AI Content Generation | Kurs Tworzenia Treści

Zakończenie sprzedaży za:

20 dni i 10 :30 :49

Test wiedzy o AI

Kup Kurs

AI Content Generation Expert

Naucz się tworzyć treści z AI, które brzmią naturalnie i konwertują.

Stworzysz angażujący, wysokiej jakości content za pomocą AI w każdym formacie - od artykułów po kampanie marketingowe.

Mentor

19.01.2026

Start

Tygodni

Sprzedaż zakończona

Szkolenie było świetnym wprowadzeniem do wykorzystania modeli językowych w codziennej praktyce.

Michał Bryzek

SEO Specialist

Inwestycja warta każdej wydanej złotówki.

Adam Chabior

Content Marketing Specialist

Koszt szkolenia okazał się śmiesznie niski w stosunku do jego wartości.

Shaban Dżelili

SEO and Content Lead

Dla kogo?

Dla copywriterów, content managerów oraz specjalistów SEO/SEM i e-commerce, którzy chcą tworzyć treści z AI w sposób kontrolowany — spójne, angażujące i dopasowane do celów marki.

Program nauki

Nasza ścieżka specjalistyczna to intensywny, 3-etapowy proces, który prowadzi Cię od solidnych podstaw wybranego zagadnienia, przez samodzielne projekty, aż po zespołowe rozwiązania, które będziesz miał okazję zaprezentować.

W związku z dynamicznym rozwojem AI, program nauki może ulec aktualizacji.

Materiały i nauka

Tydzień 1

Prompt engineering dla treści
Nauczysz się formułować prompty, które prowadzą do spójnych, logicznych i kontekstowo trafnych tekstów.
Pobieranie i przetwarzanie treści jako bazy wiedzy
Opanujesz techniki budowy własnej bazy wiedzy z artykułów, opisów i źródeł, które model wykorzysta w generowaniu treści.
Tworzenie grafów wiedzy
Zbudujesz strukturę powiązań między pojęciami, by model rozumiał kontekst marki, produktu i narracji.
Ekstrakcja encji i budowanie ich relacji z zachowaniem kontekstu (NER/LLM entities)
Nauczysz się automatycznie identyfikować kluczowe pojęcia i relacje w treściach, by zachować spójność znaczeniową.
Generowanie treści z API oraz przez czaty
Poznasz różnice między generowaniem treści za pomocą interfejsu API a rozmowami w czacie oraz nauczysz się kontrolować format i wynik.
Deduplikowanie treści oraz wzbogacanie danymi (i widgetami)
Nauczysz się usuwać powtórzenia, wzbogacać tekst o dane, linki i elementy interaktywne, by zwiększyć wartość treści.
Humanizacja: soft and hard
Opanujesz metody „uczłowieczania” tekstów z AI — od stylu i tonu po strukturalne zabiegi językowe, które zwiększają wiarygodność.
Porównywanie treści poprzez similarity score
Zrozumiesz, jak mierzyć podobieństwo semantyczne tekstów i wykorzystywać je do oceny jakości i unikalności treści.

Projekty własne

Tydzień 2

W drugim tygodniu kursu otrzymasz przykładowe use-case’y od mentora i wybierzesz projekt do samodzielnej realizacji. Poniżej znajdziesz orientacyjny zestaw — ich finalna wersja zostanie przedstawiona podczas kursu.

Use-case’y od mentora (do wspólnego przejścia)
Pipeline bazy wiedzy → graf wiedzy

Zbudujesz proces, który przekształca zbiory treści w graf wiedzy: od wyszukiwania i ekstrakcji encji, przez relacje, aż po pytania i fakty gotowe do generowania contentu.

Projekty (do samodzielnej realizacji)

Wybierasz jeden z dwóch wariantów — zależnie od poziomu i ambicji:

Wersja podstawowa: Pipeline bazy wiedzy → graf wiedzy
Zbudujesz powtarzalny pipeline, który przekształca zbiory treści w graf wiedzy — od ekstrakcji encji po generowanie pytań i ideacji.

