Adama Gospodarczyka, Jakuba Mrugalskiego i Mateusza Chroboka
Połącz GPT-4 z logiką aplikacji
i automatyzacji
AI_Devs to 5-tygodniowy, największy w Polsce, kurs łączenia narzędzi Generative AI (w szczególności modeli OpenAI) z logiką aplikacji oraz narzędziami do automatyzacji. Całkowicie rezygnujemy z ChatGPT na rzecz bezpośredniego połączenia z modelami poprzez API, budując dopasowane narzędzia zwiększające efektywność codziennych zadań.
5 modułów – od Modeli OpenAI do Asystentów AI.
5 tygodni nauki – online, ale przy wsparciu Adama, Jakuba, Mateusza i Gości Specjalnych.
Zaangażowana grupa – 1500+ programistów.
Start kolejnej edycji JUŻ WKRÓTCE, zapraszamy!
5 tygodni wspólnej nauki narzędzi AI
Uczysz się w grupie, a nie samotnie. AI_Devs oparty jest o społeczność działającą razem. Oprócz sesji LIVE i lekcji video, codziennie będziesz uczestniczyć w dyskusjach na społeczności, Q&A i dzieleniu się wiedzą z innymi programistami.
Tysiące ambitnych programistów
W poprzednich edycjach AI_Devs wzięło udział ponad 2900 programistów!
To największe szkolenie dotyczące narzędzi AI w Polsce. Dołącz do nas!
Gospodarczyk, Mrugalski, Chrobok
& Goście
Możliwe, że znasz już inne nasze kursy, artykuły i tutoriale dotyczące AI i automatyzacji. AI_Devs to jeszcze więcej (przeczytaj opinie).
Daniel Noworyta
Software Engineer
Myśląc o AI_Devs, możesz wyobrazić sobie scenariusz, w którym pracujesz ramię w ramię z narzędziami opartymi o AI. A to otwiera przed Tobą zupełnie nowe możliwości.
Generative AI
Nawiązujesz połączenie z OpenAI API, potrafisz zintegrować LLM z kodem, wiesz jak projektować prompty, znasz obecnie znaną teorię działania Dużych Modeli Językowych.
Modele OpenAI
Wykorzystujesz GPT-3.5/4 w prywatnym kontekście, wiesz jak omijać ograniczenia i redukować halucynacje modeli, uruchamiasz funkcje przez LLM dzięki Function Calling.
Programowanie z GPT-4
Wiesz jak stosować złożone integracje LLM z kodem aplikacji, przetwarzasz długie treści z LLM, wiesz czym jest embedding i posługujesz się bazami wektorowymi.
Automatyzacja z GPT-4
Poznajesz make.com i projektujesz scenariusze automatyzacji, tworzysz prywatne API połączone z OpenAI, wiesz jak projektować roboty pracujące dla Ciebie, gdy śpisz.
Asystent AI
Znasz możliwości Copilota / Asystenta AI, korzystasz lub posługujesz się GPT-3.5/4 kontekstowo dzięki aplikacji desktopowej, Posiadasz asystenta dostępnego dla Ciebie przez API
Hyper Learning
Odkrywasz najnowsze biblioteki i frameworki, jesteś na bieżąco ze zmianami i nowinkami, wśród setek programistów, których łączą podobne cele, perspektywy i twórcze podejście do nowych możliwości AI.
AI_Devs tworzymy z myślą o ludziach, którzy potrafią programować.
Zakładamy, że umiesz programować w dowolnym języku zdatnym do wysyłania zapytań do API działającego online (Java, JavaScript, Python, Ruby, PHP).
Udostępniane przez nas przykłady będą napisane w językach JavaScript oraz PHP, dzięki czemu każdy powinien bez problemu zrozumieć, jak działa konkretne rozwiązanie i (jeśli to będzie konieczne) powinien dać sobie radę przepisać je na technologię, z której sam będzie korzystał.
Ambitni programiści
Jeżeli chcesz zrobić pierwsze kroki w pracy z GPT-3/3.5/4 lub rozwinąć obecne umiejętności, a dodatkowo masz zajawkę na robienie rzeczy samemu i cieszysz się jak Ci to zadziała – witaj w zespole!
Low-code developerzy
Z AI Devs skorzystają także low-code developerzy. Nie boimy się powiedzieć, że jeśli do tej pory patrzyłeś/aś na low-code z przymrużeniem oka, to teraz dzięki narzędziom AI pokochasz low-code.
Krystian Kościelniak
Senior Fullstack Developer
Co o GPT-4 i programowaniu w parze z AI myślą programiści?
