatywnych modeli językowych oraz rozwiązań offline, które działają bez dostępu do Internetu zapewniając bezpieczeństwo danych.

Korzyści dla organizacji:

• Zwiększenie automatyzacji procesów dzięki personalizowanym agentom AI.
• Poprawa efektywności operacyjnej poprzez wykorzystanie RAG.
• Możliwość implementacji rozwiązań offline i alternatywnych modeli językowych, co zwiększa elastyczność i bezpieczeństwo danych.

Korzyści dla pracowników:

• Umiejętność tworzenia własnych agentów AI dopasowanych do indywidualnych potrzeb.
• Zwiększenie kompetencji w zakresie tworzenia zapytań (promptów) oraz zastosowania RAG do Personalizowanych Agentów AI, co pozwoli na uzyskiwanie bardziej precyzyjnych wyników.
• Znajomość alternatywnych modeli AI oraz rozwiązań offline, które mogą być przydatne w środowiskach o ograniczonym dostępie do Internetu.

 Korzyści wspólne:

• Lepsze wykorzystanie AI w codziennych procesach i automatyzacji zadań.
• Możliwość tworzenia niezależnych od chmury rozwiązań AI, co poprawia kontrolę nad danymi.
• Zwiększenie elastyczności organizacji w zakresie dostosowania personalizowanych narzędzi AI do specyficznych potrzeb.