Prompt & Context Engineering Expert

Zakończenie sprzedaży za:

20 dni i 10 :30 :49

Test wiedzy o AI

Kup Kurs

Prompt & Context Engineering Expert

Lepsze prompty. Lepszy context. Lepsze odpowiedzi. Lepsze efekty.

Naucz się komunikować z AI, aby uzyskać dokładnie to, czego potrzebujesz.

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 specjalistów i zespołów, które codziennie korzystają z AI i chcą zamieniać prompty w powtarzalne, mierzalne wyniki - szybciej, z większą kontrolą.

Program nauki

3 tygodnie intensywnej nauki dzięki której zdobędziesz realne umiejętności.

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

Materiały i nauka

Tydzień 1

Fundamenty komunikacji z LLM
Zrozumiesz, jak „programować” modele słowami.
Parametry modeli językowych
Opanujesz temperaturę, max tokens, top-p, seed i penalizacje, by uzyskać przewidywalne, stabilne wyniki bez „loteryjności”.
Role i komunikaty sterujące
Zaprojektujesz system/developer messages i persony, dzięki którym model utrzyma kontekst, styl i reguły Twojej organizacji.
Komunikacja z API modeli językowych
Poznasz dobre praktyki pracy z API modeli językowych i dowiesz się, dlaczego w niektórych przypadkach API to konieczność.
Structured outputs (JSON/Schema)
Nauczysz się wymuszać format zgodny ze schematem (np. JSON), co zapewni powtarzalność w procesach automatyzacji i w komunikacji z agentami AI.
Tool use & Function Calling (w tym agenci)
Nauczysz model wywoływać funkcje i narzędzia (API, kod, search), by przechodził od odpowiedzi do działania; poznasz podstawy budowy agentów.
Context engineering & RAG (Twoje dane w AI)
Zbudujesz poprawne podawanie kontekstu: embeddingi, chunking, retrieval i cytowanie źródeł — by zwiększyć trafność na własnych danych.
Różne typy modeli = różne strategie
Nauczysz się dostosowywać prompty do modeli (reasoning vs. fast, multimodalne).
Automatyzacja i templating promptów
Zaprojektujesz szablony, generowanie pierwszych draftów i iterację promptów - prompty będą pisać się same.
Jakość: evals, rubryki i grading
Ustawisz metryki, zestawy testowe i automatyczne oceniacze, by mierzyć postęp i wybierać najlepsze wersje promptów.
Bezpieczeństwo i odporność na ataki
Poznasz typowe wektory (prompt injection, wycieki, nadmierna „agencja”) i praktyczne sposoby ich ograniczania.
Koszt i latencja w praktyce
Zastosujesz prompt caching, batching i streaming, by obniżyć koszty i przyspieszyć odpowiedzi bez utraty jakości.
Limity prompt engineeringu i jak je przekraczać
Poznasz granice samego promptowania oraz kiedy sięgnąć po RAG, funkcje, programową kontrolę przepływu, fine-tuning lub kompozycję modeli — by dowieźć efekt zamiast walczyć z ograniczeniami.
Zarządzanie i governance promptów
Wprowadzisz wersjonowanie, repozytorium szablonów, nazewnictwo, checklisty i code-review promptów — aby zespół pracował spójnie.

Projekty własne

Tydzień 2

Projekt: Twój własny asystent AI - wiedza + instrukcja systemowa

Cel

Zbudować asystenta, który odpowiada spójnie i powtarzalnie na pytania o firmę/produkt (misja, oferta, tone of voice, polityki), korzystając z załadowanej wiedzy i dobrze zaprojektowanej instrukcji systemowej przy wykorzystaniu dostępnych na rynku narzędzi wspierających tworzenie asystentów AI.

Wyniki (deliverables)

Gotowy Asystent w GPTs lub w Claude Projects, z przypiętą wiedzą. (GPTs: Knowledge + Instructions; Claude Projects: Project Knowledge + wytyczne).
Instrukcja systemowa (persona, zasady, formaty, polityki „kiedy nie wiem”).