Perspektywa Adama
Duże Modele Językowe (np. GPT-4) są fascynujące, a jednocześnie bardzo ograniczone. Pomimo szybkiego rozwoju, praca z nimi jest wymagająca i stawia trudne do przekroczenia bariery. Okazuje się jednak, że ich obecny poziom umiejętności jest wystarczający do tego, aby programistycznie go rozszerzać i w konsekwencji omijać lub wprost łamać panujące reguły.
Zaledwie 28 minut spędziłem na stronie chat.openai.com w ciągu ostatnich 30 dni. Jeszcze kilka miesięcy temu licznik wskazywał około 20 godzin. Ta zmiana nie ma nic wspólnego z rzekomym spadkiem skuteczności ChatGPT, lecz z koncepcjami, które omówiłem w AI Devs #1.
Ostatnie miesiące były przepełnione nowościami związanymi z rozwojem AI. Wraz z nim zwiększało się także moje doświadczenie oraz możliwości narzędzi, które tworzę. W pewnym momencie jasne stało się dla mnie, że potencjał GPT-4 realnie rozpoczyna się dopiero w chwili podłączenia go do Internetu.
OpenAI API pozwala swobodnie projektować interakcję z modelem poprzez kod. Natomiast obecne możliwości GPT-4 są wystarczające do analizy, transformacji i generowania treści w różnych formatach, w tym także obiektów JSON na potrzeby zapytań HTTP. A to przenosi grę na zupełnie nowy poziom.
To wszystko doprowadziło mnie do miejsca w którym mam do dyspozycji GPT-4 wyposażone w długoterminową pamięć, dostęp do Internetu, systemu plików, usług, urządzeń a nawet innych modeli. Za całość odpowiada dość prosta aplikacja udostępniająca API, które mogę podłączyć do aplikacji na komputerze, telefonie (poprzez Slack i Shortcuts) czy w zewnętrznych usługach do automatyzacji. Mając do dyspozycji takie narzędzia, nie mam już powodu korzystać z ChatGPT, aczkolwiek wyjątek stanowi perplexity.ai, które jest genialne w posługiwaniu się Internetem.
Przekładając to na praktykę, mówimy o systemie zdolnym do interakcji z dowolnymi aplikacjami udostępniającymi API, poprzez naturalny język. Animacja poniżej prezentuje to na przykładzie czatu rozpoznającego zapytanie jako akcję związaną z aktualizacją zadań i wykonuje funkcję, która faktycznie łączy się z Notion. (ważne: animacja jest przyspieszona, realizacja takiego zadania trwa około 15-30 sekund). Na tej samej zasadzie możemy integrować się z kalendarzem, pocztą, aplikacją do notatek czy systemami CMS, CRM lub dowolnym API.
Poza podłączeniem do Internetu i usług własna integracja z OpenAI umożliwia także pracę z dokumentami i bazami wiedzy, które mogą zostać wykorzystane w sposób przypominający pamięć długoterminową.
Zapisane w niej informacje zostają przywoływane w zależności od tematu aktualnej rozmowy, a wyszukiwanie odbywa się poprzez bazy wektorowe oraz dodatkowe mechanizmy dobierające najbardziej użyteczne treści, na podstawie których generowana jest odpowiedź. W efekcie możemy nie tylko zapytać o dowolną rzecz (co przypomina zaawansowaną wyszukiwarkę) ale także prowadzić rozmowę, na której treść wpływają wcześniej zapisane wspomnienia, co zwiększa personalny ton całej konwersacji.
GPT-4 podłączony do naszych danych jest w stanie także realizować wybrane zadania bez naszego udziału. Przykładem może być regularne odwiedzanie wybranych stron w poszukiwaniu aktualizacji, które następnie mogą zostać przetworzone, zapamiętane i zwrócone w formie podsumowania lub nagrania audio. Poniżej krótkie nagranie na podstawie artykułu Why Write oraz wiedzy na mój temat.
– 🎧 Odsłuchaj nagranie EN
– 🎧 Odsłuchaj nagranie PL (jakość jest nieco niższa niż dla języka angielskiego)
Warto dodać, że takie podsumowanie jest zapisywane jako konwersacja i może zostać rozwinięte lub kontynuowane, umożliwiając pogłębianie wybranych tematów.
Tworzenie powyższych integracji dla osoby potrafiącej programować (w szczególności w roli full-stack'a) nie stanowi większego wyzwania. Wystarczy rozszerzyć swoją wiedzę i umiejętności o tematy związane z dużymi modelami językowymi, projektowaniem promptów (instrukcji dla modelu) oraz pracą z dużymi zestawami danych.
Dodatkową korzyścią wynikającą z budowania systemów zdolnych do realizowania wymienionych wyżej zadań, jest zastosowanie ich w kontekście zawodowym. Projektowanie systemów typu RAG czy rozszerzanie funkcjonalności istniejących produktów o możliwości dużych modeli językowych, jest obecnie pożądaną kompetencją na rynku pracy.
