Vladimir Alekseichenko ma 10+ lat w praktycznym ML, wdrożenia dla Fortune 500 oraz przeszkolił 5000+ osób z ML z firm takich jak Google, IBM, Intel, Microsoft, Orange, Oracle, Cisco, Nokia, Motorola, Adobe, General Electric, Allegro, OLX, Asseco, Comarch, Ryanair, UBS, Revolut, Santander, ING, PKO, RTV EURO AGD, RTB House, Brainly i wiele innych.

Budujesz i kontrolujesz swoje rozwiązanie

mcp > tools > actions

Posłuchaj praktyka
🔴 LLM Lab Live | 6 listopada | 19:00

Wejdź za kulisy — poznaj pułapki i tajemnice agentów AI

Agent AI - MCP

↳ 100% praktyki ↳ realny use case ↳ tworzenie na żywo
↳ kontrola jakości ↳ sesja Q&A ↳ sekret stabilności

Efekt sieciowy i ekosystem gotowych narzędzi
Wcześniej każda firma (zespół) tworzy własny konektor np. do Github, Calendar, JIRA od zera — robią to samo, ale nie są ze sobą zgodne. MCP to zmienia, bo wprowadza standardowy interfejs dla narzędzi. Dzięki temu powstaje jeden wspólny, przetestowany konektor MCP do narzędzi, który każdy może użyć niezależnie od modelu LLM czy frameworka. Tworzy się rynek gotowych, reużywalnych komponentów.
MCP / Anthropic:
MCP to otwarty protokół, który standaryzuje sposób, w jaki aplikacje dostarczają kontekst modelom językowym (LLM). Pomyśl o MCP jak o porcie USB-C dla aplikacji AI. Tak jak USB-C zapewnia ustandaryzowany sposób łączenia urządzeń z różnymi akcesoriami i peryferiami, tak MCP zapewnia ustandaryzowany sposób łączenia modeli AI z różnymi źródłami danych i narzędziami.

- Anthropic
Ujednolicony protokół
Aplikacja z logiką LLM nie łączy się bezpośrednio z zewnętrznymi API. Zamiast wielu integracji (Github, Figma, Calendar itd.) używa jednego protokołu , który komunikuje się z serwerami MCP tłumaczącymi zapytania na natywne wywołania API. Dzięki temu logika aplikacji jest prostsza, integracje łatwiejsze, a zarządzanie połączeniami – scentralizowane.
✅ LLM Lab Live
Pokażę Ci moje środowisko pracy z modelami LLM, do którego mają dostęp uczestnicy kursu Praktyczny LLM oraz co możesz w nim zbudować w ciągu 5 tygodni
Dlaczego możesz nam zaufać?
Praktyczne doświadczenie w uczeniu maszynowym – 10+ lat, w programowaniu – 15+ lat;

Potrafi tłumaczyć skomplikowane pojęcia z matematyki, statystyki i programowania w prosty sposób, używając przykładów z życia i funkcjonowania biznesu;

Dziesiątki (raczej setki) modele uczenia maszynowego wdrożonych do produkcji;

CEO i założyciel DataWorkshop;

Konsultuje i wspiera przy wdrażaniu duże i małe firmy (Fortune 500 i inne) w praktycznym podejściu do uczenia maszynowego;

Autor 7 praktycznych kursów: LLM, Python, ML/DS od podstaw, statystyka SQL, NLP, szeregi czasowe;

Regularny prelegent i twórca międzynarodowej konferencji DWCC poświęconej uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji.;

Twórca wiele inicjatyw i warsztatów z uczenia maszynowego dla dziesiątki tysięcy ludzi: "Korona wyzwań", "Matryca", "DWgym", "DWthon", "DWTools", "DWChampions".

Prowadzi podcast Biznes Myśli (> 250 000 odsłuchań), słuchasz?
Twórca autorskich kursów ML/AI
CEO DataWorkshop
Vladimir Alekseichenko
Mocne strony:

Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Chcę dołączyć się teraz!
DOŁĄCZ TERAZ, nie przegap!
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska