Start 10 lutego | 3 dni | działasz swoim tempem
Przejdź z Poziomu 1 (Chatbot) na Poziom 2 (System).
Większość "ekspertów" potrafi napisać wierszyk w ChatGPT.
Ty w 3 dni zbudujesz produkcyjny pipeline, który wymusi na modelu Strukturę, a nie tylko tekst.
Przestań czatować.
Zacznij budować.
Vladimir
Alekseichenko
Alekseichenko
5000+
alumni DataWorkshop
DWthon | Software 3.0
Sprawdź, ile jesteś w stanie wycisnąć z modelu SLM (Bielik v3)
To nie jest łatwe – model może się mylić. Ale jeśli nauczysz się okiełznać mniejszy model i wymusić na nim konkretny schemat danych, to na dużych modelach (GPT-5/Claude, Gemini) nie będziesz miał żadnych granic.
Co otrzymujesz na start?
1M tokenów w pakiecie
Potężna pula na Twoje eksperymenty (bez dopłat).
DataWorkshop Lab
Zero instalacji. Gotowe środowisko (GPU). Wchodzisz i działasz.
4000 ofert pracy
Realne dane do "przemielenia" i analizy.
Realny wpływ
Twój stress-test pomoże twórcom ulepszyć polskie AI.
Cel DWthon: Sprawdzić skuteczność Bielika w ekstrakcji danych z 4000 ogłoszeń.
Czy dowieziemy 100% poprawności? Pewnie nie. Ale nauczysz się radzić sobie z błędami LLM (Error Handling & Retry Logic) – a to jest najważniejsza umiejętność inżyniera AI w 2026 roku.
Zero Instalacji. 100% praktyki
Win-Win w AI | Poziom 2 z 7
Start: 10 Lutego | 3 dni | Działasz w swoim rytmie
Dlaczego Software 3.0?
Świat właśnie dzieli się na dwie grupy:
1. Konsumenci AI (Poziom 1): Ludzie, którzy tylko "rozmawiają" z botami.
2. Inżynierowie AI (Poziom 2+): Ludzie, którzy budują systemy, gdzie AI jest silnikiem przetwarzania danych.
DWthon jest Twoją przepustką do grupy nr 2.
❌ Nie będziemy pisać wierszyków.
✅ Będziemy przetwarzać surowe dane.
Użyjemy Structure Output – nowej funkcji w Bielik v3, która pozwala "zmusić" model do zwracania danych w formacie JSON, a nie jako luźny tekst. To jest ten moment, kiedy AI przestaje być zabawką, a staje się elementem Twojego kodu.
Dlaczego Bielik?
- Nie karmimy. Testujemy i wzmacniamy.
Bielik v3 (wydany 31.12.2025) otrzymał kluczową funkcję: Structured Output. To fundament Software 3.0. Sprawdzimy, czy polski model jest gotowy na realne, biznesowe wyzwania.
- GPT-5 to potrafi. A czy potrafi to Bielik?
Będziemy szczerzy. Bielik nie jest idealny. Może się pomylić. I właśnie na to czekamy! Tysiące uczestników DWthonu to najlepszy "stress-test". Twoje udane (i nieudane!) próby pomogą twórcom zrozumieć, gdzie model wymaga poprawy.
- Globalna technologia, lokalny poligon.
Uczysz się uniwersalnych zasad Software 3.0 (działają na OpenAI, Anthropic, Gemini), ale testujesz je też na Bieliku. Wspierasz rozwój polskiego AI poprzez merytoryczną weryfikację.
- Trening z ciężaramiBielik ma 11 miliardów parametrów. GPT-5/ Gemini ma 100x więcej.
Jeśli nauczysz się wyciągać strukturę z mniejszego modelu - duże będą banalne. - Realny wpływTo więcej niż tutorial - to praca na żywym organizmie. To Stress-Test.