Wszystkie wymienione wyżej mechaniki oraz związane z nimi narzędzia i techniki pracy są częścią tematyki AI_Devs #2, dlatego jeśli interesuje Cię praktyczne zastosowanie LLM w swojej codzienności, zdecydowanie polecam Ci dołączenie do naszego kursu.
Perspektywa Jakuba
Od czasu pojawienia się technologii oferowanych przez OpenAI (GPT-3, ChatGPT, Whisper, DALL-E), moje możliwości drastycznie wzrosły. To wszystko, co oddzielałem grubą linią, pisząc “to musi zrobić człowiek” nagle stało się dla mnie dostępne do zautomatyzowania, a linia określająca moje limity, przesunęła się znacznie dalej niż była dotychczas.
Czy AI nas zastąpi? 🤖
Myślę, że na obecnym poziomie, na którym znajdują się technologie generatorów tekstu/kodu (GPT, Copilot itp.), zupełnie nam to nie grozi, ale co będzie za kilka lat? Tego nie wiem.
Jednak to, z czym mamy do czynienia już teraz, jest rozwiązaniem na tyle dojrzałym, że warto spróbować wdrożyć je do swojego codziennego życia. Można oczywiście zaklinać rzeczywistość i starać się zatrzymać postępujący rozwój technologii mówiąc, że AI jest szkodliwe, nie przyjmie się i jest dla nas zbyteczne.
Historia pokazuje jednak, że zatrzymanie rozwoju technologii, którą już zachłysnęli się ludzie, nie jest wcale takie proste… a niekiedy, nie jest nawet możliwe.
Sztuczna inteligencja za sprawą głównie OpenAI weszła pod strzechy. Znajomość sieci neuronowych, deep learningu i skomplikowanych algorytmów łączących matematykę i fizykę, to NIE są już umiejętności niezbędne do tego, aby wejść w świat AI. Już dziś, próg wejścia został drastycznie obniżony. Machina rozwoju nowych technologii ruszyła, a od Ciebie zależy, czy będziesz częścią tego rozwoju.
Odpowiadając na tytułowe pytanie - "czy AI nas zastąpi?" - powiedziałbym NIE, to nie AI może nas zastąpić, a ludzie, którzy będą umieć z tego AI korzystać.
Rozwój jest skrajnie szybki ⚡️
Kilka lat temu, bardziej zaawansowani technicznie użytkownicy komputerów, dysponujący przy tym mocnymi GPU, mogli pobawić się technologią GPT-2. Trzeba przyznać, że generowane przez tę technologię odpowiedzi były ‘ciekawe’, ale nie można powiedzieć, że użyteczne, czy poprawne.
Zaledwie kilkanaście miesięcy później, światło dzienne ujrzał GPT-3, który generował teksty na takim poziomie, że niezwykle trudno było je odróżnić od tych, pisanych przez człowieka (co potwierdzi Ci każdy uczeń, który oddał jako zadanie domowe pracę napisaną przez GPT-3).
Od powstania GPT-3 minęło zaledwie kilka miesięcy, a świat oszalał na punkcie ChatGPT. Już teraz technologia ta jest na poziomie ułatwiającym życie milionom ludzi na całym świecie. Trzeba oczywiście umieć z niej korzystać.
Mówię o tym dlatego, że do szybko zmieniającej się technologii najłatwiej 'wskoczyć' na początku. Gdy już technologia porządnie się rozwinie, a bazowa ilość wiedzy niezbędnej do rozpoczęcia z nią pracy drastycznie wzrośnie, wtedy może okazać się, że próg wejścia będzie za wysoki. Z tego powodu staramy się działać możliwie szybko.
Ale przecież GPT kłamie! 😬
Tak, to prawda, że współczesne transformery tekstu generują niekiedy odpowiedzi, które brzmią jak prawdziwe, ale prawdziwymi nie są.
Dla wielu programistów to cecha, która wyklucza użycie takiego rozwiązania w produkcyjnym kodzie. Bo jak mielibyśmy wykorzystywać coś, co raz na jakiś czas (nikt nie wie, kiedy) się myli, lub zwraca zupełnie zmyślone odpowiedzi?
Okazuje się, że istnieją metody pracy zarówno z GPT-3, jak i ChatGPT, które gwarantują Ci jako programiście otrzymanie przewidywalnej i do tego zawsze prawdziwej odpowiedzi.
Istnieją nawet sposoby na odcięcie się od całego zasobu wiedzy (lub niewiedzy - jak mówią niektórzy), do jakiej ma dostęp wybrany model AI.
