DataWorkshop
21 stycznia 2026 | 12:00 - 14:00

Zbuduj lokalny "Privacy Firewall", który maskuje dane PRZED wysłaniem do API(OpenAI/Claude) i przywraca je po otrzymaniu odpowiedzi. Odkryj, jak technicznie obsłużyć dane wrażliwe, aby odblokować pełny potencjał AI w firmie.

AI Privacy Toolbox

Vladimir
Alekseichenko
5000+
alumni DataWorkshop

Twoje dane są wrażliwe i Security blokuje OpenAI?

Zero konfiguracji - odrazu działasz
Na praktycznych przykładach
Krok po kroku
Czego się nauczysz?
Surowy tekst (mail, dokument)
Zapisany klucz w lokalnym skarbcu
Modele LLM
Na wejściu
Na wyjściu
Wykrycie encji
Zamiana danych na bezpieczne tokeny
Zamaskowana treść i chroniony kontekst
Odkręcenie procesu i przywrócenie danych w odpowiedź
Zapisany klucz w lokalnym skarbcu
Co dokładnie otrzymasz?
Rozbijmy ten "Black Box" na atomy. Nie kupujesz kota w worku.
Co dla Ciebie przygotowałem:
Mindset Architekta (Software 3.0)
Zanim napiszemy pierwszą linijkę kodu, nauczę Cię jak o tym myśleć.
Wielu pyta: "Jaka jest skuteczność tego rozwiązania?"
Jako inżynier odpowiem: "To pytanie bez sensu, jeśli nie zdefiniujesz kontekstu i metryki".

Na warsztacie pokażę Ci:
↳ Jak zdefiniować "Context & Domain" dla Twoich danych (faktura to nie to samo co wyrok sądowy).
↳ Jak dobrać właściwą miarę, żeby nie wylać dziecka z kąpielą.
To esencja mojego 10-letniego doświadczenia w NLP – dostaniesz "instrukcję obsługi problemu", a nie tylko narzędzia.
↳ Klasyka: Regex (z walidacją matematyczną sum kontrolnych dla PESEL/NIP).
↳ Industry Standard: Microsoft Presidio spięte ze SpaCy.
↳ Transformers (BERT): Wykorzystanie modelu HerBERT (polski model językowy od Allegro), który rozumie kontekst lepiej niż zwykłe biblioteki.
↳ Zero-Shot: Nowoczesne podejście GLiNER.
↳ Lokalne LLM (Bielik): Użyjemy polskiego modelu Bielik. Dlaczego? Bo stał się standardem w polskich firmach i często jest jedyną opcją akceptowaną przez działy IT. Zobaczysz, jak wykorzystać jego potencjał (mimo że jest wolniejszy od Regexa) do najtrudniejszych zadań.
7 rozwiązań, które przetestujemy w boju
Pipeline "End-to-End"
Nie zostawię Cię z rozsypanymi klockami. Zbudujemy działający rurociąg danych:
Input: Surowy tekst (mail, dokument).
Identification: Wykrycie encji (przy użyciu Hybrid Stack).
Pseudonymization: Zamiana danych na bezpieczne tokeny i zapisanie klucza w lokalnym skarbcu AI
Processing: Wysłanie bezpiecznego promptu do OpenAI.
Depseudonymization: Odkręcenie procesu i przywrócenie danych w odpowiedzi.
Twoje Security mówi "NIE".
EU AI Act mówi "UWAŻAJ".
A Ty chcesz wdrażać AI.

Budowanie RAG na danych publicznych jest proste. Wyzwaniem stają się umowy,

wyniki badań, historie czatów.


Masz wybór:

  1. ❌ Ryzykować: Wysyłać surowe dane do USA (naruszenie RODO/AI Act).
  2. ❌ Poddac się: Zostać przy chatbotach bez dostępu do danych firmy.
  3. ✅ Wybrać inżynierię prywatności. Zastosuj lokalne maskowanie, które działa precyzyjnie tam, gdzie gotowce zawodzą (w tym polska fleksja i formaty ID).
Poznaj swojego mentora
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;

Wiele 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 (> 500 000 odsłuchań).
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.
Ten Toolbox ma oszczędzić Twój czas. Gwarantuję to.
Przygotowałem dla Ciebie zintegrowanie 7 różnych podejść – od prostych Regexów, przez Presidio i spaCy, aż po modele Transformers (HerBERT) i lokalne LLM-y – to nie jest zadanie na "jeden weekend". To miesiące testowania, dobierania parametrów i walki z błędami integracji.

W tym warsztacie kondensuję moje 10 lat doświadczenia w Machine Learningu i NLP (w tym tworzenie dedykowanych kursów NLP). Dostajesz gotową esencję. Wiem, gdzie modele się mylą, jak zarządzać niepewnością ML i jak to spiąć w działający system, żebyś Ty nie musiał wyważać otwartych drzwi.

