Kurs Specjalista AI — rozwój i utrzymanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji (22.10–21.11.2026)

Opis

Kurs Specjalista AI — rozwój i utrzymanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji

Dla kogo?

Kurs skierowany jest do osób, które ukończyły szkolenie z zakresu praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji lub mają wiedzę z zakresu korzystania z narzędzi AI i przygotowują się do pracy na stanowisku specjalisty ds. AI.

Uczestnik po ukończeniu kursu potrafi skonfigurować środowisko pracy, uruchomić i przetestować rozwiązanie wytworzone przy udziale sztucznej inteligencji, rozpoznać przyczynę awarii oraz połączyć narzędzia w powtarzalny proces. Zakres obejmuje automatyzację procesów, tworzenie i publikację stron internetowych oraz produkcję materiałów wideo z udziałem AI.

Kurs nie jest przeznaczony dla osób rozpoczynających pracę z AI. Wymaga wcześniejszego opanowania obsługi narzędzi konwersacyjnych, formułowania poleceń do modeli oraz podstaw automatyzacji. Udział nie wymaga umiejętności programowania — uczestnik uruchamia, testuje i naprawia rozwiązania wytworzone przy udziale AI.

Termin i organizacja

• Termin: 22.10.2026–28.11.2026.
• Zapisy: przez Bazę Usług Rozwojowych do 20.10.2026.
• Wymiar: 72 godziny dydaktyczne — 48 godzin zdalnie w czasie rzeczywistym i 24 godziny stacjonarnie (54 godziny zegarowe zajęć i walidacji; w karcie BUR łącznie z przerwami: 60:30 h zegarowych).
• Zajęcia online: 12 sesji po 4 godziny dydaktyczne, 16:30–19:45: pierwsza w czwartek 22.10, kolejne w poniedziałki, środy i piątki, przerwa 18:00–18:15, platforma Zoom.
• Zajęcia stacjonarne: soboty 24.10, 21.11 i 28.11.2026, 9:00–16:10.
• Miejsce zajęć stacjonarnych: Plac Szczepański 3, 31-011 Kraków (klimatyzacja, Wi-Fi).
• Grupa: od 2 do 6 osób.
• Prowadzący: Konrad Bajor.

Jedna godzina dydaktyczna trwa 45 minut. Przerwy nie są wliczane do wymiaru usługi. Wszystkie prace projektowe realizowane są w trakcie zajęć, pod kierunkiem prowadzącego. Kurs nie przewiduje pracy własnej poza zajęciami.

Harmonogram zajęć

Sesje online: 22 (czwartek), 23, 26, 28 i 30 października oraz 2, 4, 6, 9, 13, 16 i 18 listopada 2026 r. Każda sesja trwa 16:30–19:45, z przerwą 18:00–18:15.

Zajęcia stacjonarne: 24 października oraz 7, 21  listopada 2026 r., 9:00–16:10.

Walidacja (test końcowy): 21.11.2026 podczas ostatniego dnia stacjonarnego.

Cel edukacyjny

Kurs przygotowuje do pracy na stanowisku specjalisty ds. AI w zakresie:

• konfigurowania środowiska uruchomieniowego i uruchamiania w nim rozwiązań wytworzonych przy udziale AI;
• czytania ze zrozumieniem kodu wygenerowanego automatycznie oraz rozpoznawania i usuwania błędów;
• sprawdzania i diagnozowania komunikacji pomiędzy systemami informatycznymi;
• konfigurowania węzłów przepływu automatyzującego i przekształcania danych pomiędzy krokami;
• tworzenia i publikowania stron internetowych z udziałem AI;
• realizacji materiałów wideo w powtarzalnym procesie produkcyjnym;
• testowania rozwiązania i przywracania jego działania po awarii.

Projekt przewodni

Uczestnicy realizują jedno rozwiązanie rozwijane przez cały kurs: system wspierający obsługę zapytań klientów. Przyjmuje zgłoszenie przez formularz na stronie, sprawdza kompletność danych i zapisuje je w bazie, wykorzystuje model językowy do klasyfikacji i przygotowania propozycji odpowiedzi, kontroluje format wyniku, kieruje propozycję do zatwierdzenia przez człowieka oraz rejestruje status i błędy. Projekt realizowany jest na danych fikcyjnych, w środowisku ćwiczeniowym.

