Z IT jest związany już prawie 10 lat. Pracował w różnych sektorach związanych z danymi: od administratora baz danych, poprzez DataOps, a skończywszy na Data Engineer. Zajmuje się również planowaniem i zarządzaniem zespołów (aktualnie pracuje jako Technical Lead w firmie Kantar).
Kurs na żywo z trenerem Promocja
Program zaktualizowany 2026
Kurs AI Automation Engineer
Od pojedynczych narzędzi AI do własnych automatyzacji, workflow i agentów.
Czas trwania
42 h
Tryb
wieczorowy
Najbliższy start
22 września 2026
do 10 grudnia 2026
Dla kogo jest ten kurs
Sprawdź, czy to kurs dla Ciebie.
Kurs jest dla osób, które znają już podstawy pracy z AI i chcą przejść poziom wyżej — od korzystania z pojedynczych narzędzi do budowania praktycznych automatyzacji, workflow i własnych rozwiązań AI.
Stanowi naturalną kontynuację dla absolwentów kursu AI Academy, chcących wejść na wyższy poziom pracy z AI.
Szkolenie pokazuje, jak tworzyć aplikacje AI, asystentów wiedzy, bazy wiedzy, rozwiązania RAG, automatyzacje procesów i prostych agentów.
Program opiera się na praktyce, podejściu no-code i low-code oraz uczy, jak projektować, testować i rozwijać narzędzia AI, które realnie usprawniają pracę, procesy zespołów i działania biznesowe. Podstawowe wymagania: – podstawowa znajomość działania narzędzi AI i modeli językowych, – swoboda pracy z narzędziami cyfrowymi, – gotowość do pracy z konfiguracją, promptami, danymi i automatyzacjami.
Wymagania wstępne
Czego potrzebujesz na start.
01
Podstawy pracy z narzędziami AI — kurs jest naturalną kontynuacją AI Academy
02
Sprawna obsługa komputera
Nie masz pewności?
Upewnij się, że ten kurs jest dla Ciebie.
Jeden sposób zajmuje 3 minuty i przechodzisz go sam. Drugi to rozmowa z doradcą, który zna program i wie, z czym mierzą się uczestnicy.
Test predyspozycji
3 minuty, bez rejestracji. Pytania o to, jak pracujesz — odpowiedzi pokażą,
czy ta ścieżka gra z Twoimi mocnymi stronami.
Rozwiąż test Rozmowa z doradcą
Opisz swoje doświadczenie i cel — powiemy wprost, czy poradzisz sobie z tym
kursem, czy lepiej zacząć od innego. Bez zobowiązań.
Umów konsultację
Co potrafisz po kursie
Umiejętności, które od razu wykorzystasz w pracy.
✓
Nauczysz się przekładać pomysł na konkretną specyfikację narzędzia AI: użytkownika, problem, dane wejściowe, oczekiwany wynik, ograniczenia, kryteria poprawności i flow działania
✓
Poznasz podstawy pracy z aplikacjami AI: modelem, instrukcją systemową, promptami, danymi wejściowymi, ograniczeniami i scenariuszami użycia
✓
Zbudujesz pierwszą aplikację AI lub chatbota
✓
Nauczysz się projektować instrukcje systemowe, testować różne wersje promptów, porównywać odpowiedzi modeli oraz rozumieć podstawowe parametry wpływające na działanie narzędzia AI
✓
Dowiesz się, jak czyścić dane, porządkować dokumenty, usuwać niespójności, anonimizować przykłady i przygotowywać materiał do użycia w bazie wiedzy, asystencie AI lub automatyzacji
✓
Nauczysz się organizować dane i dokumenty jako bazę wiedzy, rozumieć pojęcia embeddingów, retrievalu i baz wektorowych oraz oceniać, kiedy wystarczy prosta baza wiedzy, a kiedy warto sięgnąć po RAG
Program kursu · 15 modułów
Od fundamentów do realnych projektów
42 h pracy z trenerem + zadania domowe i projekt.