Twórcy Bielika poprosili o feedback. Każdy błąd, który znajdziesz, pomoże ulepszyć model. - BezpieczeństwoW wielu firmach dostępny jest TYLKO Bielik (dane nie wychodzą na zewnątrz). Jeśli go opanujesz - otwierasz sobie drzwi, które inni mają zamknięte.
- Lokalna dumaBielika można uruchomić lokalnie. Na Twoim sprzęcie. Ale najpierw musisz wiedzieć, JAK go użyć. Tu się tego nauczysz.
Stwórzmy największy zbiór wiedzy o polskim LLM
Tysiące inżynierów w jednym czasie.
To live experience. Kiedy 4000 osób jednocześnie uderza w API i dzieli się wynikami na Slacku – energia jest niesamowita.
Bądź jedną z pierwszych osób w Polsce, która w praktyce przetestowała Structured Output na lokalnym modelu LLM w skali tysięcy rekordów
Bądź częścią grupy, która dostarczy najbardziej wartościowy feedback dla twórców Bielika.
Trenuj swoje kompetencje AI. Wzmacniaj model Bielik.
To live experience. Kiedy 4000 osób jednocześnie uderza w API i dzieli się wynikami na Slacku – energia jest niesamowita.
Bądź jedną z pierwszych osób w Polsce, która w praktyce przetestowała Structured Output na lokalnym modelu LLM w skali tysięcy rekordów
Bądź częścią grupy, która dostarczy najbardziej wartościowy feedback dla twórców Bielika.
Trenuj swoje kompetencje AI. Wzmacniaj model Bielik.
Dobry moment, aby dołączyć do wyzwania! Start za...
Dni
Godzin
Minut
Sekond
3 dni, które zmienią Twoje podejście do AI
DZIEŃ 1: Fundament
→ Czym jest Software 3.0 i dlaczego to rewolucja
→ Structured Output – jak zmusić model do zwracania struktury
→ Pierwsze eksperymenty w DataWorkshop Lab
→ Structured Output – jak zmusić model do zwracania struktury
→ Pierwsze eksperymenty w DataWorkshop Lab
→ Budujemy system przetwarzania 4000 ofert pracy
→ Obsługa błędów (bo model BĘDZIE się mylić)
→ Retry Logic – jak radzić sobie z hallucynacjami
→ Obsługa błędów (bo model BĘDZIE się mylić)
→ Retry Logic – jak radzić sobie z hallucynacjami
DZIEŃ 2: Pipeline
DZIEŃ 3: Analiza + Wnioski
→ Co mówią dane o rynku pracy?
→ Zbieramy feedback dla twórców Bielika
→ Co dalej? Mapa poziomów 1-7 autonomii AI
→ Zbieramy feedback dla twórców Bielika
→ Co dalej? Mapa poziomów 1-7 autonomii AI
"Czy dam radę?"
Plan jest taki...
Plan jest taki...
Każdego dnia będzie nowe zadanie. Ale..
Masz całą dobę, aby je wykonać – to od Ciebie zależy, kiedy działasz (rano, w ciągu dnia czy wieczorem).
Warto założyć co najmniej 1 godzinę dziennie, aby wyrobić się z materiałem.
Masz całą dobę, aby je wykonać – to od Ciebie zależy, kiedy działasz (rano, w ciągu dnia czy wieczorem).
Warto założyć co najmniej 1 godzinę dziennie, aby wyrobić się z materiałem.
Dla kogo jest DWthon? Czy to Ty?
TAK, jeśli:
→ Jesteś w IT (dev, PM, architekt, team lead) i chcesz zrozumieć AI od środka
→ Podejmujesz decyzje o AI w firmie i chcesz wiedzieć, co jest realne
→ Jesteś praktykiem spoza IT (prawnik, analityk, marketer) i chcesz poznać AI bez hype'u
→ Masz wewnętrzną motywację, żeby się zanurzyć.
→ Szukasz kolejnego kursu, który obejrzysz i zapomnisz
→ Chcesz tylko "posmakować hype" – tu działamy na pełnych obrotach
→ Oczekujesz, że AI zrobi wszystko za Ciebie (spoiler: nie zrobi).