Jestem pewien wartości tego materiału. Jeśli jednak uznasz, że ten toolbox nie zaoszczędził Ci setek godzin pracy i researchu – napisz do mnie. Zwrócę Ci 100% wpłaty.
Zero konfiguracji - odrazu działasz
Na praktycznych przykładach
Wybierz opcję najlepiej dopasowaną do Twoich potrzeb
490 PLN
Przy zakupie kursu LLM dostajesz warsztat w prezencie
Dostęp 21 stycznia o 12:00
Pakiet: Warsztat + Prakyczny LLM (kurs)
Pakiet Warsztat
4920 PLN
+
FAQ
Szczere odpowiedzi na trudne pytania
  • Czy muszę przejść ten warsztat przed kursem "Praktyczny LLM"?
    Nie musisz, ale warto - jeśli chcesz budować systemy na własnych danych. Warsztat pokazuje jak zdjąć kluczową techniczną blokadę RODO, przygotowując Cię do poziomu 2-3.
  • Co z danymi mieszanymi (polski/angielski)?
    Nasze metody (zwłaszcza LLM) świetnie radzą sobie z językiem polskim, co oznacza, że obsłużą też angielski. Pokażemy, jak budować pipeline do języków mieszanych.
  • Czy to rozwiązanie daje 100% gwarancji prywatności?
    Nie. Pokażemy Ci, jak zarządzać ryzykiem i osiągnąć akceptowalny poziom bezpieczeństwa, a nie magiczną 100% tarczę.
  • Dlaczego tyle metod? Czy nie ma jednej najlepszej?
    Bo "najlepsza" zależy od priorytetów: szybkość, koszt, dokładność, skala. Pokażemy Ci wachlarz i nauczymy podejmować decyzje architektoniczne.
  • Jaka jest dokładność tych metod?
    Nie ma jednej liczby. Skuteczność zależy od domeny i metryki. Nauczymy Cię mierzyć ją na własnych danych.
  • Jakie GPU jest potrzebne?
    Większość metod działa na CPU. Mniejsze modele LLM (tak zwane SLM) można również uruchomić na CPU (ale może być to dość wolne).
  • Czy mogę użyć kodu komercyjnie?
    Tak, w ramach swojej firmy/projektów. Nie możesz go odsprzedawać ani publikować publicznie.
  • Czy to zastępuje konsultację prawną (RODO/EU AI Act)?
    Nie. Dostarczamy środki techniczne (Privacy by Design), ale ostateczna zgodność to proces prawno-biznesowy.
  • Co dalej po kursie "Praktyczny LLM"?
    Planujemy kurs "AI Agentic" (Q2 2026) dla poziomu 4-5 i kolejne etapy roadmapy Software 3.0. Ten warsztat to Twój pierwszy, kluczowy krok.
  • Czy mogę kupić tylko warsztat bez kursu głównego?
    Tak. Ale jeśli planujesz budować systemy AI, wybór warsztatu + kursu jest bardziej opłacalny (warsztat efektywnie za 0 zł) i daje Ci pełną ścieżkę rozwoju.
  • Czy muszę przejść ten warsztat przed kursem "Praktyczny LLM"?
    Nie musisz, ale warto – jeśli chcesz budować systemy na własnych danych. Warsztat pokazuje, jak można zdjąć kluczową techniczną blokadę RODO, przygotowując Cię do poziomu 2–3. To może być bardzo pomocne, gdy pracujesz z danymi wrażliwymi.

Dlaczego nam zaufało już ponad 5000 ludzi?

1. Doświadczenie, które przynosi rezultaty
Szkolimy od 2017 roku, a nasz autor programów edukacyjnych to praktyk z ponad 10-letnim doświadczeniem w branży.

2. Praktyczne podejście do nauki
Nasze szkolenia oparte są na danych i naciskają na praktykę, co oznacza, że możesz od razu wdrażać zdobytą wiedzę w swoich projektach zawodowych.

3. Gotowe środowisko do nauki
Zapewniamy kompletną infrastrukturę do nauki – nie musisz martwić się o konfigurację ani instalację.

4. Wiedza z pierwszej ręki
Uczymy tego, co sami stosujemy w naszych projektach, dzięki czemu otrzymujesz aktualne i sprawdzone informacje.

5. Zaufanie dużych firm
Nasze szkolenia wybierają również czołowe organizacje, takie jak Orange, mBank, Santander, Leroy Merlin i inne, aby wspierać transformację swoich firm.

6. Społeczność zadowolonych uczestników
Ponad 5000 zadowolonych uczestników potwierdza jakość naszych programów. Dołącz do nich i przekonaj się, jak nasze szkolenia mogą wpłynąć na Twoją karierę!

7. Opinie naszych absolwentów
Nie wierz nam na słowo – zapoznaj się z opiniami naszych absolwentów, którzy dzielą się swoimi sukcesami po ukończeniu naszych kursów.

© All Rights Reserved.
DataWorkshop sp. z o.o.
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283