Korzyści

Opanowanie instrukcji systemowej i formatów wyjścia, co daje powtarzalność i łatwiejszą integrację wyników w procesach.

Świadomość limitów i ryzyk (jawne zasady, brak wrażliwych danych w Knowledge, odporność na „wyciąganie” promptu).

PROJEKT: Asystent maila (baza wiedzy, API)

Cel

Zbudować asystenta, który na podstawie firmowych materiałów generuje spójne, zgodne ze źródłami odpowiedzi e-mail, w przewidywalnym formacie (temat/ton/ciało/uzasadnienie), z prostą walidacją jakości. Bez własnego RAG-a ani embedów — korzystamy z wbudowanego File Search / Knowledge oraz Structured Outputs po stronie dostawcy.

Wyniki

Gotowy asystent e-mailowy działający na bazie firmowych plików (File Search/Knowledge), skonfigurowany tak, by odwoływać się do źródeł zamiast „zgadywać”.
Instrukcja systemowa + few-shoty (rola, styl, polityki „gdy nie wiem”, dobre/złe przykłady) zapewniające spójny ton i zachowanie.
Schemat wyjścia (JSON Schema) dla odpowiedzi e-mail (temat/ton/ciało/uzasadnienie/źródła) oraz działająca walidacja Structured Outputs po stronie API.

Korzyści

Powtarzalność i przewidywalność: odpowiedzi wracają w stałym, walidowalnym formacie - łatwe wpięcie w procesy (CRM/Helpdesk, templaty maili) i mniej poprawek.
Praca „na źródłach” zamiast halucynacji: wykorzystanie File Search/Knowledge wymusza oparcie się na firmowych materiałach i ułatwia wskazywanie konkretnych plików jako źródeł.
Szybka integracja przez API: prosty kontrakt (JSON Schema + jedno wywołanie) sprawia, że asystent jest gotowy do produkcyjnych przepływów bez skomplikowanej infrastruktury.

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 udoskonala prompty w zależności od zadanego celu. Projekt obejmuje analizę wyników, wybór najlepszych wariantów i dokumentację procesu.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny skuteczności promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Zespół definiuje metryki jakości, opracowuje scenariusze testowe i tworzy raporty porównawcze.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających automatyzację procesów — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Efektem pracy jest gotowa biblioteka promptów do zastosowania w różnych kontekstach operacyjnych.

Materiały i nauka

Tydzień 1

Fundamenty komunikacji z LLM
Zrozumiesz, jak „programować” modele słowami.
Parametry modeli językowych
Opanujesz temperaturę, max tokens, top-p, seed i penalizacje, by uzyskać przewidywalne, stabilne wyniki bez „loteryjności”.
Role i komunikaty sterujące
Zaprojektujesz system/developer messages i persony, dzięki którym model utrzyma kontekst, styl i reguły Twojej organizacji.
Komunikacja z API modeli językowych
Poznasz dobre praktyki pracy z API modeli językowych i dowiesz się, dlaczego w niektórych przypadkach API to konieczność.
Structured outputs (JSON/Schema)
Nauczysz się wymuszać format zgodny ze schematem (np. JSON), co zapewni powtarzalność w procesach automatyzacji i w komunikacji z agentami AI.
Tool use & Function Calling (w tym agenci)
Nauczysz model wywoływać funkcje i narzędzia (API, kod, search), by przechodził od odpowiedzi do działania; poznasz podstawy budowy agentów.
Context engineering & RAG (Twoje dane w AI)
Zbudujesz poprawne podawanie kontekstu: embeddingi, chunking, retrieval i cytowanie źródeł — by zwiększyć trafność na własnych danych.
Różne typy modeli = różne strategie
Nauczysz się dostosowywać prompty do modeli (reasoning vs. fast, multimodalne).
Automatyzacja i templating promptów
Zaprojektujesz szablony, generowanie pierwszych draftów i iterację promptów - prompty będą pisać się same.
Jakość: evals, rubryki i grading
Ustawisz metryki, zestawy testowe i automatyczne oceniacze, by mierzyć postęp i wybierać najlepsze wersje promptów.
Bezpieczeństwo i odporność na ataki
Poznasz typowe wektory (prompt injection, wycieki, nadmierna „agencja”) i praktyczne sposoby ich ograniczania.
Koszt i latencja w praktyce
Zastosujesz prompt caching, batching i streaming, by obniżyć koszty i przyspieszyć odpowiedzi bez utraty jakości.
Limity prompt engineeringu i jak je przekraczać
Poznasz granice samego promptowania oraz kiedy sięgnąć po RAG, funkcje, programową kontrolę przepływu, fine-tuning lub kompozycję modeli — by dowieźć efekt zamiast walczyć z ograniczeniami.
Zarządzanie i governance promptów
Wprowadzisz wersjonowanie, repozytorium szablonów, nazewnictwo, checklisty i code-review promptów — aby zespół pracował spójnie.

