Uczysz się na pamięć API kolejnego popularnego frameworka (np. LangChain v.X);Rozumiesz architekturę systemów AI, co pozwala Ci użyć dowolnego frameworka lub zbudować własny.
Twoja aplikacja to "czarna skrzynka" – działa, ale tracisz kontrolę i boisz się "vendor lock-in";Świadomie projektujesz przepływ danych, masz pełną kontrolę i wiesz, jak debugować każdy element.
Twoją główną umiejętnością jest generowanie kodu przez Copilota i sklejanie go w całość;Potrafisz zarządzać jakością, strukturą i spójnością odpowiedzi LLM, by dostarczać przewidywalne rezultaty.
Ślepo ufasz leaderboardom, wybierając model, który jest "najlepszy" na papierze;Potrafisz ewaluować i wybrać model LLM, który jest optymalny dla konkretnego problemu biznesowego.
Widzisz różnicę? Po lewej stronie są umiejętności, które tracą na wartości po każdej aktualizacji. Po prawej – kompetencje, które budują Twoją karierę na lata. Na naszym spotkaniu skupimy się w 100% na tym, co po prawej. Zarejestruj się i zacznij budować przyszłość, a nie tylko nadążać za teraźniejszością.
Pracujesz w IT, jesteś osobą techniczną i zastanawiasz się, czego się uczyć, aby Twój wysiłek miał wartość dziś i jutro? Koniecznie wpadnij na spotkanie, aby:
Zrozumieć na konkretnych przykładach, jakie kompetencje dają przewagę w skutecznym budowaniu i wdrażaniu rozwiązań opartych na modelach LLM.
Dowiedzieć się, jak odnaleźć się w szumie informacji i nie zwariować - przecież nie dasz rady nauczyć się wszystkiego. Dobra wiadomość - nie musisz - to bez sensu.
Zainspirować się do działania słuchając o konkretnych doświadczeniach i praktykach gości, którzy pracują z modelami LLM w swojej branży.
Dołącz do spotkania 13.11 i poznaj różne perspektywy, aby zrozumieć, które kompetencje są Ci potrzebne i jak je zdobyć
Urszula Skiepko
DataWorkshop
Prowadzę projekty ML i LLM w taki sposób, aby maksymalizować wartość biznesową i niwelować ryzyko niepowodzenia. Zajmuję się także wsparciem w wyznaczaniu dla firm ścieżek rozowju związanych z kompetencjami AI (DS, ML, LLM). Poprowadzę spotkanie w taki sposób, aby wydobyć od gości jak najwięcej cennych wskazówek, które kompetencje uważają za kluczowe z perspektywy swojej pracy i projektów, aby zostawić widza ze wskazówkami, którymi ścieżkami można i warto podążać w tym szalonym i chaotycznym dziś świecie newsów dot. AI
Grzegorz Maciaszek
Python Tech/Team Leader w RTB House
Od lat krążę w świecie IT, bo fascynuje mnie, jak technologia łączy ludzi i pomysły. Wierzę w siłę pozytywnych relacji i przywództwo przez przykład, bo nic tak nie inspiruje jak realne działanie. Swoją wiedzą, przemyśleniami i doświadczeniami dzielę się jako niedzielny publicysta, a w przeszłości również jako prelegent konferencji 4Developers. Na webinarze opowiem jak LLM, prywatnie i zawodowo, pomaga mi błyskawicznie wgryzać się w dane, zrozumieć ich kontekst, przekuwać tę wiedzę w praktyczne rozwiązania oraz szybciej wyciągać właściwe wnioski.
Jakub Serek
Product Intelligence | UXR | Silky Coders
Łączę doświadczenie w psychologii eksperymentalnej i analizie statystycznej z potrzebą robienia czegoś ciekawego i nowego. Od ponad 5 lat zajmuję się badaniami UX i analityką danych przechodząc ścieżkę od branży GameDev, przez EdTech, a obecnie zatrzymując się na e-commerce w roli Ilościowego badacza CX w SilkyCoders. Na co dzień, poza dostarczaniem wiedzy o klientach dla zespołów biznesowych i produktowych, staram się wykorzystywać modele LLM do optymalizacji procesów badawczych i analitycznych, tworząc swoje autorskie pipeline'y. Zależy mu na tym, żeby przede wszystkim zwiększać możliwości wnioskowania oraz podnosić jakość analiz – a jak uda się to zrobić w krótszym czasie to tym lepiej. Zajawkę na GenAI złapałem około półtora roku temu. Obecnie pracuję nad interaktywnym repozytorium wiedzy badawczej z wykorzystaniem RAG oraz maszynką do trafnej i rzetelnej eksploracyjnej analizy danych tekstowych.
Czego dowiesz się podczas spotkania?
Które kompetencje są kluczowe, jeśli chodzi o efektywną analizę danych z pomocą modeli LLM?
Co jest ważne w pracy developera i team ledeara w dobie LLM i agentów?
Czy da się kontrolować niedeterministyczne modele LLM i budować stabilne systemy Software 3.0 już dziś, na tym co mamy?
Czym jest Software 3.0 na konkretnym przykładzie i kogo ten temat dotyczy?
Czym się różni podejście "pod kontrolą" od tego "poza kontrolą" w pracy z modelami LLM?
✅ Core Skill Lab - AI w praktyce
Spotkanie, na którym dowiesz się, na czym warto się skupić inwestując czas w kompetencje z obszaru LLM i Agentic AI, jeśli zależy Ci na jakości rozwiązań.
Kluczowe kompetencje - zrozum co jest krytycznie ważne, a co możesz zostawić na potem.