NIE, jeśli:
Większość szkoleń uczy narzędzi, które za chwilę się zmienią. Problem nie jest w Tobie.
Problem jest w tym, czego Cię uczą. My uczymy paradygmatu, który zostanie.
Problem jest w tym, czego Cię uczą. My uczymy paradygmatu, który zostanie.
Zhakuj Rynek Pracy
Nie czytaj setek ofert. Niech AI zrobi to za Ciebie. Dowiedz się w 3 dni, jakie umiejętności są teraz "hot", a które to strata czasu. Podejmuj decyzje o swojej karierze na podstawie DANYCH, a nie przeczuć.
Wyjdź poza Prompt
Wpisanie pytania w ChatGPT to Poziom 1. To potrafi każdy.
Na DWthonie nauczysz się wymuszać na AI konkretny format danych (JSON). To Poziom 2 – wstęp do budowania prawdziwych aplikacji i agentów.
Nie czytaj setek ofert. Niech AI zrobi to za Ciebie. Dowiedz się w 3 dni, jakie umiejętności są teraz "hot", a które to strata czasu. Podejmuj decyzje o swojej karierze na podstawie DANYCH, a nie przeczuć.
Wyjdź poza Prompt
Wpisanie pytania w ChatGPT to Poziom 1. To potrafi każdy.
Na DWthonie nauczysz się wymuszać na AI konkretny format danych (JSON). To Poziom 2 – wstęp do budowania prawdziwych aplikacji i agentów.
Dlaczego masz poświęcić 3 dni?
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).
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
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.
Kreatywne podejście,
Krytyczne myślenie,
Zdolność inspirowania uczniów i wzmacniania ich wiary we własne siły,
Umiejętność skierowania na właściwą drogę w celu rozwiązania postawionych zadań.
Dla pierwszych 500 osób: 0 zł (już jest 400+)
DataWorkshop pokrywa 100% kosztów
DataWorkshop pokrywa 100% kosztów
Wpisując kod: wspieram_bielika
masz darmowy dostęp do DWthon
masz darmowy dostęp do DWthon
Dostęp do DWthon
Co otrzymasz po zapisaniu się?
↳ 3 dni w DataWorkshop Lab (API – modele uruchamiane na GPU, nie interfejs ChatGPT)
↳ Milion tokenów na eksperymenty
↳ Praktyczny start w Software 3.0
Testujesz i wzmacniasz Bielika.
Budujesz kompetencje, które mają znaczenie.
↳ 3 dni w DataWorkshop Lab (API – modele uruchamiane na GPU, nie interfejs ChatGPT)
↳ Milion tokenów na eksperymenty
↳ Praktyczny start w Software 3.0
Testujesz i wzmacniasz Bielika.
Budujesz kompetencje, które mają znaczenie.
Zero Instalacji. 100% praktyki
Win-Win w AI | Poziom 2 z 7
Start: 10 Lutego | 3 dni | Działasz w swoim rytmie
FAQ
Szczere odpowiedzi na trudne pytania
-
Dlaczego męczymy się z Bielikiem, skoro GPT- 5/Claude/Gemini są mądrzejsze?Bo nie chodzi o to, żeby mały model zastąpił duży. Chodzi o to, żeby nauczyć się wyciskać więcej z każdego modelu.
Bielik ma 11 miliardów parametrów. GPT-5, Claude, Gemini? Nie wiemy dokładnie - OpenAI, Anthropic i Google tego nie ujawniają - ale mówimy o setkach miliardów, może nawet o trylionach. Różnica to nie 10x, ale 100x, 1000x. I właśnie dlatego zaczynamy od Bielika.
Duży model "wybaczy" bałagan. Niechlujny prompt? Jakoś sobie poradzi. Brak struktury? Dopowie z kontekstu. Dlatego większość ludzi myśli, że „umie AI" - bo model robi robotę za nich.
Mały model - nie wybaczy. Trzeba być precyzyjnym. Trzeba wymuszać strukturę. Trzeba myśleć.