Projekty własne

Tydzień 2

Projekt: Twój własny asystent AI - wiedza + instrukcja systemowa

Cel

Wyniki (deliverables)

Gotowy Asystent w GPTs lub w Claude Projects, z przypiętą wiedzą. (GPTs: Knowledge + Instructions; Claude Projects: Project Knowledge + wytyczne).
Instrukcja systemowa (persona, zasady, formaty, polityki „kiedy nie wiem”).

Korzyści

Opanowanie instrukcji systemowej i formatów wyjścia, co daje powtarzalność i łatwiejszą integrację wyników w procesach.

Świadomość limitów i ryzyk (jawne zasady, brak wrażliwych danych w Knowledge, odporność na „wyciąganie” promptu).

PROJEKT: Asystent maila (baza wiedzy, API)

Cel

Wyniki

Gotowy asystent e-mailowy działający na bazie firmowych plików (File Search/Knowledge), skonfigurowany tak, by odwoływać się do źródeł zamiast „zgadywać”.
Instrukcja systemowa + few-shoty (rola, styl, polityki „gdy nie wiem”, dobre/złe przykłady) zapewniające spójny ton i zachowanie.
Schemat wyjścia (JSON Schema) dla odpowiedzi e-mail (temat/ton/ciało/uzasadnienie/źródła) oraz działająca walidacja Structured Outputs po stronie API.

Korzyści

Powtarzalność i przewidywalność: odpowiedzi wracają w stałym, walidowalnym formacie - łatwe wpięcie w procesy (CRM/Helpdesk, templaty maili) i mniej poprawek.
Praca „na źródłach” zamiast halucynacji: wykorzystanie File Search/Knowledge wymusza oparcie się na firmowych materiałach i ułatwia wskazywanie konkretnych plików jako źródeł.
Szybka integracja przez API: prosty kontrakt (JSON Schema + jedno wywołanie) sprawia, że asystent jest gotowy do produkcyjnych przepływów bez skomplikowanej infrastruktury.

Projekty w grupach

Tydzień 3-5

Przykładowe tematy projektów

Projekt A — Proces automatycznej optymalizacji promptów  
Zaprojektowanie systemu, który automatycznie generuje, testuje i udoskonala prompty w zależności od zadanego celu. Projekt obejmuje analizę wyników, wybór najlepszych wariantów i dokumentację procesu.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny skuteczności promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Zespół definiuje metryki jakości, opracowuje scenariusze testowe i tworzy raporty porównawcze.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających automatyzację procesów — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Efektem pracy jest gotowa biblioteka promptów do zastosowania w różnych kontekstach operacyjnych.

