Kurs uczenia maszynowego dla Programistów
Intensywne 68-godzinne szkolenie, które transformuje programistów w specjalistów AI — najbardziej pożądanych na rynku pracy.
Dla kogo jest ta ścieżka?
Branża programistyczna dynamicznie wraca do łask, a specjaliści łączący klasyczne umiejętności inżynierskie z AI są jednymi z najbardziej poszukiwanych profesjonalistów na globalnym rynku pracy.
Znasz podstawy kodowania i chcesz wejść w AI
Niezależnie od tego, w jakim języku pracujesz — po szkoleniu zrozumiesz AI we wszystkich kluczowych obszarach. To da Ci przewagę na rynku i pozwoli budować rozwiązania przyszłości.
Zarządzasz zespołem technicznym
Chcesz wprowadzić AI jako standard pracy w zespole. Potrzebujesz programu, który da Ci i Twojemu zespołowi wspólny język i konkretne umiejętności wdrożeniowe.
Budujesz produkt technologiczny
AI to nowa era i chcesz być o krok przed rynkiem. Potrzebujesz solidnych fundamentów, żeby wyciągnąć 200% z każdej godziny — nie powierzchownego kursu narzędziowego.
Ważna informacja: Dla kogo NIE jest to szkolenie?
- Dopiero uczysz się programowania od zera
- Szukasz magicznych promptów, które „zrobią wszystko”
- Chcesz jedynie zdobyć certyfikat bez praktyki
Szczegółowy program szkolenia
Intensywny program łączący teorię z praktyką. 8 modułów zaprojektowanych tak, abyś przeszedł od podstaw do zaawansowanych wdrożeń AI.
Moduł I–II (16h) — Fundamenty Pythona i narzędzia AI
Wchodzisz w świat programowania wspieranego przez sztuczną inteligencję. Ugruntujesz wiedzę z Pythona obiektowego i zintegrujesz najpotężniejsze narzędzia AI ze swoim codziennym środowiskiem pracy (IDE).
Czego się nauczysz?
- Jak pisać czysty, obiektowy kod w Pythonie zgodny z dobrymi praktykami (SOLID).
- Jak zintegrować i optymalnie wykorzystywać GitHub Copilot i Claude Code w IDE.
- Jak automatyzować powtarzalne zadania deweloperskie (refaktoryzacja, testy, dokumentacja).
- Jak używać AI do debugowania i analizy złożonych problemów w kodzie.
Lekcje
- Python OOP od podstaw do zaawansowanych wzorców projektowych.
- Konfiguracja środowiska pracy: IDE, Copilot, Claude.
- Pair-programming z AI: techniki efektywnego promptowania dla programistów.
- Automatyzacja generowania testów jednostkowych i dokumentacji.
Gotowe środowisko pracy zintegrowane z AI oraz umiejętność pisania kodu 3x szybciej dzięki wykorzystaniu Copilota i Claude.
Moduł III (8h) — Szybkie prototypowanie i MVP
Moduł nastawiony na szybkość dostarczania wartości biznesowej. Nauczysz się budować pełnoprawne produkty cyfrowe od pomysłu po deployment, wykorzystując nowoczesny stack low-code/no-code wspierany przez AI.
Czego się nauczysz?
- Jak błyskawicznie generować interfejsy użytkownika z pomocą Bolt.new i Lovable.
- Jak konfigurować bezpieczny backend, bazy danych i autoryzację w Supabase.
- Jak integrować zewnętrzne API i systemy płatności (Stripe).
- Jak łączyć wygenerowany kod frontendu z backendem.
Lekcje
- Prototypowanie UI/UX z narzędziami generatywnymi (Bolt.new, Lovable).
- Konfiguracja i architektura bazy danych w Supabase (PostgreSQL).
- Implementacja autoryzacji użytkowników (Auth).
- Integracja płatności Stripe i przygotowanie do wdrożenia.
Działający prototyp aplikacji webowej (MVP) z panelem logowania, bazą danych i zintegrowanymi płatnościami.