Co z tego masz?
Większość ludzi nie potrafi wycisnąć nawet 30% możliwości z modeli, których używa - bo zostaje na Poziomie 1 (chat). Kiedy nauczysz się komunikować z modelem inaczej (Poziom 2), odkryjesz, że:
- Pewne problemy da się rozwiązać mniejszymi, tańszymi modelami - bo nie potrzebujesz armaty do zabicia muchy
- Twoje systemy na dużych modelach będą stabilniejsze - bo wiesz, co robisz, a nie "model jakoś ogarnie"
- Oszczędzasz pieniądze - mniej tokenów = niższy koszt
Bonus: W wielu polskich firmach dostępny jest TYLKO Bielik (dane nie wychodzą na zewnątrz). Kto go opanuje - otwiera sobie drzwi, które inni mają zamknięte. -
Gdzie jest haczyk? Dlaczego za darmo?Nie ma haczyka. Jest transparentny układ oparty na trzech filarach.
1. Ty dostajesz środowisko, które normalnie jest częścią programów premium DataWorkshop Lab - z GPU, modelami, API i milionem tokenów - to nie jest „darmowy trial". To infrastruktura, którą udostępniamy uczestnikom naszych zaawansowanych programów szkoleniowych (kosztujących tysiące złotych). Na 3 dni dostajesz do niej pełny dostęp.
2. My dostajemy skalę, której potrzebujemy
Tysiące osób uderzających w API Bielika = tysiące przypadków brzegowych, których mały zespół nie wyłapie. Twórcy modelu dosłownie nas poprosili o taki stress-test. Twój feedback pomoże ulepszyć polskie AI.
3. Masz szansę zobaczyć, jak działamy - i świadomie zdecydować, czy idziesz dalej
DWthon to Poziom 2. Zobaczysz nasze podejście, nasze know-how, sposób myślenia.
Jeśli Ci się spodoba – przed Tobą Poziomy 3, 4, 5. Najwyższy poziom to systemy klasy Claude Code czy Manus AI. Ale uwaga: nie uczymy, jak 'używać' takich narzędzi. Uczymy, jak 'tworzyć' tego typu rozwiązania dla swojej branży.
Jeśli stwierdzisz, że to nie dla Ciebie - nic nie tracisz. I tak zdobędziesz fundament, którego większość ludzi nie ma.
Mówimy wprost, bo tak działamy. -
Mam doświadczenie w AI, wiele kursów już za mną. Czy to nie będzie za łatwe?Szczera odpowiedź: ilość przerobionych kursów ≠ kompetencje.
Można przerobić dziesiątki szkoleń o AI i nadal nie mieć fundamentu, którego uczymy.
Dlaczego? Bo w Polsce nie ma ani jednego programu, który uczyłby tego, co my będziemy pokazywać.
Sprawdzaliśmy. Inne kursy uczą narzędzi, promptów, "jak używać ChatGPT" lub narzędzia (baza wektora) lub protokół MCP. My uczymy paradygmatu Software 3.0 – od fundamentów do systemów produkcyjnych. Nasz framework 7 Poziomów Autonomii to najbardziej uporządkowane podejście do kompetencji AI, jakie znajdziesz na polskim rynku.
Pytanie nie brzmi: "Ile kursów masz za sobą?"
Pytanie brzmi: "Co potrafisz zbudować?"
Jeśli już budujesz produkcyjne pipeline'y ze Structured Output, robisz retry logic na hallucynacjach i traktujesz LLM jak niedeterministyczną funkcję w kodzie - to świetnie, jesteś dalej niż 99% rynku. Ale nawet wtedy zobaczysz, jak podnieść poprzeczkę jeszcze wyżej.