Między innymi tego chcemy Cię nauczyć.
Trudno konkurować z AI 🤷
Ja wiem, że współczesne modele sztucznej inteligencji są dość ułomne, ale i tak w wielu dziedzinach nawet na poziomie, na którym obecnie się znajdują, są niedoścignione dla klasycznych algorytmów.
Spróbuj w klasyczny sposób napisać tzw. klasyfikator sentymentu treści, czyli mechanizm, który na podstawie zadanego inputu ocenia, czy np. komentarz na temat produktu jest pozytywny, czy negatywny. Wydaje się to prostym zadaniem? To wyobraź sobie, że otrzymujesz taki oto komentarz:
“Jestem przerażony tym jak działa ten soft! Na samą myśl o tym, jak wyglądała moja praca, zanim go kupiłem, aż przepełnia mnie obrzydzenie. Jak ja mogłem tak żyć?! Ja tego softu nie polecam. Ja go ubóstwiam i jestem zniesmaczony na samą myśl, że ktoś mógłby używać produktów konkurencji!”
Tak, ja wiem… kilkadziesiąt IF-ów, baza słów kluczowych, jakieś proste filtry bayesowskie i do tego wykrywanie literówek (zauważyłeś je w tekście?). Stworzenie takiego systemu to męczarnia, a i tak liczba false-positivów będzie taka, że jego produkcyjne użycie będzie praktycznie niemożliwe.
A co jeśli powiedziałbym Ci, że ChatGPT rozpoznałby bezbłędnie sentyment tego komentarza, ignorując w nim wszelkie literówki, błędy gramatyczne i nietypowy zapis słów, a wszystko to dałoby się zautomatyzować wysyłając do API dosłownie jedno zdanie prompta?
Przykład z wykrywaniem sentymentu nie przemawia do Ciebie za bardzo?
Pomyśl o generowaniu streszczeń dowolnych tekstów, o automatycznym odpisywaniu na maile klientów Twojego sklepu, o przeszukiwaniu ogromnych baz danych i zwracaniu odpowiedzi w zrozumiałej dla człowieka formie.
Przeszukiwanie baz danych? Ale jak to?! Przecież te technologie są odcięte od świata! 🤔
Chcemy Cię nauczyć, jak zapewnić faktycznie ‘niemal offlinowym’ technologiom dostęp nie tylko do świata zewnętrznego, ale i do Twoich wewnętrznych zasobów wiedzy, a wszystko to uzyskamy w sposób możliwie bezpieczny.
Twórcy AI_Devs
Adam Gospodarczyk
Odkąd pamiętam tworzę różne projekty technologiczne, dzięki którym szybko zacząłem programować.
Od połowy 2017 roku otwarcie dzielę się swoją wiedzą na moim kanale YouTube "overment" oraz eduweb.pl.
Teraz niemal cała moja uwaga skupia się na łączeniu programowania z AI i automatyzacją, co doprowadziło mnie do stworzenia projektu "Alice", zaawansowanej aplikacji wykorzystującej duże modele językowe połączone z wiedzą na mój temat oraz posiadającą dostęp do różnych usług i urządzeń.
Na co dzień jestem zaangażowany także w rozwój eduweb.pl, easy.tools oraz inicjatywy związane z overment.
Z przyjmenością podzielę się wszystkim, co wiem, w AI Devs #2!
Jakub
Mrugalski
Zawodowo zajmuję się programowaniem, administracją serwerami (mam własną firmę hostingową z tysiącami klientów – MIKR.US) i jestem ekspertem od bezpieczeństwa webowego w firmie Niebezpiecznik.
Dodatkowo, od lat zajmuję się automatyzacją procesów biznesowych.
Pasją do AI dzielę się publikując na swoim kanale YouTube filmy na temat GPT-3. Wspólnie z Adamem, wiedzą dzielę się również w formie e-booka Codzienność z GPT-4, który w kilka tygodni zakupiło ponad 1000 osób. Teraz czas na AI Devs i cieszę się, że do nas dołączysz!
Mateusz
Chrobok
Tłumaczę skomplikowane rzeczy w prosty sposób. Rozrywkowo robię to na kanale youtube gdzie obserwuje mnie 100 000 osób.
Zawodowo:
- Walczę z wyłudzeniami online w roli Head of Fraud Intelligence w Nethone.
- Podnoszę bezpieczeństwo jako Security Officer w Air Space Intelligence.
- Od 2021 rozwijam MC Media gdzie tworzymy treści takie jak explainery, webinary i inne, by prosto tłumaczyć skomplikowane produkty.
- Rozwijam i wspieram kilka startupów z dziedzin Cyberbezpieczeństwa, AI i Software Defined Radio.