Moduł IV–V (16h) — Machine Learning i sieci neuronowe
Głębokie zanurzenie w „pod maskę” sztucznej inteligencji. Przejdziesz od podstawowych koncepcji uczenia maszynowego do budowy i trenowania własnych, głębokich sieci neuronowych.
Czego się nauczysz?
- Jak działają sieci neuronowe i jak budować ich architekturę od zera.
- Jak wykorzystywać algorytmy genetyczne do optymalizacji rozwiązań.
- Jak przetwarzać, czyścić i przygotowywać dane treningowe (Data Engineering).
- Jak stosować techniki transfer learningu do dostosowywania gotowych modeli.
Lekcje
- Podstawy Machine Learningu i praca z NumPy / scikit-learn.
- Budowa i trening sieci neuronowych w PyTorch i TensorFlow.
- Implementacja algorytmów genetycznych i ewolucyjnych.
- Transfer learning i fine-tuning modeli (dostosowanie LLM do własnych danych).
Wytrenowany model uczenia maszynowego gotowy do rozwiązywania konkretnego problemu biznesowego na własnym zbiorze danych.
Moduł VI–VII (16h) — MLOps i agenci AI
Przechodzisz od lokalnych eksperymentów do rozwiązań produkcyjnych. Uczysz się wdrażać modele w chmurze i budować autonomiczne systemy agentowe zdolne do samodzielnego rozwiązywania złożonych zadań.
Czego się nauczysz?
- Jak projektować i wdrażać potoki MLOps (Continuous Integration / Continuous Deployment dla modeli).
- Jak serwować modele uczenia maszynowego w chmurze (Google Cloud / Vertex AI).
- Jak tworzyć i orkiestrować autonomicznych agentów AI (CrewAI, LangChain).
- Jak łączyć agentów AI z zewnętrznymi narzędziami i bazami danych (RAG).
Lekcje
- Architektura MLOps i deployment modeli z użyciem Dockera.
- Praca z Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery).
- Wprowadzenie do LangChain: budowa aplikacji opartych na LLM.
- Orkiestracja agentów w CrewAI: tworzenie współpracujących zespołów AI.
Działający system agentowy wdrożony w infrastrukturze chmurowej, zdolny do autonomicznego przetwarzania zadań biznesowych.
Moduł VIII (12h) — Portfolio i Demo Day
Zwieńczenie szkolenia. Moduł skupiony na komercjalizacji zdobytej wiedzy, budowie silnego portfolio oraz prezentacji finalnego projektu Startup MVP.
Czego się nauczysz?
- Jak skutecznie zaprezentować architekturę i wartość biznesową swojego projektu technicznego.
- Jak zbudować portfolio AI Engineera, które przyciąga rekruterów i klientów.
- Jak pozycjonować się na rynku pracy w obszarze sztucznej inteligencji.
- Jak kontynuować rozwój i śledzić najnowsze trendy w AI.
Lekcje
- Przygotowanie techniczne i biznesowe do Demo Day.
- Budowa repozytorium GitHub i dokumentacji projektowej.
- Strategie rozwoju kariery i budowanie marki osobistej w IT.
- Prezentacje projektów końcowych (Demo Day) i feedback ekspercki.
Ukończony, udokumentowany projekt Startup MVP w Twoim portfolio oraz jasną strategię rozwoju kariery jako specjalista AI.
Narzędzia, z którymi będziesz pracować
Poznasz cały ekosystem nowoczesnego inżyniera AI — od klasyki ML po najświeższe frameworki agentowe.
Certyfikat AI Engineer
Potwierdź swoje umiejętności oficjalnym certyfikatem po ukończeniu szkolenia.
Wymagania
- Podstawowa wiedza programistyczna (zmienne, pętle, OOP)
- Laptop z min. 8 GB RAM (rekomendowane 16 GB)
- Stabilne połączenie z internetem
- 80% obecności na zajęciach
- Prezentacja końcowego projektu MVP
Często zadawane pytania
Masz pytania? Zarezerwuj miejsce
Zostaw swoje dane — skontaktujemy się z pełnymi informacjami o najbliższej edycji.