Program kursu

Część zdalna na żywo — 48 godzin dydaktycznych

1. Środowisko pracy i wymagania projektu — 4 h

Opis problemu, zakresu i kryteriów odbioru. Konfiguracja edytora, interpretera Python i środowiska wirtualnego. Uruchamianie skryptu i instalowanie zależności. Organizacja plików, konfiguracji i danych testowych. Oddzielenie środowiska ćwiczeniowego od systemów firmowych.

2. Czytanie, modyfikowanie i diagnozowanie kodu Python — 8 h

Zmienne, listy, słowniki, warunki, pętle i funkcje na krótkich przykładach. Ustalanie, jakie dane skrypt przyjmuje, przetwarza i zwraca. Odczyt i zapis danych w plikach. Lokalizowanie błędu na podstawie komunikatu. Opis oczekiwanej zmiany w kodzie i weryfikacja otrzymanej poprawki. Porównanie kodu przed zmianą i po niej. Testowanie na danych prawidłowych i błędnych. Rozpoznawanie operacji wymagających szczególnej ostrożności: usuwania danych, wysyłania informacji na zewnątrz i uruchamiania poleceń systemowych.

3. HTML, CSS i formularz internetowy — 4 h

Struktura dokumentu, znaczniki, atrybuty i zagnieżdżenia. Klasy i identyfikatory oraz podstawowe reguły wyglądu. Pola formularza, etykiety i komunikaty. Odnajdywanie elementów w narzędziach przeglądarki. Sprawdzanie danych w przeglądarce a po stronie usługi odbierającej.

4. JavaScript do przekształcania danych — 4 h

Składnia na przykładach związanych z automatyzacją. Obiekty, tablice i odczyt struktury JSON. Wybieranie, zmiana i łączenie pól. Obsługa brakujących wartości i nieprawidłowych typów. Modyfikacja kodu wygenerowanego przez AI. Sprawdzanie wyniku działania węzła kodu.

5. Praca z bazą danych — 4 h

Dobór bazy lub arkusza do prostego zastosowania. Tabela, rekord, klucz i powiązanie między tabelami. Odczytywanie i modyfikowanie zapytań SQL. Filtrowanie, sortowanie i łączenie danych z dwóch tabel. Identyfikator zgłoszenia i zapobieganie duplikatom. Bezpieczne przekazywanie parametrów do zapytań. Eksport danych i podstawy kopii zapasowej.

6. API, uwierzytelnianie i testowanie komunikacji — 8 h

Żądanie i odpowiedź: adres, metoda, nagłówki i treść. Czytanie dokumentacji API. Konfiguracja klucza lub tokenu oraz zakresu uprawnień. Przechowywanie sekretów poza kodem. Testowanie wywołania i interpretacja kodów odpowiedzi. Webhook jako punkt odbioru danych. Rozpoznawanie błędów adresu, uprawnień, limitów i niedostępności usługi. Limity czasu, zasady ponawiania i rejestrowanie błędów bez ujawniania sekretów.

7. Tworzenie i publikacja stron z wykorzystaniem AI — 8 h

Przygotowanie strony na podstawie wymagań projektu. Odczyt i modyfikacja wygenerowanego kodu: treść, układ, kolorystyka. Czytelność, obsługa klawiaturą i układ na telefonie. Połączenie formularza z automatyzacją. Komunikaty o powodzeniu i niepowodzeniu. Publikacja w środowisku demonstracyjnym, podstawy adresu, domeny i połączenia szyfrowanego. Test całego procesu po udostępnieniu.

8. Produkcja materiałów wideo z wykorzystaniem AI — 8 h

Powtarzalny proces produkcyjny: scenariusz, materiał źródłowy, montaż, publikacja. Opracowanie scenariusza i listy ujęć. Narzędzia do generowania obrazu i sekwencji wideo — dobór i ograniczenia. Montaż: cięcie, tempo, warstwa dźwiękowa. Napisy, transkrypcja i wersje językowe. Lektor syntetyczny. Przygotowanie wersji pod różne kanały publikacji. Kontrola praw do materiałów oraz oznaczanie materiałów wytworzonych przez AI.