Program zaktualizowany 2026 M00 Prework
+
Prework pomoże Ci przygotować się do kursu bez stresu technicznego i organizacyjnego.
- · przygotowanie kont i narzędzi potrzebnych do pracy na kursie
- · przygotowanie konta Google
- · sprawdzenie dostępu do narzędzi komunikacyjnych
- · opcjonalne przygotowanie środowiska lokalnego
- · zapoznanie się z zasadami pracy bez używania danych poufnych
- · przygotowanie prostego pomysłu na narzędzie AI lub proces do automatyzacji
M01 Architektura narzędzia AI: model, instrukcja, dane, akcja
3 +
Zaczynasz od zrozumienia, z czego składa się praktyczne narzędzie AI. Poznasz różnicę między modelem, chatbotem, aplikacją AI, workflow i agentem oraz zobaczysz, jak instrukcja systemowa, dane wejściowe, parametry modelu i ograniczenia wpływają na działanie rozwiązania.
- · komponenty narzędzia AI: model, instrukcja, dane wejściowe, wynik, ograniczenia i akcje
- · różnica między chatbotem, aplikacją AI i modelem przez API
- · podstawowe parametry modelu: temperatura, kontekst, limity, koszty i latency
- · zasady pracy z kluczami API i bezpieczeństwo konfiguracji
- · prompt engineering jako projektowanie zachowania aplikacji AI
- · porównanie działania modeli na tym samym zadaniu
M02 Pierwsza własna aplikacja AI w Dify
3 +
Budujesz pierwszą aplikację AI lub chatbota w Dify. Uczysz się wybierać model, ustawiać podstawową konfigurację, tworzyć instrukcję systemową, testować różne warianty promptów i poprawiać działanie aplikacji na podstawie wyników.
- · budowa prostego chatbota lub aplikacji AI
- · wybór modelu i podstawowa konfiguracja
- · tworzenie instrukcji systemowej
- · określanie stylu odpowiedzi, ograniczeń i przykładów
- · testowanie kilku wersji promptu
- · poprawa działania aplikacji po testach
M03 Projekt narzędzia AI, część 1: od pomysłu do specyfikacji
3 +
W tym module zamieniasz pomysł na konkretną specyfikację narzędzia AI. Określasz użytkownika, problem, dane wejściowe, oczekiwany wynik, ograniczenia i kryteria poprawnego działania.
- · zamiana pomysłu na specyfikację narzędzia AI
- · opis użytkownika, problemu, danych wejściowych i oczekiwanego wyniku
- · określenie ograniczeń, edge case’ów i kryteriów poprawnego działania
- · przygotowanie specyfikacji pod budowę w Dify, workflow, agencie lub innym narzędziu
- · użycie AI do doprecyzowania wymagań narzędzia
M04 Projekt narzędzia AI, część 2: flow, decyzje i scenariusze działania
3 +
Projektujesz logikę działania narzędzia AI. Rozpisujesz kroki procesu, decyzje, komunikaty, warianty odpowiedzi, sytuacje błędne i punkty kontroli.
- · projektowanie logiki działania narzędzia AI
- · rozpisanie kroków procesu, decyzji, komunikatów i wariantów odpowiedzi
- · przewidywanie sytuacji błędnych i punktów kontroli
- · przygotowanie prostego flow: wejście → decyzja → działanie → wynik
- · doprecyzowanie specyfikacji jako podstawy do dalszej budowy
M05 Dane dla AI, część 1: czyszczenie danych i dokumentów
3 +
Uczysz się przygotowywać dane i dokumenty do pracy z AI. Porządkujesz przykładowe dane, usuwasz duplikaty, oznaczasz dane wrażliwe i przygotowujesz materiał do użycia w narzędziu AI.
