Harmonogram szkoleń AI
📚 Informacje ogólne
- Łącznie godzin: 48 godzin (24 sesje × 2h)
- Tryb: Online
- Harmonogram: Wieczory w tygodniu i weekendy
- Okres: Wrzesień - Listopad 2025
- Certyfikacja: Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102) dla zaawansowanych uczestników
🎯 Struktura programu
Program składa się z 8 modułów tematycznych, każdy zawierający 3 sesje po 2 godziny:
- 2 sesje teoretyczno-praktyczne + 1 sesja warsztatowa w każdym module
- Progresywna trudność - od podstaw do zaawansowanych implementacji
- Hands-on approach - każda sesja zawiera praktyczne ćwiczenia
- Projekt końcowy - portfolio gotowych rozwiązań AI
Plan zajęć
| Zajęcia | Czas | Zakres materiału | Moduł |
|---|---|---|---|
| 1 | 2h | a) Kluczowe koncepcje b) Architektury rozwiązań AI i podejście etyczne | 1: Fundamenty sztucznej inteligencji |
| 2 | 2h | c) Strategia wdrażania i zarządzanie projektami AI | 1: Fundamenty sztucznej inteligencji |
| 3 | 2h | Warsztaty: Konfiguracja środowiska i integracja usług AI | 1: Fundamenty sztucznej inteligencji |
| 4 | 2h | a) Analiza tekstu, klasyfikacja i rozpoznawanie intencji b) Tworzenie i trenowanie modeli językowych | 2: Przetwarzanie języka naturalnego |
| 5 | 2h | c) Implementacja botów konwersacyjnych | 2: Przetwarzanie języka naturalnego |
| 6 | 2h | Warsztaty: Budowa inteligentnego bota i integracja z platformami | 2: Przetwarzanie języka naturalnego |
| 7 | 2h | a) Technologie przetwarzania mowy i asystenci głosowi | 3: Rozpoznawanie mowy i obrazów |
| 8 | 2h | b) Analiza obrazów i rozpoznawanie obiektów | 3: Rozpoznawanie mowy i obrazów |
| 9 | 2h | Warsztaty: Implementacja systemu transkrypcji i rozpoznawania obrazów | 3: Rozpoznawanie mowy i obrazów |
| 10 | 2h | a) Systemy wyszukiwania semantycznego i wektorowego | 4: Wyszukiwanie semantyczne |
| 11 | 2h | b) Inteligentna analiza dokumentów | 4: Wyszukiwanie semantyczne |
| 12 | 2h | Warsztaty: Budowa systemu wyszukiwania i przetwarzania dokumentów | 4: Wyszukiwanie semantyczne |
| 13 | 2h | a) Wdrażanie dużych modeli językowych | 5: Modele językowe i generatywna AI |
| 14 | 2h | b) Inżynieria promptów i dostrajanie modeli | 5: Modele językowe i generatywna AI |
| 15 | 2h | Warsztaty: Implementacja RAG i asystentów AI | 5: Modele językowe i generatywna AI |
| 16 | 2h | a) Zarządzanie eksperymentami i zasobami ML | 6: Uczenie maszynowe i MLOps |
| 17 | 2h | b) Potoki CI/CD dla rozwiązań AI | 6: Uczenie maszynowe i MLOps |
| 18 | 2h | Warsztaty: Wdrażanie modeli i automatyzacja MLOps | 6: Uczenie maszynowe i MLOps |
| 19 | 2h | a) Integracja AI z systemami biznesowymi | 7: Zaawansowane scenariusze AI |
| 20 | 2h | b) Wielomodalne rozwiązania AI i zastosowania brzegowe | 7: Zaawansowane scenariusze AI |
| 21 | 2h | Warsztaty: Budowa kompleksowego rozwiązania AI | 7: Zaawansowane scenariusze AI |
| 22 | 2h | a) Przegląd certyfikacji i kluczowych obszarów | 8: Przygotowanie do certyfikacji |
| 23 | 2h | b) Przegląd certyfikacji i kluczowych obszarów cd. | 8: Przygotowanie do certyfikacji |
| 24 | 2h | Praktyczne ćwiczenia i symulacje egzaminów | 8: Przygotowanie do certyfikacji |
🎓 Szczegółowa struktura modułów
| Moduł | Sesje | Opis | Status implementacji |
|---|---|---|---|
| 1: Fundamenty AI | 1, 2, 3 | Podstawy AI, architektury, strategia wdrażania | ✅ Kompletny |
| 2: NLP | 4, 5, 6 | NLP, modele językowe, boty konwersacyjne | ✅ Kompletny |
| 3: Mowa i obrazy | 7, 8, 9 | Speech-to-text, computer vision, multimodal AI | ✅ Kompletny |
| 4: Wyszukiwanie | 10, 11, 12 | Wyszukiwanie semantyczne, analiza dokumentów | ✅ Kompletny |