Ciągle się uczę i popełniam błędy odkrywając nowe technologie i ich zastosowanie. Zapraszam do AI Devs!
Goście Specjalni AI_Devs 2
Podczas sesji LIVE porozmawiasz z gośćmi specjalnymi, którzy swoim praktycznym doświadczeniem jeszcze mocniej wzbogacą Program.
Specjalizacje Bartka: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Neural Machine Translation, Mobile & Conversational User Interfaces.
Specjalizuje się w transformacji cyfrowej organizacji, budowaniu produktów, data (AI, ML) infosec oraz IT. Wcześniej: IKEA, ONET, Ringer Axel Springer, Grupa Pracuj.
Developer Advocate w Qdrant, Founder AI Embassy Foundation, wcześniej Data Science Lead oraz Teach Lead w Codete GmbH.
Poznaj opinie uczestników.
Nie poprawialiśmy nawet literówek :)
Paweł Dulak
Machine Learning Enthusiast, Team Leader
Kupujesz kursy, potem odkładasz na półkę? Z AI_Devs będzie inaczej.
START KOLEJNEJ EDYCJI JUŻ WKRÓTCE
AI Devs jest programem kohortowym, w którym uczymy się razem. Dołączysz do grupy kilkuset programistów o podobnych celach i zajawkach.
SESJE LIVE CO CZWARTEK WIECZOREM
przez 5 tygodni kursu
Sercem programu są sesje LIVE w każdy czwartek o 20:00 na ZOOM. Spodziewaj się kodowania na żywo i Q&A z innymi programistami. Warsztaty będą prowadzone przez Adama Gospodarczyka, Jakuba Mrugalskiego, Mateusza Chroboka oraz gości specjalnych. WSZYSTKIE sesje LIVE będą nagrywane, więc nic Cię nie ominie.
KONSULTACJE LIVE Q&A
Dodatkowo, zapraszamy Cię do wzięcia udziału w dwóch konsultacjach LIVE. Podczas tych dogłębnych sesji Q&A otrzymasz pomoc w rozwiązywaniu konkretnych problemów oraz dodatkowy feedback do swoich projektów.
10+ GODZIN LEKCJI VIDEO I MATERIAŁÓW
Codziennie dostaniesz 10-20 minutową lekcję z rozwiązaniem danego problemu i zadaniem do zrobienia. W sumie 10+ godzin materiałów do samodzielnej nauki, oprócz sesji LIVE (które również będą nagrywane).
KILKANAŚCIE WYZWAŃ PROGRAMISTYCZNYCH
Będziesz uczyć się poprzez robienie, a nie oglądanie. W trakcie kursu przygotowaliśmy kilkanaście zadań o różnej złożoności. Wykonanie ich wszystkich zajmie Ci około 10-30 godzin.
FEEDBACK DO POSTĘPÓW
W programie weźmie udział setki programistów, więc nie możemy zagwarantować osobistego feedbacku do każdego projektu. Ale zaprojektowaliśmy system automatycznego sprawdzania niektórych zadań, oparty również o mechanizmy AI. Poza tym tworzymy przestrzeń do Peer Review pomiędzy uczestnikami.
SPOŁECZNOŚĆ PROGRAMISTÓW
Uczysz się w grupie, a nie samotnie. Nasz program oparty jest o społeczność działającą razem w ramach 5 tygodni kursu. Codziennie będziesz uczestniczyć w dyskusjach na społeczności, Q&A i dzieleniu się wiedzą.
5 tygodni napakowanych wiedzą i interakcją
Podczas AI Devs podzielimy się naszymi najlepszymi technikami i niewykluczone, że wspólnie z całą grupą uczestników edycji, trafimy na zupełnie nowe rozwiązania. Dlatego zdecydowaliśmy na interaktywny, kohortowy format AI Devs zamiast klasycznego kursu opartego o samo oglądanie video na platformie.