- · czyszczenie przykładowych danych i dokumentów
- · usuwanie duplikatów i niespójności
- · porządkowanie nazw, pól i kategorii
- · oznaczanie danych wrażliwych
- · anonimizacja przykładowych danych
- · przygotowanie materiału do użycia w narzędziu AI
M06 Dane dla AI, część 2: baza wiedzy, wektory i alternatywy dla RAG
3 +
Organizujesz dane i dokumenty jako bazę wiedzy dla narzędzia AI. Poznajesz pojęcia embeddingów, retrievalu, indeksu i baz wektorowych oraz sprawdzasz, kiedy prosta baza wiedzy wystarczy, a kiedy warto myśleć o rozwiązaniu RAG.
- · organizacja danych i dokumentów jako bazy wiedzy
- · import danych do bazy wiedzy
- · pojęcia: embedding, vector database, retrieval i index
- · czym są bazy wektorowe i do czego służą
- · Obsidian jako osobista baza wiedzy dla power usera
- · zasady aktualizacji i wersjonowania bazy wiedzy
M07 RAG, część 1: asystent wiedzy na własnych źródłach
3 +
Budujesz asystenta wiedzy, który odpowiada na podstawie przygotowanych źródeł. Podłączasz bazę wiedzy, testujesz pytania do dokumentów i uczysz się ograniczać odpowiedzi do wskazanych materiałów.
- · podłączenie bazy wiedzy do aplikacji AI
- · budowa prostego przepływu RAG
- · testowanie pytań do dokumentów
- · ograniczenie odpowiedzi do wskazanych źródeł
- · projektowanie promptu dla asystenta wiedzy
- · sprawdzanie trafności odpowiedzi
M08 RAG, część 2: jakość odpowiedzi, cytowania i halucynacje
3 +
Ulepszasz działanie asystenta wiedzy. Sprawdzasz jakość odpowiedzi, cytowania, ustawienia wyszukiwania, reakcję na brak danych i sposoby ograniczania halucynacji.
- · poprawa działania asystenta wiedzy
- · testowanie cytowań i jakości odpowiedzi
- · sprawdzanie ustawień retrievalu
- · diagnoza halucynacji i odpowiedzi bez pokrycia w źródłach
- · projektowanie reakcji na brak odpowiedzi
- · rozpoznawanie, kiedy RAG ma sens, a kiedy wystarczy prostsze rozwiązanie
M09 Automatyzacja z AI bez kodu: Make/n8n i pierwsze branżowe workflow
3 +
Poznajesz podstawy budowy automatyzacji z AI. Tworzysz pierwsze workflow z triggerem, akcjami, warunkami, integracją i krokiem AI. Pracujesz na prostych przykładach branżowych.
- · podstawy Make lub n8n: trigger, akcja, warunek, integracja i AI step
- · budowa pierwszego workflow AI
- · pobieranie danych z formularza, arkusza lub wiadomości
- · dodanie kroku AI do klasyfikacji, ekstrakcji lub wygenerowania odpowiedzi
- · zapis wyniku w arkuszu
- · przygotowanie mini-artefaktów branżowych, np. HR, sprzedaż, support, edukacja, marketing
M10 Automatyzacja procesu end-to-end: wspólna budowa rozbudowanego flow
3 +
Budujesz bardziej rozbudowany proces end-to-end. Planujesz flow, przygotowujesz prompty, dodajesz warunki, rozgałęzienia, obsługę błędów, logowanie i punkt kontroli człowieka.
- · wspólna budowa jednego większego procesu end-to-end
- · planowanie flow przed konfiguracją
- · przygotowanie promptów do poszczególnych kroków
- · dodanie warunków, rozgałęzień i obsługi błędów
- · logowanie wyników działania automatyzacji
- · dodanie punktu kontroli człowieka
- · przykładowe artefakty branżowe: klasyfikacja leadów, analiza zgłoszeń, obsługa zapytania, onboarding, follow-up
M11 Budowa agenta AI: rola, cel, pamięć i granice działania
3 +
Poznajesz różnicę między chatbotem, workflow i agentem AI. Projektujesz rolę agenta, cel jego działania, kontekst, pamięć, ograniczenia i scenariusze błędów.