Korzyści:
- Praktyczne wdrożenie ekstrakcji encji i relacji.
- Zrozumienie ryzyk związanych z halucynacjami i czyszczeniem danych.
- Gotowy raport z wynikami, kosztami i przykładowymi Q&A.

Wersja zaawansowana: Humanizator treści
Stworzysz proces, który „humanizuje” teksty generowane przez AI — zachowując faktografię, nadając ludzki ton i styl zgodny z typem dokumentu.

Korzyści:
- Automatyczna walidacja stylu i oryginalności (GENUINO, ORIGINALITY, COPYLEAKS).
- Możliwość dostosowania tonu do różnych typów treści (blog, opis produktu, esej).
- Metryki jakości: klasyfikacja AI/HUMAN, kontrola długości, zgodność ze stylem.

Projekty w grupach

Tydzień 3-5

Od trzeciego tygodnia kursu uczestnicy pracują w zespołach nad wspólnym projektem, który integruje kluczowe moduły ścieżki w jeden spójny przepływ. Praca zespołowa rozciąga się na trzy tygodnie, by każdy zespół miał czas na dopracowanie koncepcji, testy i przygotowanie prezentacji.

Przykładowe tematy projektów

Projekt A — Proces automatycznej optymalizacji promptów
Zaprojektowanie systemu, który automatycznie generuje, testuje i wybiera najbardziej skuteczne prompty do określonych zadań. Celem jest zwiększenie efektywności agentów i redukcja błędów wynikających z nieprecyzyjnych instrukcji.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny jakości promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Projekt obejmuje definiowanie metryk, testowanie scenariuszy i dokumentowanie wyników.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających cały proces automatyzacji — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Zespół tworzy bibliotekę promptów gotowych do użycia w różnych kontekstach operacyjnych.

Materiały i nauka

Tydzień 1

Prompt engineering dla treści
Nauczysz się formułować prompty, które prowadzą do spójnych, logicznych i kontekstowo trafnych tekstów.
Pobieranie i przetwarzanie treści jako bazy wiedzy
Opanujesz techniki budowy własnej bazy wiedzy z artykułów, opisów i źródeł, które model wykorzysta w generowaniu treści.
Tworzenie grafów wiedzy
Zbudujesz strukturę powiązań między pojęciami, by model rozumiał kontekst marki, produktu i narracji.
Ekstrakcja encji i budowanie ich relacji z zachowaniem kontekstu (NER/LLM entities)
Nauczysz się automatycznie identyfikować kluczowe pojęcia i relacje w treściach, by zachować spójność znaczeniową.
Generowanie treści z API oraz przez czaty
Poznasz różnice między generowaniem treści za pomocą interfejsu API a rozmowami w czacie oraz nauczysz się kontrolować format i wynik.
Deduplikowanie treści oraz wzbogacanie danymi (i widgetami)
Nauczysz się usuwać powtórzenia, wzbogacać tekst o dane, linki i elementy interaktywne, by zwiększyć wartość treści.
Humanizacja: soft and hard
Opanujesz metody „uczłowieczania” tekstów z AI — od stylu i tonu po strukturalne zabiegi językowe, które zwiększają wiarygodność.
Porównywanie treści poprzez similarity score
Zrozumiesz, jak mierzyć podobieństwo semantyczne tekstów i wykorzystywać je do oceny jakości i unikalności treści.

Projekty własne

Tydzień 2

Wybierasz jeden z dwóch wariantów — zależnie od poziomu i ambicji:

Wersja podstawowa: Pipeline bazy wiedzy → graf wiedzy
Zbudujesz powtarzalny pipeline, który przekształca zbiory treści w graf wiedzy — od ekstrakcji encji po generowanie pytań i ideacji.

Korzyści:
- Praktyczne wdrożenie ekstrakcji encji i relacji.
- Zrozumienie ryzyk związanych z halucynacjami i czyszczeniem danych.
- Gotowy raport z wynikami, kosztami i przykładowymi Q&A.

Wersja zaawansowana: Humanizator treści
Stworzysz proces, który „humanizuje” teksty generowane przez AI — zachowując faktografię, nadając ludzki ton i styl zgodny z typem dokumentu.