Ale jeśli nadal:
- Używasz LLM przez interfejs czatu
- Korzystasz z prostego API „string in → string out"
- Odpalasz LangChaina, bo „tak wszyscy robią" (bez rozumienia, co się dzieje pod spodem)
- Myślisz, że wdrożenie MCP automatycznie przenosi Cię na Poziom 4 (nie przenosi - to tylko protokół, nie kompetencja)
- Gonisz za buzzwordami zamiast budować fundamenty
…to te kompetencje po prostu nie istnieją. Nieważne, ile kursów w CV. I to nie jest obraza - to fakt.
Głośne narzędzia nie zastąpią zrozumienia. MCP, LangChain, AutoGPT – lepiej ich nie używać produkcyjnie, jak już coś to tylko wtedy, gdy wiesz, jak ustabilizować ich ograniczenia. A to wymaga przejścia przez fundamenty. Krok po kroku. Bez skrótów.
DWthon to zmiana paradygmatu, nie kolejny kurs do kolekcji.... -
Dlaczego mam zaufać DataWorkshop?Bo jesteśmy praktykami, nie teoretykami. I robimy to od 2017 roku.
Kiedy zaczynaliśmy, "Machine Learning" brzmiało jak science-fiction. Dziś każdy ma AI w kieszeni. Przez tę dekadę rynek zmieniał się wielokrotnie. Przetrwaliśmy (i urośliśmy), bo trzymamy się jednej zasady:
Pragmatyzm ponad Hype.
Nasz cykl: Lab → Wdrożenie → Edukacja
Nie uczymy z książek. Mamy własny proces:
1. Lab - Tu weryfikujemy nowinki. Ponad 99% pomysłów, które widzisz na LinkedIn, to szum. My szukamy tego >1%, który działa. I wymyślamy własne rozwiązania - tam, gdzie inni kończą, my dopiero zaczynamy. Tak powstały: 7 Poziomów Autonomii, 7 Warstw Systemu, framework do zarządzania pamięcią agentów.
2. Wdrożenie - Sprawdzamy to w praktyce. Konsultujemy, wdrażamy na produkcję, naprawiamy to, co zepsuli inni. Widzimy realne problemy i kalibrujemy nasze podejście.
3. Edukacja - Dopiero wtedy uczymy. Tylko tego, co przeszło przez ogień. Sama esencja, która działa.
To jak z Edisonem: sprawdził 10 000 rzeczy, które nie działają, żeby znaleźć tę jedną, która działa. My pokazujemy tę żarówkę – bez 9 999 ślepych zaułków.
W liczbach:
- 10 000+ uczestników poprzednich DWthonów
- 5000+ alumni programów DataWorkshop
- Setki osób przeszło Praktyczny LLM i Agenti AI
Ściana zaufania:
To nie jest marketingowa lista. To firmy, które nie mogą pozwolić sobie na błędy:
Google, IBM, Intel, Oracle, Orange, Ericsson, Nokia, T-Mobile, Santander, mBank, BNP Paribas, ING, Narodowy Bank Polski, BIK, UBS, PZU, Asseco, Aptiv, LOT Polish Airlines, Lufthansa, Hitachi Energy, Allegro, Vercom, GE, Danone, Unilever… i wielu innych.
Co mówią uczestnicy?- "To jest zupełnie inny poziom. Byłem na wielu szkoleniach – to nie ma porównania."
- "Wreszcie ktoś pokazał mi KONKRETNĄ ścieżkę, zamiast gadać o hype."
Sprawdź samodzielnie. DWthon - to jedynie 3 dni. Jeśli stwierdzisz, że to nie dla Ciebie – nic nie tracisz. Jeśli stwierdzisz, że to "zupełnie coś innego" – wiesz, gdzie szukać więcej. -
Nie programuję. Jestem managerem / analitykiem / founderem. Dam radę?Tak, jeśli chcesz zrozumieć, a nie tylko "odhaczać""
Nie musisz pisać kodu od zera. Dostajesz:
- Gotowe Notebooki w DataWorkshop Lab
- Instrukcje krok po kroku (tekst + wideo)
- Wsparcie na Slacku (4000+ osób obok Ciebie)
Twoim zadaniem jest: uruchamiać, testować, analizować wyniki, myśleć.