Materiały i nauka

Tydzień 1

Fundamenty komunikacji z LLM
Zrozumiesz, jak „programować” modele słowami.
Parametry modeli językowych
Opanujesz temperaturę, max tokens, top-p, seed i penalizacje, by uzyskać przewidywalne, stabilne wyniki bez „loteryjności”.
Role i komunikaty sterujące
Zaprojektujesz system/developer messages i persony, dzięki którym model utrzyma kontekst, styl i reguły Twojej organizacji.
Komunikacja z API modeli językowych
Poznasz dobre praktyki pracy z API modeli językowych i dowiesz się, dlaczego w niektórych przypadkach API to konieczność.
Structured outputs (JSON/Schema)
Nauczysz się wymuszać format zgodny ze schematem (np. JSON), co zapewni powtarzalność w procesach automatyzacji i w komunikacji z agentami AI.
Tool use & Function Calling (w tym agenci)
Nauczysz model wywoływać funkcje i narzędzia (API, kod, search), by przechodził od odpowiedzi do działania; poznasz podstawy budowy agentów.
Context engineering & RAG (Twoje dane w AI)
Zbudujesz poprawne podawanie kontekstu: embeddingi, chunking, retrieval i cytowanie źródeł — by zwiększyć trafność na własnych danych.
Różne typy modeli = różne strategie
Nauczysz się dostosowywać prompty do modeli (reasoning vs. fast, multimodalne).
Automatyzacja i templating promptów
Zaprojektujesz szablony, generowanie pierwszych draftów i iterację promptów - prompty będą pisać się same.
Jakość: evals, rubryki i grading
Ustawisz metryki, zestawy testowe i automatyczne oceniacze, by mierzyć postęp i wybierać najlepsze wersje promptów.
Bezpieczeństwo i odporność na ataki
Poznasz typowe wektory (prompt injection, wycieki, nadmierna „agencja”) i praktyczne sposoby ich ograniczania.
Koszt i latencja w praktyce
Zastosujesz prompt caching, batching i streaming, by obniżyć koszty i przyspieszyć odpowiedzi bez utraty jakości.
Limity prompt engineeringu i jak je przekraczać
Poznasz granice samego promptowania oraz kiedy sięgnąć po RAG, funkcje, programową kontrolę przepływu, fine-tuning lub kompozycję modeli — by dowieźć efekt zamiast walczyć z ograniczeniami.
Zarządzanie i governance promptów
Wprowadzisz wersjonowanie, repozytorium szablonów, nazewnictwo, checklisty i code-review promptów — aby zespół pracował spójnie.

Projekty własne

Tydzień 2

Projekt: Twój własny asystent AI - wiedza + instrukcja systemowa

Cel

Wyniki (deliverables)

Gotowy Asystent w GPTs lub w Claude Projects, z przypiętą wiedzą. (GPTs: Knowledge + Instructions; Claude Projects: Project Knowledge + wytyczne).
Instrukcja systemowa (persona, zasady, formaty, polityki „kiedy nie wiem”).

Korzyści

Opanowanie instrukcji systemowej i formatów wyjścia, co daje powtarzalność i łatwiejszą integrację wyników w procesach.

Świadomość limitów i ryzyk (jawne zasady, brak wrażliwych danych w Knowledge, odporność na „wyciąganie” promptu).

PROJEKT: Asystent maila (baza wiedzy, API)

Cel

Wyniki

Gotowy asystent e-mailowy działający na bazie firmowych plików (File Search/Knowledge), skonfigurowany tak, by odwoływać się do źródeł zamiast „zgadywać”.
Instrukcja systemowa + few-shoty (rola, styl, polityki „gdy nie wiem”, dobre/złe przykłady) zapewniające spójny ton i zachowanie.
Schemat wyjścia (JSON Schema) dla odpowiedzi e-mail (temat/ton/ciało/uzasadnienie/źródła) oraz działająca walidacja Structured Outputs po stronie API.