Korzyści:
- Automatyczna walidacja stylu i oryginalności (GENUINO, ORIGINALITY, COPYLEAKS).
- Możliwość dostosowania tonu do różnych typów treści (blog, opis produktu, esej).
- Metryki jakości: klasyfikacja AI/HUMAN, kontrola długości, zgodność ze stylem.

Projekty w grupach

Tydzień 3-5

Przykładowe tematy projektów

Projekt A — Proces automatycznej optymalizacji promptów
Zaprojektowanie systemu, który automatycznie generuje, testuje i wybiera najbardziej skuteczne prompty do określonych zadań. Celem jest zwiększenie efektywności agentów i redukcja błędów wynikających z nieprecyzyjnych instrukcji.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny jakości promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Projekt obejmuje definiowanie metryk, testowanie scenariuszy i dokumentowanie wyników.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających cały proces automatyzacji — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Zespół tworzy bibliotekę promptów gotowych do użycia w różnych kontekstach operacyjnych.

Materiały i nauka

Tydzień 1

Prompt engineering dla treści
Nauczysz się formułować prompty, które prowadzą do spójnych, logicznych i kontekstowo trafnych tekstów.
Pobieranie i przetwarzanie treści jako bazy wiedzy
Opanujesz techniki budowy własnej bazy wiedzy z artykułów, opisów i źródeł, które model wykorzysta w generowaniu treści.
Tworzenie grafów wiedzy
Zbudujesz strukturę powiązań między pojęciami, by model rozumiał kontekst marki, produktu i narracji.
Ekstrakcja encji i budowanie ich relacji z zachowaniem kontekstu (NER/LLM entities)
Nauczysz się automatycznie identyfikować kluczowe pojęcia i relacje w treściach, by zachować spójność znaczeniową.
Generowanie treści z API oraz przez czaty
Poznasz różnice między generowaniem treści za pomocą interfejsu API a rozmowami w czacie oraz nauczysz się kontrolować format i wynik.
Deduplikowanie treści oraz wzbogacanie danymi (i widgetami)
Nauczysz się usuwać powtórzenia, wzbogacać tekst o dane, linki i elementy interaktywne, by zwiększyć wartość treści.
Humanizacja: soft and hard
Opanujesz metody „uczłowieczania” tekstów z AI — od stylu i tonu po strukturalne zabiegi językowe, które zwiększają wiarygodność.
Porównywanie treści poprzez similarity score
Zrozumiesz, jak mierzyć podobieństwo semantyczne tekstów i wykorzystywać je do oceny jakości i unikalności treści.

Projekty własne

Tydzień 2

Wybierasz jeden z dwóch wariantów — zależnie od poziomu i ambicji:

Wersja podstawowa: Pipeline bazy wiedzy → graf wiedzy
Zbudujesz powtarzalny pipeline, który przekształca zbiory treści w graf wiedzy — od ekstrakcji encji po generowanie pytań i ideacji.

Korzyści:
- Praktyczne wdrożenie ekstrakcji encji i relacji.
- Zrozumienie ryzyk związanych z halucynacjami i czyszczeniem danych.
- Gotowy raport z wynikami, kosztami i przykładowymi Q&A.

Wersja zaawansowana: Humanizator treści
Stworzysz proces, który „humanizuje” teksty generowane przez AI — zachowując faktografię, nadając ludzki ton i styl zgodny z typem dokumentu.

Korzyści:
- Automatyczna walidacja stylu i oryginalności (GENUINO, ORIGINALITY, COPYLEAKS).
- Możliwość dostosowania tonu do różnych typów treści (blog, opis produktu, esej).
- Metryki jakości: klasyfikacja AI/HUMAN, kontrola długości, zgodność ze stylem.

Projekty w grupach

Tydzień 3-5

Przykładowe tematy projektów

Projekt A — Proces automatycznej optymalizacji promptów
Zaprojektowanie systemu, który automatycznie generuje, testuje i wybiera najbardziej skuteczne prompty do określonych zadań. Celem jest zwiększenie efektywności agentów i redukcja błędów wynikających z nieprecyzyjnych instrukcji.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny jakości promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Projekt obejmuje definiowanie metryk, testowanie scenariuszy i dokumentowanie wyników.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających cały proces automatyzacji — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Zespół tworzy bibliotekę promptów gotowych do użycia w różnych kontekstach operacyjnych.