Dlaczego warto?
Bo podejmujesz decyzje o AI w firmie. I albo rozumiesz, co jest realne, a co to hype - albo będziesz polegać na tym, co powie Ci sprzedawca narzędzia.
Po DWthonie będziesz wiedzieć:
- Co LLM naprawdę potrafi (i czego NIE potrafi)
- Jakie pytania zadawać swojemu zespołowi
- Jak odróżnić solidny projekt AI od drogiej zabawki -
Używam LangChaina. Czy to znaczy, że jestem na Poziomie 2?Nie! Dlaczego? Bo LangChain daje iluzję kompetencji.
Na Poziomie 1 przynajmniej wiesz, że tylko czatujesz. Wiesz, gdzie jesteś. Z LangChainem możesz myśleć, że "budujesz systemy AI", podczas gdy tak naprawdę:
- Nie rozumiesz, co dzieje się pod spodem
- Nie wiesz, jak model zwraca dane
- Nie potrafisz zdiagnozować, dlaczego pipeline się wysypał
- Jesteś całkowicie zależny od abstrakcji, której nie kontrolujesz
Kiedy coś się zepsuje - a zepsuje się - nie masz pojęcia, gdzie szukać problemu.
Poziom 2 to świadoma praca ze Structured Output. To moment, w którym przestajesz prosić model o „odpowiedź", a zaczynasz traktować go jako funkcję zwracającą obiekt danych. Wiesz dokładnie, co wchodzi i co wychodzi. Kontrolujesz proces.
Bez tego fundamentu Twoi "Agenci" na Poziomie 4 będą tylko drogimi, halucynującymi zabawkami, które rozpadną się przy pierwszym brzegowym przypadku.
Narzędzia przychodzą i odchodzą. Zrozumienie zostaje. - Czy potrzebuję mocnego komputera / karty NVIDIA?Nie. To jest właśnie sens DataWorkshop Lab.
Cała „ciężka praca" dzieje się w naszej chmurze (GPU, modele, API). Ty potrzebujesz:
- Przeglądarki
- Stabilnego internetu
- Motywacji
Omijasz godziny:
- Instalowania sterowników CUDA
- Walki z Python environments
- Debugowania „dlaczego mi nie działa"
Wchodzisz i działasz. Od pierwszej minuty. - Czy to jest webinar sprzedażowy?Nie. To jest warsztat techniczny.
Ale bądźmy szczerzy do końca:
Na końcu powiemy Ci o naszych programach (Praktyczny LLM, Agenti AI). Bo z tego żyjemy. I jesteśmy z nich dumni - setki osób przez nie przeszły i mówią, że „to zupełnie coś innego niż gdziekolwiek indziej".
Ale DWthon sam w sobie jest pełnowartościowym produktem edukacyjnym. Nie musisz kupować niczego więcej, żeby wynieść z niego realną wartość.
Nasza filozofia: Najlepsza sprzedaż to pokazanie, jak działamy. Jeśli Ci się spodoba - wrócisz. Jeśli nie - przynajmniej czegoś się nauczysz i pomożesz ulepszyć Bielika. - 3 dni to dużo. Ile czasu realnie muszę poświęcić?60-90 minut dziennie.
Materiały są skondensowane. Nie ma lania wody. Każda minuta ma znaczenie.
Lab jest otwarty 24/7, więc pracujesz, kiedy Ci pasuje:
- Rano przed pracą
- Wieczorem po kolacji
- W nocy, jeśli tak lubisz
Rekomendacja: Im więcej zainwestujesz swego czasu, tym więcej wyniesiesz. Ale nawet godzina dziennie da Ci fundament, którego nie masz. - Software 3.0 – czy to nie jest kolejny buzzword?Nie! To nowy paradygmat.
Definicja:
- Software 1.0 = Kod pisany przez człowieka (if/else, pętle)
- Software 2.0 = Klasyczny Machine Learning
- Software 3.0 = Systemy, gdzie człowiek pisze logikę sterującą, ale przetwarzanie danych i decyzje semantyczne podejmuje LLM - spięty sztywną strukturą
Dlaczego to ważne?