Korzyści

Powtarzalność i przewidywalność: odpowiedzi wracają w stałym, walidowalnym formacie - łatwe wpięcie w procesy (CRM/Helpdesk, templaty maili) i mniej poprawek.
Praca „na źródłach” zamiast halucynacji: wykorzystanie File Search/Knowledge wymusza oparcie się na firmowych materiałach i ułatwia wskazywanie konkretnych plików jako źródeł.
Szybka integracja przez API: prosty kontrakt (JSON Schema + jedno wywołanie) sprawia, że asystent jest gotowy do produkcyjnych przepływów bez skomplikowanej infrastruktury.

Projekty w grupach

Tydzień 3-5

Przykładowe tematy projektów

Projekt A — Proces automatycznej optymalizacji promptów  
Zaprojektowanie systemu, który automatycznie generuje, testuje i udoskonala prompty w zależności od zadanego celu. Projekt obejmuje analizę wyników, wybór najlepszych wariantów i dokumentację procesu.
Projekt B — Proces ewaluacji promptów
Stworzenie narzędzia do oceny skuteczności promptów na podstawie wyników generowanych przez modele językowe. Zespół definiuje metryki jakości, opracowuje scenariusze testowe i tworzy raporty porównawcze.
Projekt C — Zestaw promptów dla łańcucha automatyzacji
Opracowanie kompletnego zestawu promptów wspierających automatyzację procesów — od pozyskiwania danych, przez analizę, po generowanie wyników i komunikację. Efektem pracy jest gotowa biblioteka promptów do zastosowania w różnych kontekstach operacyjnych.

Naucz się komunikować z AI, aby robiło to, czego potrzebujesz.

Sprzedaż zakończona

Rezultaty

Będziesz skutecznie komunikować się z modelami językowymi. Wiedza z prompt engineeringu przyda Ci się w każdym obszarze AI, dając solidne podstawy do prostszego i swobodnego eksplorowania tego świata.

Nauczysz się, jak skutecznie komunikować się z AI.

Dowiesz się, jak formułować polecenia, ustawiać sposób działania AI i prosić o wyniki w odpowiednim formacie.

Poznasz sposób łączenia AI z Twoimi narzędziami.

Nauczysz się, jak dostarczać AI własne materiały, aby uzyskać odpowiedzi precyzyjne i dostosowane do Twoich potrzeb.

Będziesz potrafił oceniać jakość wyników.

Nauczysz się dbać o bezpieczeństwo i porządek w pracy z AI.

Poznasz metody obniżania kosztów i przyspieszania działania AI.”

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 Prompt & Context Engineering

Pon.

Wt.

Śr.

Czw.

Pt.

Sob.

Nd.

Tydzień  Materiał i nauka

19.01 - 25.01

Start

Warsztat
16:00 – 18:00

Zajęcia praktyczne

Nowe materiały

08:00

Tydzień
Projekty  własne

26.01 - 01.02

Praca nad projektami

Warsztat

18:00 – 19:00

Praca nad projektami

Nowe lekcje
video

08:00

Tydzień  Projekty  grupowe

02.02 - 08.02

Praca nad projektami

Warsztat

18:00 – 19:00

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

Damian Sałkowski

Komunikacja z LLM

Structured outputs (JSON/Schema)

Context engineering & RAG

Automatyzacja i templating promptów

Przedsiębiorca, specjalista SEO z 16-letnim doświadczeniem. Na co dzień rozwija kilka przedsięwzięć, między innymi Senuto, aplikację do wsparcia działań SEO. Prelegent na kilkudziesięciu konferencjach, autor kilku książek i dziesiątek artykułów branżowych

Video

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.

Kolejny etap - ścieżki specjalistyczne

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 osób i zespołów, które pracują lub chcą zacząć pracować z AI i potrzebują powtarzalnych, przewidywalnych wyników — niezależnie od roli (marketing, SEO, PM, dev, analityka, ops).

Czy muszę znać techniczny żargon lub programowanie?

Nie. Zaczynamy od podstaw i wyjaśniamy wszystko krok po kroku, bez żargonu. Kod przydaje się w modułach API/Function Calling, ale nie jest wymagany na starcie.

Co dokładnie opanuję po zakończeniu ścieżki?