Naucz się komunikować z AI tak, aby robiła to, czego potrzebujesz.

Sprzedaż zakończona

Rezultaty

Potrafisz projektować i wdrażać kompleksowe systemy zarządzania treścią oparte na AI — od pozyskiwania i przetwarzania danych po automatyczną generację, optymalizację i publikację w CMS.

Znasz zasady prompt engineeringu dla treści

Wiesz, jak projektować prompty, które prowadzą do spójnych i kontekstowych wyników.

Grafy wiedzy

Umiesz identyfikować i ekstraktować encje oraz budować grafy wiedzy wykorzystywane w procesach generowania treści.

Tworzysz i optymalizujesz pipeline bazy wiedzy

Od pobrania danych, przez deduplikację i wzbogacanie, po humanizację wyników.

Używasz wielu modeli LLM

Generujesz, porównujesz i humanizujesz treści z wykorzystaniem modeli LLM i API (ChatGPT, Claude, Gemini, OpenAI, Anthropic).

Stosujesz similarity score i deduplikację

Aby zapewnić unikalność, spójność i przewidywalność treści.

Integrujesz rozwiązania AI z WordPressem

Wykorzystując analizę site focus i site radius do planowania i optymalizacji contentu.

Pracujesz w Pythonie, Google Colab i n8n/Make

Automatyzujesz procesy i tworzysz szybkie prototypy

Jesteś przygotowany do projektowania i wdrażania systemów zarządzania treścią opartych na AI

Od pipeline’u danych po publikację w CMS.

Sprzedaż zakończona

Kup ścieżkę specjalistyczną w najniższej cenie

najniższa cena z ostatnich 30 dni -

1194

zł netto.

Kończy się 12.11

849

zł

13.11 - 21.11

999

zł

1194

zł

Narzędzia,
które wykorzystasz w praktyce

Harmonogram AI Content Generation

Pon.

Wt.

Śr.

Czw.

Pt.

Sob.

Nd.

Tydzień  Materiał i nauka

19.01 - 25.01

Start

Zajęcia praktyczne

Warsztat
16:00 – 18:00

Zajęcia praktyczne

Nowe materiały

08:00

Tydzień
Projekty  własne

26.01 - 01.02

Praca nad projektami

Warsztat

16:00 – 18:00

Praca nad projektami

Nowe lekcje
video

08:00

Tydzień  Projekty  grupowe

02.02 - 08.02

Praca nad projektami

Warsztat

16:00 – 18:00

Praca nad projektami

Certyfikat

Każdy tydzień zaczynasz od otrzymania dostępu do kolejnej części praktycznych materiałów do pracy projektowej.

Cotygodniowe spotkania warsztatowe z mentorem. Podczas nich możesz porozmawiać o bieżących tematach i rozwiązać problemy z zadaniami praktycznymi.

Nauka
indywidualna

Czas na realizację zadań praktycznych. Z każdym problemem możesz skonsultować się z mentorami i pozostałymi kursantami na zamkniętej społeczności na Discordzie.

Certyfikat

Warunkiem otrzymania końcowego certyfikatu jest ukończenie projektów.

Harmonogram tygodnia z pozostałymi ścieżkami

Pon.

Wt.

Śr.

Czw.

Pt.

Sob.

Nd.

Prompt
& Context Engineering

Praca nad projektami

Warsztat

16:00 – 18:00

Praca nad projektami

Nowe materiały

08:00

AI Content Generation

Praca nad projektami

Warsztat

16:00 – 18:00

Praca nad projektami

Nowe materiały

08:00

AI Semantic SEO

Praca nad projektami

Warsztat

16:00 – 18:00

Praca nad projektami

Nowe materiały

08:00

Mentorzy

Maciej Chmurkowski

Grafy wiedzy

NER/LLM entities

Generowanie treści z API

Humanizacja treści

Od połowy 2024 r. odpowiada za rozwój Senuto Enterprise, gdzie wdraża rozwiązania AI, zastępując Excela i e-maile z załącznikami.
Na co dzień łączy wiedzę z obszaru SEO, doświadczenie w automatyzacji procesów i obsesję na punkcie content quality, żeby z LLM-ów wycisnąć coś więcej niż ładnie ułożone zdania.