- · różnica między chatbotem, workflow i agentem AI
- · projektowanie roli i celu działania agenta
- · tworzenie instrukcji systemowej agenta
- · określanie kontekstu, pamięci i granic działania
- · scenariusze błędów
- · ocena, kiedy agent ma sens, a kiedy lepszy będzie workflow
M12 Agent z narzędziami: akcje, uprawnienia i human-in-the-loop
3 +
Konfigurujesz agenta korzystającego z narzędzi lub akcji. Określasz zakres uprawnień, ograniczenia bezpieczeństwa, logowanie działań i punkt kontroli człowieka przed ryzykowną decyzją lub akcją.
- · konfiguracja agenta korzystającego z narzędzi lub akcji
- · określenie dostępnych akcji i zakresu uprawnień
- · dodanie ograniczeń bezpieczeństwa
- · logowanie działań agenta
- · punkt kontroli człowieka przed ryzykowną decyzją lub akcją
- · testowanie działania agenta w przykładowym scenariuszu
M13 Jak złamać i zabezpieczyć narzędzie AI: prompt injection, evals i guardrails
3 +
Sprawdzasz, czy zbudowane narzędzie AI działa poprawnie i bezpiecznie. Testujesz jakość odpowiedzi, błędne dane wejściowe, halucynacje, prompt injection, evals i guardrails.
- · testowanie jakości odpowiedzi narzędzia AI
- · wykrywanie halucynacji i błędnych odpowiedzi
- · sprawdzanie odporności na prompt injection
- · testowanie błędnych lub niepełnych danych wejściowych
- · przygotowanie prostych evals
- · dodanie guardrails i ograniczeń w instrukcji systemowej
- · analiza kosztów i ograniczeń działania narzędzia
- · poprawa instrukcji po wynikach testów
M14 Wdrożenie narzędzia AI: finalizacja, hosting i pokaz działania
3 +
Na koniec dopracowujesz finalny prototyp narzędzia AI. Poprawiasz działanie po testach jakości i bezpieczeństwa, opisujesz scenariusz użycia, ograniczenia, sposób bezpiecznego wykorzystania i prezentujesz działanie rozwiązania.
- · dopracowanie finalnego prototypu narzędzia AI
- · poprawa działania po testach jakości i bezpieczeństwa
- · opisanie scenariusza użycia, ograniczeń i sposobu bezpiecznego wykorzystania
- · przygotowanie krótkiej instrukcji użycia
- · prezentacja działania narzędzia
- · opcjonalne pokazanie ścieżki technicznej: lokalne uruchomienie, self-hosting lub demo środowiska trenera
Narzędzia
Technologie i narzędzia, które opanujesz.
Pracujemy na tym samym stacku, którego używają zespoły w produkcji — po kursie znasz go z praktyki.
Dify
Make
n8n
Google AI Studio
OpenRouter
Ollama
OpenRefine
Obsidian
diagrams.net
Promptfoo
Twoi mentorzy
Poznaj trenerów tego kursu.
Poznaj część trenerów prowadzących zajęcia w infoShare Academy. Skład prowadzących tej edycji potwierdzamy przed startem — może się różnić od prezentowanego.
Inżynier oprogramowania pracujący jako Full-stack developer. Na co dzień projektuje oraz wdraża rozwiązania w aplikacjach cloud-native z użyciem języków Python oraz TypeScript.
Niegdyś marynarz, uwiedziony przez trzy urocze syrenki, żonę i dwie córki, postanowił pozostać na stałym lądzie i żeglować między linijkami kodu. Zakochany w Pythonie od pierwszego wejrzenia, wydaje się, że z wzajemnością.
Rozpoczął przygodę z Data Science w 2014 r. Od tamtej pory zajmował się tworzeniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w obszarach finansów, enegetyki, robotyki oraz medycyny. Njwiększą przyjemność sprawia mu przekazywanie wiedzy i wspólne odkrywanie tajników programowania w języku Python.