Część stacjonarna — 24 godziny dydaktyczne

9. Budowa automatyzacji wykorzystującej AI — 12 h

Plan przepływu: wejście, kroki przetwarzania, decyzje i wynik. Konfiguracja węzłów żądania HTTP, kodu, bazy danych i modelu językowego. Mapowanie pól, warunki i przetwarzanie zbiorów danych. Instrukcja zadania dla modelu i wymagany format odpowiedzi. Sprawdzanie struktury odpowiedzi i dopuszczalnych wartości. Oddzielanie treści zgłoszenia od instrukcji sterujących procesem. Postępowanie z odpowiedzią błędną, niepełną lub niezgodną z kryteriami. Zatwierdzanie wyniku przez człowieka. Obsługa błędów i kontrola ponowień. Pomiar liczby wywołań, kosztu i czasu wykonania.

10. Jakość, bezpieczeństwo i utrzymanie rozwiązania — 10 h

Podstawy wersjonowania: zapis zmiany, porównanie wersji, powrót do wcześniejszego stanu. Przygotowanie zestawu testowego i oczekiwanych rezultatów. Testowanie jakości klasyfikacji i odpowiedzi generowanych przez AI. Przypadki brzegowe: puste dane, duplikat, błędny format, niedostępna usługa oraz treść próbująca zmienić instrukcje modelu. Ograniczanie uprawnień i ilości przesyłanych danych. Kontrola informacji zapisywanych w dziennikach zdarzeń. Kopia danych, odtworzenie i wycofanie zmiany. Diagnoza przygotowanej awarii i sprawdzenie działania po naprawie. Dokumentacja konfiguracji, zależności i procedur obsługi. Określenie ograniczeń rozwiązania.

11. Walidacja — 2 h

Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie.

Wymagania wstępne

Uczestnik posiada kompetencje, które nie są ponownie kształcone w ramach kursu:

• znajomość podstawowych pojęć AI: model, token, kontekst, polecenie, konfabulacja;
• znajomość modeli językowych i kryteriów doboru modelu do zadania;
• znajomość zagadnień prawnych w zakresie użytkownika: AI Act, RODO, prawo autorskie, tajemnica przedsiębiorstwa;
• formułowanie poleceń do modeli i ocena jakości odpowiedzi;
• obsługa narzędzi konwersacyjnych i utworzenie asystenta w środowisku dostawcy;
• korzystanie z gotowej bazy wiedzy typu NotebookLM;
• użycie narzędzia AI do edycji pojedynczego materiału wideo;
• założenie konta u dostawcy modelu i wygenerowanie klucza dostępowego;
• uruchomienie prostego przepływu z gotowych bloków w narzędziu automatyzującym.

Weryfikacja: zaświadczenie o ukończeniu szkolenia podstawowego z zakresu praktycznego wykorzystania AI albo rozmowa kwalifikacyjna przed przyjęciem na kurs.

Warunki uczestnictwa i wymagania techniczne

• doświadczenie w korzystaniu z narzędzi AI;
• własne płatne konto ChatGPT Plus lub Pro, opcjonalnie Claude Pro;
• komputer z systemem Windows 11 lub macOS 26 (albo nowszym), z uprawnieniami do instalacji oprogramowania;
• zainstalowane aplikacje ChatGPT i Claude;
• kamera i mikrofon oraz łącze internetowe o przepustowości co najmniej 20 Mb/s.

Mała grupa umożliwia indywidualne wsparcie przy stanowisku. Część zdalna odbywa się na platformie Zoom. Ćwiczenia wykorzystują dane fikcyjne i ograniczone uprawnienia. Konfiguracja techniczna jest sprawdzana przed rozpoczęciem zajęć.