Bo to zmiana sposobu myślenia o programowaniu. Nie "jak napisać algorytm", tylko "jak zmusić model, żeby zwrócił mi dokładnie to, czego potrzebuję".
Tego uczymy. I to zostanie aktualne, nawet gdy pojawi się GPT-6 czy GPT-7. - Czy będą nagrania?Tak, ale Lab ma termin ważności.
Materiały wideo i tekstowe zostają z Tobą.
Ale dostęp do DataWorkshop Lab (GPU + tokeny) jest aktywny tylko w trakcie wyzwania i krótko po nim. Potem go zamykamy, żeby nie generować pustych kosztów.
Wniosek: Warto być na bieżąco i działać, kiedy masz dostęp do "poligonu". Wiedza bez praktyki to tylko ciekawostka. - Co jeśli nie załapię się do pierwszych 500 osób?Nadal możesz dołączyć - za symboliczną opłatę 190 zł.
To symboliczny koszt, który pokrywa część zużycie zasobów serwerowych. Nadal jest to ułamek wartości, którą dostajesz (środowisko + tokeny + wiedza).
Ale szczerze? Lepiej się pospieszyć. Pula grantowa znika szybko, bo ludzie rozumieją, że taka okazja się nie powtarza. - Czym to się różni od innych szkoleń o AI?Większość szkoleń uczy narzędzi. My uczymy paradygmatu.
Narzędzia się zmieniają co rok (lub szybciej). LangChain v0.1 → v0.2 → v0.3... Każda wersja to inny API, inne funkcje, nowa dokumentacja.
Paradygmat Software 3.0 się nie zmienia:
- Jak myśleć o LLM jako o funkcji
- Jak wymuszać strukturę danych
- Jak obsługiwać błędy niedeterministycznego silnika
Tego nie znajdziesz nigdzie indziej. Nie na Udemy, nie na YouTube, nie w żadnym bootcampie w Polsce. To wiedza, którą mamy tylko my. Wypracowaliśmy je w naszym DataWorkshop Lab.
Skąd to wiemy?
Bo sprawdziliśmy. Nasz benchmark to poziom światowy - patrzyliśmy, co robią najlepsi w Stanach, w Chinach, w OpenAI. I dołożyliśmy swoją cegiełkę. -
Co po DWthonie? Jaka jest ścieżka dalej?DWthon to Poziom 2. Dalej są poziomy 3, 4 i 5.- Poziom start 2 - Structured Output, LLM jako funkcja → DWthon (to wydarzenie)
- Poziomy 2-3 - Pipeline'y produkcyjne, integracje → Praktyczny LLM ( kurs 5 tygodni)
- Poziomy 4-5 - Autonomiczne Agenty AI → Agenti AI (kurs - program zaawansowany)
Ważne: Każdy poziom daje Ci umiejętności gotowe do produkcji. Nie musisz przechodzić wszystkich, żeby tworzyć wartość. Ale im wyżej – tym większe możliwości.
Po DWthonie będziesz wiedzieć:
- Gdzie jesteś na drabinie
- Co robić dalej
- Czy nasze podejście Ci odpowiada
SOFTWARE 3.0 Autonomia AI - 7 poziomów
Dlaczego prawdziwy rozwój, kompetencje nie hype w AI TERAZ są ważne ...