Od ponad dekady w branży jako programista, od pięciu jako DevOps. Specjalizuje się w optymalizacji deploymentów konteneryzowanych zgodnych z OCI ("docker"), automatyzacji tworzenia i tworzeniu automatyzacji dla środowisk developerskich, testowych i produkcyjnych, oraz w ogólnym ułatwianiu życia…
Do świata IT wpadł na chwilę, aby chwilę później zostać na dłużej i urządzić się w nim na dobre. Woli uczyć się z sukcesów innych niż własnych porażek.
Związany z IT od ponad 10ciu lat. Rozwijał swoje umiejętności jako administrator dużych centrów danych, zarządzając systemami Linux oraz Windows. W późniejszym etapie dołączył do zespołów deweloperskich jako DevOps aby wspierać rozwój automatyzacji procesów CI/CD oraz wdrażania architektury…
Od ponad 18 lat zajmuje się projektowaniem łącząc biznes, design i technologię. Kładzie duży nacisk na rozwój kompetencji miękkich w branży IT, zdając sobie sprawę z ich kluczowej roli w tworzeniu aplikacji w multidyscyplinarnych zespołach.
Opinie absolwentów
Co mówią nasi kursanci.
Ariel Korczyk
★★★★★ „Bardzo intensywny kurs data science, ogrom wiedzy. Wymaga dużo zaangażowania i wyrzeczeń, ale warto . Polecam ;)"
Bartek Ostrowski
★★★★★ „Szczerze polecam ten bootcamp każdemu, kto szuka rzetelnego przygotowania do pracy w danych. Program kursu jest bardzo rozbudowany, a poruszane zagadnienia zostały wytłumaczone w sposób klarowny i wyczerpujący. To, co wyróżnia ten kurs, to przede wszystkim prowadzący. To eksperci z ogromnym doświadczeniem i pasją, którą czuć na każdym kroku. Ogromnym atutem było dzielenie się konkretnymi case studies z ich codziennej pracy. Dzięki temu dowiedzieliśmy się, jak teoria przekłada się na realne wyzwania w biznesie. Warto zaznaczyć, że bootcamp wymaga dużego zaangażowania – intensywność jest spora, ale przekłada się to na efekty. Mimo że znałem już wcześniej podstawy Pythona i SQL-a, kurs dostarczył mi mnóstwo nowej wiedzy i całkowicie zmienił moją perspektywę na analizę danych. Zdecydowanie polecam!"
Jedrzej Sz
★★★★★ „Jestem bardzo zadowolony z kursu DevOps w infoShareAcademy i na pewno będę go polecał Koleżankom i Kolegom w branży. Zaoferowano mi dobrze przemyślany, świetnie zaplanowany, praktyczny, oparty w realiach i kompleksowy kurs techniczny. Poziom kompetencji technicznych oraz zaangażowanie wszystkich Wykładowców był niezwykle wysoki - dziękuję infoShareAcademy za zapewnienie mi dostępu do ekspertów takiego kalibru, którzy ewidentnie włożyli niezwykle dużo pracy w przygotowanie swoich zajęć. Na szczególną pochwałę zasługują w tym miejscu zajęcia p. Macieja Małka. Dziękuję!"
Elzbieta Chrusciel
★★★★★ „Gorąco polecam bootcamp Data Science w InfoShare Academy. To solidne i dobrze przemyślane przygotowanie do zmiany ścieżki zawodowej – intensywna dawka wiedzy przekazana w sposób uporządkowany i praktyczny. Program jest bardzo dobrze skonstruowany, a prowadzący to prawdziwi profesjonaliści – zawsze pomocni i otwarci. Szczególne podziękowania należą się naszemu mentorowi, Mateuszowi Majowi, który nie tylko świetnie prowadził zajęcia, ale też wspierał nas na każdym kroku, również poza zajęciami. Projekty realizowane w trakcie kursu pozwoliły na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy, co było ogromnym atutem. Dzięki dodatkowym materiałom HR w ramach ścieżki IT Navigator mogłam dopracować swoje CV i profil na LinkedIn a także poznać wartościowe strony internetowe i wydarzenia branżowe. Wsparcie Agnieszki Marusiak (HR Project Manager) okazało się nieocenione – zawsze można było liczyć na jej pomoc i cenne wskazówki. A co najcenniejsze, to właśnie dzięki jej rekomendacji otrzymałam swoją pierwszą ofertę jako Junior Data Scientist! Już za niecały miesiąc zaczynam nową pracę :) Z pełnym przekonaniem polecam ten bootcamp każdemu, kto chce wkroczyć w świat Data Science."