Nauczysz się projektować skuteczne prompty, zarządzać kontekstem (RAG), korzystać z API i narzędzi (Function Calling/Agenci), oceniać jakość (evals), dbać o bezpieczeństwo oraz optymalizować koszty i czas odpowiedzi.

Czym ta ścieżka różni się od „listy magicznych promptów”?

Zamiast gotowców dostajesz system: zasady, checklisty, schematy odpowiedzi (JSON/Schema), evals i governance — czyli narzędzia, które działają w różnych scenariuszach.

Czy poradzę sobie, jeśli dopiero zaczynam z AI?

Tak. Materiały są przystępne, oparte na prostych przykładach i ćwiczeniach. Stopniowo przechodzimy od podstaw do projektów „production-ready”.

Jakie modele i narzędzia omawiacie?

Strategie dla modeli reasoning/fast, multimodalnych, open-source i komercyjnych. Pokażemy podejście narzędziowe (API/Function Calling), niezależne od dostawcy.

Czy dostanę szablony i checklisty?

Tak. Pracujemy na gotowych strukturach promptów, schematach JSON/Schema, checklistach bezpieczeństwa i wzorach evals.

Dla kogo jest ta ścieżka?

Dla osób i zespołów, które pracują lub chcą zacząć pracować z AI i potrzebują powtarzalnych, przewidywalnych wyników — niezależnie od roli (marketing, SEO, PM, dev, analityka, ops).

Czy muszę znać techniczny żargon lub programowanie?

Nie. Zaczynamy od podstaw i wyjaśniamy wszystko krok po kroku, bez żargonu. Kod przydaje się w modułach API/Function Calling, ale nie jest wymagany na starcie.

Co dokładnie opanuję po zakończeniu ścieżki?

Czym ta ścieżka różni się od „listy magicznych promptów”?

Zamiast gotowców dostajesz system: zasady, checklisty, schematy odpowiedzi (JSON/Schema), evals i governance — czyli narzędzia, które działają w różnych scenariuszach.

Czy poradzę sobie, jeśli dopiero zaczynam z AI?

Tak. Materiały są przystępne, oparte na prostych przykładach i ćwiczeniach. Stopniowo przechodzimy od podstaw do projektów „production-ready”.

Jakie modele i narzędzia omawiacie?

Strategie dla modeli reasoning/fast, multimodalnych, open-source i komercyjnych. Pokażemy podejście narzędziowe (API/Function Calling), niezależne od dostawcy.

Czy dostanę szablony i checklisty?

Tak. Pracujemy na gotowych strukturach promptów, schematach JSON/Schema, checklistach bezpieczeństwa i wzorach evals.

Dla kogo jest ta ścieżka?

Dla osób i zespołów, które pracują lub chcą zacząć pracować z AI i potrzebują powtarzalnych, przewidywalnych wyników — niezależnie od roli (marketing, SEO, PM, dev, analityka, ops).

Czy muszę znać techniczny żargon lub programowanie?

Nie. Zaczynamy od podstaw i wyjaśniamy wszystko krok po kroku, bez żargonu. Kod przydaje się w modułach API/Function Calling, ale nie jest wymagany na starcie.

Co dokładnie opanuję po zakończeniu ścieżki?

Czym ta ścieżka różni się od „listy magicznych promptów”?

Zamiast gotowców dostajesz system: zasady, checklisty, schematy odpowiedzi (JSON/Schema), evals i governance — czyli narzędzia, które działają w różnych scenariuszach.

Czy poradzę sobie, jeśli dopiero zaczynam z AI?

Tak. Materiały są przystępne, oparte na prostych przykładach i ćwiczeniach. Stopniowo przechodzimy od podstaw do projektów „production-ready”.

Jakie modele i narzędzia omawiacie?

Strategie dla modeli reasoning/fast, multimodalnych, open-source i komercyjnych. Pokażemy podejście narzędziowe (API/Function Calling), niezależne od dostawcy.