Generative AI
- Podstawy Generative AI
- Zarysowanie obecnych możliwości LLM
- Praktyczne zastosowania w kontekście prywatnym
- Praktyczne zastosowania w kontekście biznesowym
- Wprowadzenie do narzędzi wykorzystywanych w kursie
- Teoria działania dużych modeli językowych
- Prompty, tokenizacja i embedding
- Playground i parametry zapytań
- Wartościowe źródła wiedzy na temat AI
- Struktura promptów dla GPT-4
- Rozwiązywanie pierwszych zadań z pomocą LLM
- Istotne problemy i ograniczenia modeli
- Bazowa wiedza vs. własny kontekst
- Optymalizacja promptów pod kątem skuteczności, wydajności i efektywnośći kosztowej
- Nawiązanie połączenie z OpenAI API i podstawy LangChain (JS)
- Liczenie tokenów i kontrola długości kontekstu
- Moderowanie wejścia i wyjścia
- Stremowanie, nagłówki oraz formatowanie odpowiedzi
- Obsługa błędów
- Kontrola przebiegu konwersacji i podsumowania treści
- Techniki sterowania modelem i przydatne wyrażenia
- Zastosowanie w kodzie technik zero-shot, one-shot, few-shot, chain of thought, zero-shot CoT, Reflexion
- Adversarial Prompting i Prompt Injection
- Poznajesz szeroki horyzont Generative AI
- Znasz obecnie znaną teorię działania Dużych Modeli Językowych
- Potrafisz ocenić kiedy zastosować LLM
- Wiesz jak projektować prompty
- Nawiązujesz połączenie z OpenAI API
- Potrafisz zintegrować LLM z kodem
- Projektowanie promptów
- Strumieniowanie odpowiedzi z API OpenAI
- Programowanie czatu z GPT-4
Modele OpenAI
- Idea Copilota / Asystenta pomagającego nam w pracy
- Prototypowanie i szybkie iteracje dzięki GPT-4
- Nauka i rozwój umiejętności z GPT-4
- Zadania, które już teraz skutecznie realizują modele OpenAI
- Halucynacje modelu i ograniczenia bazowej wiedzy
- Bazowe instrukcje sterujące domyślnym zachowaniem
- Dostęp do Internetu i czytanie stron www przez Puppeteer / Playwright
- Sytuacje w których LLM się nie sprawdzają i co możemy z tym zrobić
- Wybór pomiędzy modelami GPT-3.5 i GPT-4
- Techniki skracające czas pisania promptów
- Optymalizacja czasu dojścia do poprawnego rozwiązania
- Rola dostarczanych oraz generowanych przez model danych
- Koncepcja budowania / gromadzenia własnej bazy wiedzy
- Automatyczne organizowanie wiedzy z pomocą AI
- Szybkie zapisywanie problemów i ich rozwiązań
- Praca z formatami audio / wideo
- Wykorzystywanie otwartych formatów (np. markdown)
- Wywoływanie Funkcji z pomocą Function Calling
- Przykłady narzędzi z których może korzystać GPT-4
- Projektowanie własnych narzędzi
- Wykorzystujesz GPT-3.5/4 w prywatnym kontekście
- Wiesz jak omijać ograniczenia i redukować halucynacje modeli
- Uruchamiasz funkcje przez LLM dzięki Function Calling
- Tworzysz własne połączenie LLM z Internetem
- Optymalizacja interakcji z GPT-3.5/GPT-4
- Funkcje jako narzędzia dla LLM
- Budowanie własnej bazy wiedzy
Programowanie z GPT-4
- Planowanie i podejmowanie decyzji projektowych z GPT-4
- Rozwiązywanie problemów i debugowanie kodu
- Skuteczne generowanie kodu
- Nauka programowania i eksplorowanie nowych narzędzi
- Praca z aktualnymi danymi
- Kontekstowa praca w dowolnej aplikacji
- Organizowanie i budowanie promptów w kodzie aplikacji
- Generowanie dynamicznego kontekstu
- Kontrolowanie logiki aplikacji dzięki Function Calling
- Monitorowanie i testowanie promptów
- Techniki pracy z różnymi formatami plików
- Podział długich treści na mniejsze dokumenty
- Przetwarzanie długich dokumentów
- Generowanie odpowiedzi w oparciu o długi dokument
- Strategie organizacji, przechowywania oraz odzyskiwania treści na potrzeby LLM
- Wyszukiwania typu full-text, fuzzy, semantic i similarity
- Embedding i wyszukiwanie z pomocą baz wektorowych
- Wyszukiwanie hybrydowe i filtrowanie treści
- Weryfikowanie użyteczności dokumentów
- Droga od prototypu do produkcyjnego projektu
- Moderowanie i monitorowanie aktywności użytkowników
- Utrzymanie oraz rozwój promptów
- Kontrola i optymalizacja kosztów działania systemu
- Development i akcje realizowane na dużej skali
- Wstęp do fine-tuningu
- Wykorzystujesz GPT-3.5/4 w kontekście zawodowym