Kup ścieżkę specjalistyczną w najniższej cenie

Śpiesz się! Cena wzrośnie za

0 dni i 00 :00 :00

Kończy się 12.11

849

zł

13.11 - 21.11

999

zł

1194

zł

Gwarancja zadowolenia lub zwrot pieniędzy (w ciągu 7 dni od startu kursu)

Sprzedaż zakończona

Ocena SensAI

9.1 / 10

900+

absolwentów szkoleń SensAI Academy

Opinie o SensAI

Otrzymaj certyfikat potwierdzający Twoją wiedzę o AI

Na zakończenie, po wykonaniu 80% zadań, zdasz test i uzyskasz certyfikat ukończenia kursu.

Certyfikat nie tylko potwierdza Twoje kwalifikacje w zakresie wdrażania AI, ale i jest uznawany przez pracodawców, co pozwoli Ci się wyróżnić na współczesnym rynku pracy.

Otrzymaj certyfikat potwierdzający Twoją wiedzę o AI

Na zakończenie, po wykonaniu 80% zadań, zdasz test i uzyskasz certyfikat ukończenia kursu.

Certyfikat nie tylko potwierdza Twoje kwalifikacje w zakresie wdrażania AI, ale i jest uznawany przez pracodawców, co pozwoli Ci się wyróżnić na współczesnym rynku pracy.

Otrzymaj certyfikat potwierdzający Twoją wiedzę o AI

Na zakończenie, po wykonaniu 80% zadań, zdasz test i uzyskasz certyfikat ukończenia kursu.

Certyfikat nie tylko potwierdza Twoje kwalifikacje w zakresie wdrażania AI, ale i jest uznawany przez pracodawców, co pozwoli Ci się wyróżnić na współczesnym rynku pracy.

Zobacz więcej kursów specjalistycznych

Kurs online

5 tygodni

1194

zł

Więcej kursów w lepszej cenie

1 kursy

Kup teraz

1149

netto zł

Łączna cena 1 kursów

-0

netto zł

Rabat przy zakupie większej ilości za jednym zamachem

Więcej kursów w lepszej cenie

1 kursy

Kup teraz

1149

netto zł

Łączna cena 1 kursów

-0

netto zł

Rabat przy zakupie większej ilości za jednym zamachem

Więcej kursów w lepszej cenie

1 kursy

Kup teraz

1149

netto zł

Łączna cena 1 kursów

-0

netto zł

Rabat przy zakupie większej ilości za jednym zamachem

Najczęściej zadawane pytania

Dla kogo jest ta ścieżka?

Dla copywriterów, content managerów, specjalistów SEO/SEM i e-commerce, którzy chcą wykorzystywać AI do tworzenia treści spójnych z marką, mierzalnych i zoptymalizowanych pod wyniki.

Czego nauczę się w trakcie ścieżki?

Poznasz zasady prompt engineeringu, ekstrakcji encji, budowy grafów wiedzy i humanizacji treści. Nauczysz się budować własne pipeline’y contentowe, mierzyć jakość treści (similarity, site focus/radius) i integrować AI z WordPressem.

Na jakich narzędziach będziemy pracować?

Wykorzystasz ChatGPT, Claude, Gemini, OpenAI API i Anthropic API. Pracujesz w Pythonie i Google Colab, automatyzujesz procesy w n8n/Make, a efekty integrujesz z WordPressem. W projektach T2/T3 użyjesz też FAISS, spaCy, scikit-learn i Plotly.

Czy muszę umieć programować?

Nie musisz być programistą. Wystarczy podstawowa znajomość Pythona i gotowość do pracy w narzędziach no-code (Make, n8n, WordPress). Kod i przykłady są dostarczone w repozytorium, gotowe do uruchomienia w Colabie.

Jak wyglądają projekty praktyczne?