PHASE 1: FOUNDATION (Levels 1-2)
├─ Level 1: Conversational AI
│ └─ Basic prompting, UI interaction
│
└─ Level 2: Programmable AI
└─ API, structured output, advanced prompting
├─ Level 1: Conversational AI
│ └─ Basic prompting, UI interaction
│
└─ Level 2: Programmable AI
└─ API, structured output, advanced prompting
PHASE 2: CONNECTED AI (Levels 3-4)
├─ Level 3: Integrated AI
│ └─ RAG, tools, classic IT hybrid
│
└─ Level 4: Contextual AI
└─ Memory, context engineering, dynamic prompting
PHASE 3: AUTONOMOUS AI (Levels 5-7)
├─ Level 5: Strategic AI
│ └─ Planning, reasoning, adaptation
│
├─ Level 6: Collaborative AI
│ └─ Multi-agent coordination, orchestration
│
└─ Level 7: Evolving AI
└─ Self-improvement, self-healing, AGI-approaching
├─ Level 3: Integrated AI
│ └─ RAG, tools, classic IT hybrid
│
└─ Level 4: Contextual AI
└─ Memory, context engineering, dynamic prompting
PHASE 3: AUTONOMOUS AI (Levels 5-7)
├─ Level 5: Strategic AI
│ └─ Planning, reasoning, adaptation
│
├─ Level 6: Collaborative AI
│ └─ Multi-agent coordination, orchestration
│
└─ Level 7: Evolving AI
└─ Self-improvement, self-healing, AGI-approaching
kurs LLM
poziomy 2 i 3
Software 3.0 – To nie kolejny framework. To nowy paradygmat.
Jeśli myślisz "kolejny buzzword, za rok nikt o tym nie będzie pamiętał" - zatrzymaj się. To największa zmiana w IT od czasu powstania kompilatorów.
Gdzie jest haczyk?
LLM teraz daje super możliwości, ale z natury chaotyczne. LLM to nie baza danych – to kreatywny generator. Raz zwraca JSON, raz wiersz. Raz ma rację, raz halucynuje.
Co więcej - modele, które rok temu ogłaszano jako "rewolucję" i "koniec starego świata", dziś często mają status deprecated, zniknęły z rynku albo stały się tylko ciekawostką historyczną. Większość tutoriali sprzed roku dziś nadaje się do cyfrowego kosza. Taki los spotyka technologię opartą na hype'ie.
Ale jest pewien wyjątek - Fundamenty.
Twoje zadanie jako Praktyka TERAZ:
Nie "rozmawiaj" z modelem. Nałóż na niego "kaftan bezpieczeństwa" z kodu. Musisz użyć technik Software 1.0 (walidacja, struktura), aby okiełznać chaos Software 3.0.
To wiedza, która nie przeterminuje się za miesiąc. To system podejmowania decyzji, a nie lista narzędzi.
Tego właśnie uczymy w DataWorkshop.
Jeśli myślisz "kolejny buzzword, za rok nikt o tym nie będzie pamiętał" - zatrzymaj się. To największa zmiana w IT od czasu powstania kompilatorów.
Gdzie jest haczyk?
LLM teraz daje super możliwości, ale z natury chaotyczne. LLM to nie baza danych – to kreatywny generator. Raz zwraca JSON, raz wiersz. Raz ma rację, raz halucynuje.
Co więcej - modele, które rok temu ogłaszano jako "rewolucję" i "koniec starego świata", dziś często mają status deprecated, zniknęły z rynku albo stały się tylko ciekawostką historyczną. Większość tutoriali sprzed roku dziś nadaje się do cyfrowego kosza. Taki los spotyka technologię opartą na hype'ie.
Ale jest pewien wyjątek - Fundamenty.
Twoje zadanie jako Praktyka TERAZ:
Nie "rozmawiaj" z modelem. Nałóż na niego "kaftan bezpieczeństwa" z kodu. Musisz użyć technik Software 1.0 (walidacja, struktura), aby okiełznać chaos Software 3.0.
To wiedza, która nie przeterminuje się za miesiąc. To system podejmowania decyzji, a nie lista narzędzi.
Tego właśnie uczymy w DataWorkshop.
kurs Agentic AI
poziomy 4 i 5
Stateful Agent AI
Stateless (Basic) Agent AI
według DATAWORKSHOP (R)
DWthon daje Ci możliwość
przebić szklany sufit Poziomu 1
przebić szklany sufit Poziomu 1
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.
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
DataWorkshop sp. z o.o.
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283