- Wiesz jak stosować złożone integracje LLM z kodem aplikacji
- Przetwarzasz długie treści z LLM
- Wiesz czym jest embedding i posługujesz się bazami wektorowymi
- Rozumiesz czego wymaga produkcyjne zastosowanie GPT-4
- Masz za sobą pierwszy Fine-Tuning
- Przetwarzanie długich dokumentów w różnych formatach
- Budowanie dynamicznego kontekstu z Qdrant/Pinecone
- Fine-Tuning modelu GPT-3.5-Turbo
Automatyzacja z GPT-4
- Wprowadzenie do Make / IFTTT / N8N
- Organizacja wiedzy w Airtable lub własnej bazie danych (PostgreSQL)
- Przydatne automatyzacje pomagające w pracy
- Przydatne skrypty i makra
- Połączenie z OpenAI i Pinecone w make.com
- Kontrola wykonania scenariuszy z pomocą AI
- Scenariusze realizujące więcej niż jedno zadanie
- Połączenie scenariuszy automatyzacji z AI
- Automatyzacje działające w oparciu o harmonogram lub zdarzenia
- Automatyzacje porządkowania informacji (maile, zadania, wydarzenia, bazy wiedzy)
- Automatyzacje monitorujące, raportujące, scrapujące i generujące treści w różnych formatach
- Koncepcja i zastosowania własnych skryptów realizujących pojedyncze zadania
- Konfiguracja własnej domeny i VPS
- Projektowanie własnej bazy danych i jej przeznaczenie
- Przykłady biznesowego zastosowania GPT-4
- Prototypy, MVP i elementy większych systemów
- Optymalizacja procesów biznesowych z AI
- Połączenie własnych serwisów z automatyzacją
- Szanse i zagrożenia bniznesowe
- Poznajesz make.com i projektujesz scenariusze automatyzacji
- Rozumiesz rolę automatyzacji w kontekście LLM
- Wiesz jak projektować roboty pracujące dla Ciebie, gdy śpisz
- Tworzysz prywatne API połączone z OpenAI
- Odkrywasz możliwe biznesowe zastosowania OpenAI
- Własne API i zestaw narzędzi dla LLM oraz automatyzacji
- Bonus: Wprowadzenie do modeli OpenSource (LLaMA 2)
Asystent AI
- Koncepcja asystenta AI i planowanie funkcjonalności
- Wybór stacku technologicznego
- API asystenta
- Logika, pamięć oraz umiejętności
- Sposoby interakcji z asystentem
- Konfiguracja Alice lub własna aplikacja desktopowa
- Integracja z urządzeniami (iOS)
- Planowanie pamięci długoterminowej
- Organizacja, tagowanie i kategoryzowanie
- Odzyskiwanie treści na potrzeby konwersacji
- Techniki pracy z poufnymi informacjami
- Skrypty jako narzędzia dla asystenta
- Automatyzacje jako narzędzia dla asystenta
- Dostęp do wyników wyszukiwania i treści stron
- Optymalizacja kosztów
- Monitorowanie zewnętrznych źródeł wiedzy
- Strategie budowania i wykorzystywania wspomnień
- Tworzenie narzędzi i rozszerzeń
- Interakcje głosowe z ElevenLabs
- Fine-tuning
- Znasz możliwości Copilota / Asystenta AI
- Wiesz z czym wiąże się budowanie długoterminowej pamięci LLM
- Korzystasz lub posługujesz się GPT-3.5/4 kontekstowo dzięki aplikacji desktopowej
- Posiadasz asystenta dostępnego dla Ciebie przez API
- Połączenie własnego API z asystentem
- Konfiguracja Alice lub rozwój własnego aplikacji desktopowej
Grzegorz Cymborski
Frontend Engineer
Jak może wyglądać GPT-5?
Dołącz do AI_Devs
Super, że będziesz z nami!
14-dniowa gwarancja
Możesz zrezygnować 14 dni od daty rozpoczęcia kursu (do 1 kwietnia) i zwrócimy Ci 100% wpłaconych pieniędzy bez pytań.
2 raty 0%
Dajemy możliwość zakupu na 2 raty 0%. Pierwsza jest płatna od razu, druga do 1 kwietnia 2024.
Finansowanie z budżetu szkoleniowego
Wiele osób wybiera finansowanie z budżetu firmy. Napisz na aidevs@brave.courses jeśli potrzebujesz faktury proforma. Dla zespołów oferujemy dodatkowe rabaty.
Marcin Łukiańczyk
Automation & eCommerce Expert
FAQ
Masz dodatkowe pytanie?
Odpowiemy szybko!
(i mimo wszystko to będzie człowiek;)
Wymagane minimum umiejętności potrzebnych do wzięcia udziału w AI_Devs 2 obejmują: wykonywanie żądań HTTP i odbieranie danych, pracę z formatem JSON, doświadczenie z dowolnym językiem programowania. Opcjonalnie (pomocne ale niewymagane): podstawy pracy z plikami z poziomu kodu i podstawy baz danych.
Przykłady w kursie są zrealizowane w języku JavaScript, jednak ich struktura jest stosunkowo prosta i prezentuje ogólne koncepcje, a nie skupia się na detalach implementacji.