Grzegorz Gomza
★★★★★ „InfoShare Academy to wyjątkowe miejsce dla osób pragnących rozwijać swoje umiejętności w branży IT! Kursy są profesjonalnie przygotowane, a trenerzy to eksperci z ogromnym doświadczeniem i pasją do nauczania. Materiały dydaktyczne są aktualne i doskonale zorganizowane, co sprawia, że nauka jest efektywna i przyjemna. Szczególnie doceniam praktyczne podejście do nauczania, które umożliwia zdobycie realnych umiejętności potrzebnych na rynku pracy. Atmosfera w akademii jest przyjazna i motywująca. Polecam InfoShare Academy każdemu, kto chce zainwestować w swoją przyszłość i zdobyć solidną wiedzę w IT."
Michał Połom
★★★★★ „Kurs Power BI z Krzysztofem Furgą to było coś wartościowego. Spokojnie mogę polecić każdemu współpracę z tym wykładowcą. 45 godzin wykładów, a wiedzy jak za semestr."
Sposoby finansowania
Sposoby, by sfinansować kurs.
Najpopularniejsze
Raty 0%
Raty bez dodatkowych kosztów. Płacisz w trakcie kursu i po nim.
Raty 0%
Dofinansowanie
BUR / KFS / PFR
Dofinansowania ze środków UE i Funduszu Pracy. Podpowiemy, gdzie szukać naboru i jakich danych o kursie potrzebujesz do wniosku.
Do 95% pokrycia
One-time
Płatność z góry
Płatność jednorazowa za cały kurs — bez umów ratalnych i formalności.
1690 zł
Sprawdź szczegóły dofinansowań (BUR, KFS, PUP), kalkulator rat i listę dokumentów na osobnej stronie.
Poznaj finansowanie →Finansowanie od pracodawcy
Zdobądź finansowanie kursu od pracodawcy.
Nauka nowych technologii wymaga czasu i zaangażowania. Pamiętaj jednak, że koszty szkolenia może pokryć Twoja firma w ramach budżetu rozwojowego. To sytuacja, w której zyskują obie strony.
Ty zdobywasz twarde kompetencje, a pracodawca zyskuje eksperta, który po kursie:
- ✓ Pracuje na produkcyjnym stacku (Dify, Make, n8n, Google AI Studio) — z projektów, nie z teorii.
- ✓ Ma za sobą 42 godziny zajęć na żywo z trenerem praktykiem.
- ✓ Po zaliczeniu kursu wraca z certyfikatem oraz dostępem do materiałów i nagrań z zajęć.
Pobierz ulotkę
Rozmowa o budżecie bywa wyzwaniem, dlatego przygotowaliśmy gotowe rozwiązanie. Pobierz ulotkę i pokaż przełożonemu konkretne argumenty za Twoim rozwojem.
Masz pytania?
Zapytaj
o kurs.
Zostaw kontakt i napisz, o co chcesz zapytać. Doradca odezwie się w ciągu 24h — bez zobowiązań.
Agnieszka Frąckiewicz
Customer Success Coordinator
FAQ
Najczęstsze pytania
Jak zapisać się na kurs?
+
Aby zapisać się na kurs, możesz wypełnić formularz, wysłać maila bezpośrednio do opiekunki lub zadzwonić. W przypadku zgłoszenia przez formularz otrzymasz maila ze szczegółowym programem kursu oraz informacjami o kolejnych krokach.
W jakich godzinach odbywają się zajęcia?
+
Zajęcia na kursie odbywają się w trybie wieczorowym. Szczegółowy harmonogram znajdziesz przy aktualnej edycji kursu.