Efekty uczenia się i kryteria weryfikacji

Efekt uczenia się	Kryteria weryfikacji
Charakteryzuje elementy środowiska uruchomieniowego rozwiązania	Wskazuje poprawną kolejność czynności konfiguracyjnych oraz rozpoznaje przyczynę nieuruchomienia programu na podstawie opisu komunikatu
Charakteryzuje strukturę dokumentu internetowego i działanie formularza	Wskazuje poprawną strukturę znaczników oraz rozpoznaje przyczynę nieprzesłania danych z formularza w opisanym przypadku
Interpretuje zapytania do bazy danych i ich wyniki	Wskazuje wynik podanego zapytania, rozpoznaje przyczynę powstawania duplikatów oraz poprawny sposób przekazywania parametrów
Charakteryzuje budowę przepływu automatyzującego z udziałem modelu językowego	Wskazuje poprawną kolejność węzłów, skutek błędnego mapowania pól oraz zachowanie przepływu przy niepowodzeniu kroku i przy powtórzonym zgłoszeniu
Charakteryzuje zasady testowania i przywracania działania rozwiązania	Wskazuje kolejność działań przy diagnozie awarii, zakres zapisu zdarzeń oraz sposób wycofania zmiany i odtworzenia danych
Charakteryzuje proces produkcji materiału wideo z udziałem AI oraz obowiązki informacyjne	Wskazuje właściwą kolejność etapów produkcji oraz rozpoznaje sytuacje wymagające oznaczenia materiału jako wytworzonego przez sztuczną inteligencję

Metoda walidacji dla wszystkich efektów: test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie.

Walidacja i dokument ukończenia

Usługa prowadzi do nabycia kompetencji. Walidacja ma formę testu teoretycznego z wynikiem generowanym automatycznie. Obejmuje interpretowanie kodu i danych, rozpoznawanie błędów, diagnozowanie komunikacji, zasady bezpieczeństwa, budowę automatyzacji, testowanie i utrzymanie oraz proces produkcji wideo. Zadania odwołują się do opisanych przypadków, fragmentów kodu i scenariuszy.

Dokument końcowy to zaświadczenie z wykazem efektów uczenia się i wynikiem walidacji. Weryfikacja odnosi się do zdefiniowanych kryteriów, a wynik testu jest generowany automatycznie, niezależnie od osoby prowadzącej zajęcia.

Zaświadczenie otrzymują uczestnicy, którzy mają co najmniej 80% frekwencji, zaliczą projekt oraz uzyskają z testu wynik co najmniej 65%.

Materiały dydaktyczne

Uczestnik otrzymuje skrypt szkoleniowy oraz materiały dydaktyczne w wersji elektronicznej: instrukcje konfiguracji środowiska, zestawy zadań, przykładowe skrypty i przepływy do analizy oraz naprawy, karty diagnostyczne, szablony dokumentacji rozwiązania i zestaw przypadków testowych. Uczestnik zachowuje dostęp do materiałów po zakończeniu kursu.

Zakres kursu

Kurs rozwija kompetencje techniczne ponad poziom podstawowej obsługi AI. Nie obejmuje ponownego nauczania kompetencji wymienionych w wymaganiach wstępnych ani trenowania modeli, zaawansowanego uczenia maszynowego, pełnego kształcenia programistycznego czy profesjonalnej produkcji filmowej.

Cena i dofinansowanie

5 687,00 zł netto (6 995,01 zł brutto) za uczestnika — 72 godziny dydaktyczne.

Przy dofinansowaniu w wysokości co najmniej 70% ze środków publicznych usługa może zostać zwolniona z VAT (ZW). Podstawa prawna: § 3 ust. 1 pkt 14 rozporządzenia Ministra Finansów z dnia 20 grudnia 2013 r. oraz art. 43 ust. 1 pkt 29 lit. c ustawy o VAT.

Dofinansowanie może uzyskać m.in. pracodawca z sektora MŚP kierujący pracownika na kurs — na zasadach operatora Bazy Usług Rozwojowych właściwego dla firmy.

Baza Usług Rozwojowych

Numer karty BUR: 2026/09/28/226688/3841489.

Zobacz kartę kursu i zapisz się w Bazie Usług Rozwojowych

Filmy o kursie: prezentacja kursu na YouTube oraz krótka zapowiedź (YouTube Shorts).