Fundamentem AI_Devs jest interakcja z LLM za pośrednictwem API, co można zrealizować praktycznie w dowolnym języku programowania. Przykłady faktycznie są napisane w JavaScript, ale skupiamy się w nich na koncepcjach, a nie konkretnej implementacji.
W Pythonie będzie nawet wygodnie pracować, bo np. LangChain jest w tym języku bardziej rozwinięty.
Warto zajrzeć do tego kodu:
https://github.com/iceener/gpt-tools
Jeśli czytanie go (w połączeniu z bogatym opisem tekstowym oraz w niektórych przypadkach nagraniem wideo) jest w porządku, to polecamy wziąć udział w AI_Devs!
Jeśli chodzi o C#, jeżeli potrafisz rozmawiać z API i czujesz się dobrze w tej technologii to prawdopodobnie nie ma przeszkód. Jest sporo bibliotek ułatwiających interakcje z API, również dla C#. Oficjalne biblioteki znajdziesz pod https://platform.openai.com/docs/libraries
Nie będziemy korzystać z ChatGPT. Posiadanie dostępu do wersji Plus jest totalnie opcjonalne. Konieczne jest jednak posiadanie płatnego konta na https://platform.openai.com. Tam należy się zarejestrować i podłączyć metodę płatności oraz KRYTYCZNE ustawić twardy limit na kwotę, której nie chcesz przekroczyć.
W trakcie kursu można spodziewać się wydatków na poziomie $3 - $10. Trzeba jednak pamiętać że mówimy tutaj o rozliczeniu za zużycie więc ostateczny koszt będzie kwestią indywidualną.
Drugim płatnym narzędziem jest make.com – $9 / miesięcznie. Jednak korzystanie z niego nie jest wymagane. Po prostu pojawia się w kursie.
W ciągu ostatnich kilku lat stworzyliśmy dziesiątki kursów, tutoriali i artykułów, z których skorzystało tysiące programistów. Zajrzyj na kanał YT Adama i Jakuba. Informacje o naszych komercyjnych projektach znajdziesz na https://overment.com i https://mrugalski.pl.
AI Devs to kurs, którego materiał powstaje przede wszystkim na podstawie naszych własnych doświadczeń, zdobywanych poprzez budowanie narzędzi AI (np. aplikacja Alice, asystent AI eduweb.pl), oraz możliwie najlepszych źródeł wiedzy (newslettery, blogi, publikacje tworzone przez osoby zaangażowane w rozwój np. OpenAI). Połączenie tego z interaktywnym, kohortowym formatem kursu pozwoli nam na wspólne odkrywanie nowych rozwiązań i technik pracy oraz nawiązywanie znajomości z osobami dzielącymi wspólne zainteresowania.
Kolejna edycja wystartuje już wkrótce i potrwa 5 tygodni.
Najwięcej skorzystasz jeśli poświęcisz ok. 5 godzin tygodniowo i ok. 20-30 godzin w sumie na lekcje video, udział w sesjach LIVE i zadania. Skala zaangażowania zależy jednak tylko od Ciebie, część uczestników poświęca więcej czasu, a cześć wybiera dla siebie najciekawsze dla nich elementy.
Kurs odbywa się w formule kursu kohortowego online. Wszystkie zajęcia LIVE są prowadzone przez ZOOM, a materiały video i społeczność znajdziesz na specjalnie stworzonej przestrzeni w ramach platformy Circle.so.
Zajęcia LIVE będą odbywać się w czwartki od 20:00, potrwają od 1.5-2 godzin i będą nagrywane.
Dostęp do wszystkich nagrań i materiałów z tej edycji masz na rok od startu kursu.
Staramy się tworzyć najlepszy program na rynku. Dokładny zakres tematyczny znajdziesz na stronie www.aidevs.pl#program.
Dostęp opłacisz kartą, przelewem online lub BLIK’iem przez EasyCart tutaj.
Oczywiście, napisz na aidevs@brave.courses i podaj dane do faktury.
Tak, wielu uczestników dostaje finansowanie z budżetu szkoleniowego. Wyślij naszą stronę do swojego szefa jeśli potrzebuje dodatkowych argumentów. W 99% przypadków to wystarczy.
Dajemy 14-dniową gwarancję satysfakcji dla wszystkich uczestników. Jeśli z jakiegoś powodu nie będziesz zadowolony z kursu, skontaktuj się z nami w ciągu 14 dni od daty startu kursu, a zwrócimy Ci pełną kwotę bez zadawania żadnych pytań.
Regulamin znajdziesz w stopce na naszej stronie.
Tak, otrzymasz fakturę automatycznie po zakupie dostępu.
Na tej stronie znajdziesz informację o najlepszej cenie oraz możliwościach finansowania. Zapraszamy!