| 5: LLM & Gen AI | 13, 14, 15 | LLM, prompt engineering, RAG | ✅ Kompletny |
| 6: MLOps | 16, 17, 18 | Eksperymenty ML, CI/CD, automatyzacja | ✅ Kompletny |
| 7: Zaawansowane | 19, 20, 21 | Integracje biznesowe, edge computing | ✅ Kompletny |
| 8: Certyfikacja | 22, 23, 24 | Przygotowanie do AI-102, symulacje egzaminów | ✅ Kompletny |
📊 Status realizacji programu
Aktualny stan implementacji:
- ✅ Wszystkie 24 sesje gotowe (24/24 sesji - 100% completed)
- ✅ Wszystkie 8 modułów kompletne
- ✅ Harmonogram z działającymi linkami do wszystkich sesji
- ✅ Poprawna struktura modułowa (3 sesje/moduł)
Program szkoleń jest w pełni gotowy:
- ✅ Kompletna dokumentacja wszystkich sesji i modułów
- ✅ Praktyczne warsztaty i hands-on exercises
- ✅ Progresywny program od podstaw do expert level
- ✅ Przygotowanie do certyfikacji Microsoft AI-102
🚀 Jak korzystać z materiałów
- Rozpocznij od Sesji 1 - podstawowe pojęcia AI
- Przejdź przez moduły sekwencyjnie - każdy buduje na poprzednim
- Wykonuj praktyczne zadania - hands-on experience jest kluczowy
- Korzystaj z pełnego harmonogramu dla orientacji
- Przygotuj się do certyfikacji z modułem 8
💡 Wskazówki dla uczestników
Dla maksymalnej korzyści:
- Przygotuj środowisko Azure - free account wystarczy na początku
- Praktykuj regularnie - 2h praktyki between sessions
- Twórz notatki - dokumentuj swoje eksperymenty i wyniki
- Buduj portfolio - każdy moduł to potencjalny projekt do CV
Wsparcie techniczne:
- Wszystkie sesje zawierają working code examples
- Links do dokumentacji Azure i best practices
- Troubleshooting tips dla common issues
- Community resources dla dodatkowej pomocy
🔗 Przydatne linki
📖 Materiały szkoleniowe
- 🏠 Strona główna - przegląd wszystkich materiałów
- 📚 Wszystkie materiały - kompletna biblioteka
- 📝 Podsumowanie i rekomendacje - wnioski z szkolenia
🎯 Główne moduły
- 🧠 Moduł 1: Fundamenty AI - podstawy i koncepcje
- 💬 Moduł 2: NLP - przetwarzanie języka
- 🎙️ Moduł 3: Mowa i obrazy - multimodal AI
- 🔍 Moduł 4: Wyszukiwanie semantyczne - intelligent search
- 🤖 Moduł 5: LLM i generatywna AI - GPT i RAG
- ⚙️ Moduł 6: MLOps - CI/CD dla AI
- 🚀 Moduł 7: Zaawansowane scenariusze - enterprise AI
- 🎓 Moduł 8: Certyfikacja - przygotowanie AI-102
🧪 Kluczowe sesje warsztatowe
- 🔧 Sesja 3: Konfiguracja narzędzi - setup środowiska Azure
- 🤖 Sesja 6: Budowa bota - conversational AI
- 🎭 Sesja 9: Multimodal AI - speech + vision integration
- 🔍 Sesja 12: System wyszukiwania - semantic search
- 🧠 Sesja 15: RAG i asystenci - retrieval augmented generation
- ⚙️ Sesja 18: MLOps pipeline - production deployment
- 🏢 Sesja 21: Enterprise solution - capstone project
🎯 Sesje teoretyczno-praktyczne
- 🧠 Sesja 1: Podstawy AI - wprowadzenie do sztucznej inteligencji
- ⚖️ Sesja 2: Etyka AI - responsible AI i compliance
- 💬 Sesja 4: Prompt engineering - komunikacja z AI
- 📝 Sesja 5: Tworzenie materiałów - content generation
- 🎙️ Sesja 7: Technologie mowy - speech processing
- 👁️ Sesja 8: Analiza obrazów - computer vision
- 🔍 Sesja 10: Wyszukiwanie semantyczne - vector search
- 📄 Sesja 11: Analiza dokumentów - document AI
- 🚀 Sesja 13: Wdrażanie LLM - large language models
- 🎛️ Sesja 14: Inżynieria promptów - advanced prompting
- 🧪 Sesja 16: Eksperymenty ML - experiment tracking
- 🔄 Sesja 17: CI/CD dla AI - MLOps pipelines
- 🔗 Sesja 19: Integracja biznesowa - enterprise systems
- 📱 Sesja 20: Edge AI - multimodal + IoT
🎯 Przygotowanie do certyfikacji
- 📋 Sesja 22: Przegląd AI-102 - exam domains
- 📚 Sesja 23: Zaawansowane tematy - complex scenarios
- 🎯 Sesja 24: Symulacje egzaminów - practice tests
💪 Powodzenia w nauce AI i przygotowaniu do certyfikacji Azure AI Engineer Associate!