W T2 budujesz pipeline bazy wiedzy i humanizator treści (indywidualnie). W T3 pracujesz zespołowo nad generatorem treści opartym na grafie wiedzy oraz analizą site focus i site radius — z wizualizacją i raportem.

Jakie są rezultaty po ukończeniu ścieżki?

Potrafisz tworzyć i humanizować treści z AI, budować grafy wiedzy, kontrolować jakość treści i automatyzować cały proces — od danych do publikacji w CMS. Umiesz projektować systemy zarządzania treścią oparte na LLM i API.

Czy projekty wykorzystują dane rzeczywiste?

Tak. Każdy uczestnik pracuje na realnych danych (artykuły, strony, produkty). Pipeline’y łączą się z API wyszukiwarek, bazami wektorowymi i CMS-em, więc efekty są mierzalne i gotowe do wdrożenia.

Jak wygląda współpraca w zespole T3?

Zespół 3–5 osób pracuje w repozytorium GitHub/Colab. Każdy ma przypisaną rolę (Lead, Prompt Designer, Integrator, QA, Dokumentacja). Projekt kończy się demo live i raportem „Co działa / co dalej”.

Czy można połączyć tę ścieżkę z innymi kursami SensAI?

Tak. To ścieżka ekspercka, która rozszerza ścieżki: Prompt Design, AI Ops i Automatyzacja w treściach. Daje praktyczne podstawy do tworzenia własnych asystentów i systemów ContentOps.

Jakie są wymagania techniczne?

Potrzebujesz konta w ChatGPT/Claude/Gemini, dostęp do Google Colab, przeglądarki Chrome oraz konta WordPress. Reszta narzędzi (Make/n8n, FAISS, spaCy) działa w środowisku kursowym lub w chmurze.

Dla kogo jest ta ścieżka?

Dla copywriterów, content managerów, specjalistów SEO/SEM i e-commerce, którzy chcą wykorzystywać AI do tworzenia treści spójnych z marką, mierzalnych i zoptymalizowanych pod wyniki.

Czego nauczę się w trakcie ścieżki?

Na jakich narzędziach będziemy pracować?

Czy muszę umieć programować?

Jak wyglądają projekty praktyczne?

Jakie są rezultaty po ukończeniu ścieżki?

Czy projekty wykorzystują dane rzeczywiste?

Jak wygląda współpraca w zespole T3?

Czy można połączyć tę ścieżkę z innymi kursami SensAI?

Tak. To ścieżka ekspercka, która rozszerza ścieżki: Prompt Design, AI Ops i Automatyzacja w treściach. Daje praktyczne podstawy do tworzenia własnych asystentów i systemów ContentOps.

Jakie są wymagania techniczne?

Potrzebujesz konta w ChatGPT/Claude/Gemini, dostęp do Google Colab, przeglądarki Chrome oraz konta WordPress. Reszta narzędzi (Make/n8n, FAISS, spaCy) działa w środowisku kursowym lub w chmurze.

Dla kogo jest ta ścieżka?

Dla copywriterów, content managerów, specjalistów SEO/SEM i e-commerce, którzy chcą wykorzystywać AI do tworzenia treści spójnych z marką, mierzalnych i zoptymalizowanych pod wyniki.

Czego nauczę się w trakcie ścieżki?

Na jakich narzędziach będziemy pracować?

Czy muszę umieć programować?

Jak wyglądają projekty praktyczne?

Jakie są rezultaty po ukończeniu ścieżki?

Czy projekty wykorzystują dane rzeczywiste?

Jak wygląda współpraca w zespole T3?

Czy można połączyć tę ścieżkę z innymi kursami SensAI?

Tak. To ścieżka ekspercka, która rozszerza ścieżki: Prompt Design, AI Ops i Automatyzacja w treściach. Daje praktyczne podstawy do tworzenia własnych asystentów i systemów ContentOps.

Jakie są wymagania techniczne?

Potrzebujesz konta w ChatGPT/Claude/Gemini, dostęp do Google Colab, przeglądarki Chrome oraz konta WordPress. Reszta narzędzi (Make/n8n, FAISS, spaCy) działa w środowisku kursowym lub w chmurze.