Czy muszę potrafić programować, żeby wziąć udział w kursie?
+
Nie musisz być programistą. Kurs opiera się głównie na podejściu no-code i low-code. Kodowanie nie jest głównym celem szkolenia, ale pojawią się elementy technicznego myślenia: konfiguracja narzędzi, praca z modelami, API, danymi, automatyzacjami i testowaniem.
Czy kurs jest bardziej techniczny czy biznesowy?
+
Kurs jest praktyczny i techniczno-narzędziowy, ale nie jest kursem programistycznym. Łączy pracę z narzędziami AI, automatyzacjami, danymi, bazami wiedzy, workflow i agentami. Najważniejszy jest efekt: działające rozwiązanie AI, które można przetestować, poprawić i pokazać.
Czy na kursie będziemy korzystać z płatnych narzędzi?
+
Główna ścieżka kursu bazuje na narzędziach darmowych, open source, self-hosted lub dostępnych w bezpłatnych planach. Uczestnicy nie muszą kupować płatnych subskrypcji ani opłacać API. Narzędzia płatne mogą pojawić się tylko jako demo trenera lub opcjonalne rozszerzenie.
Czy na kursie będziemy pracować na danych firmowych uczestników?
+
Nie. Ze względów bezpieczeństwa i poufności nie pracujemy na prawdziwych danych firmowych, dokumentach klientów, umowach, danych osobowych ani informacjach wrażliwych. Do ćwiczeń wykorzystujemy case studies, dane syntetyczne i przykłady przygotowane przez organizatora.
Czym ten kurs różni się od kursów prompt engineeringu?
+
Kurs prompt engineeringu uczy głównie pracy z modelem i tworzenia skutecznych poleceń. AI Automation Engineer idzie krok dalej: pokazuje, jak z promptów, danych, modeli i narzędzi budować działające aplikacje AI, workflow, automatyzacje, asystentów wiedzy i agentów.
Czym ten kurs różni się od podstawowych kursów AI?
+
To nie jest kurs typu „jak używać ChatGPT”. To kurs dla osób, które chcą budować własne rozwiązania AI: aplikacje, RAG, automatyzacje, workflow i agentów. Uczysz się nie tylko korzystać z AI, ale projektować i testować narzędzia, które wykorzystują AI w praktyce.
Czy kurs obejmuje RAG?
+
Tak. RAG jest częścią programu. Uczysz się, jak przygotować bazę wiedzy, podłączyć źródła, zbudować asystenta wiedzy, testować odpowiedzi, sprawdzać cytowania i ograniczać halucynacje.
Czy kurs obejmuje agentów AI?
+
Tak. Kurs obejmuje projektowanie i konfigurację prostych agentów AI. Uczysz się, czym agent różni się od chatbota i workflow, jak projektować jego rolę, narzędzia, uprawnienia, ograniczenia oraz punkt kontroli człowieka.
Czy kurs obejmuje automatyzacje Make lub n8n?
+
Tak. Kurs obejmuje budowanie automatyzacji AI w Make lub n8n. Uczysz się tworzyć workflow z triggerami, akcjami, warunkami, integracjami, krokiem AI, logowaniem i obsługą błędów.
Czy kurs obejmuje bezpieczeństwo AI?
+
Tak. Program obejmuje testowanie jakości i bezpieczeństwa narzędzi AI, w tym halucynacje, błędne dane wejściowe, prompt injection, evals, guardrails, ograniczenia narzędzia i kontrolę człowieka.
Czy otrzymam certyfikat?
+
Tak. Po zaliczeniu kursu otrzymasz certyfikat infoShare Academy z informacją o zakresie szkolenia i terminie jego realizacji. Certyfikat potwierdza ukończenie kursu i zdobycie praktycznych kompetencji z zakresu budowania automatyzacji i narzędzi AI.
Dlaczego kurs korzysta z narzędzi darmowych?
+
Celem kursu jest pokazanie, że praktyczne prototypy narzędzi AI można budować bez konieczności kupowania płatnych subskrypcji. Dzięki temu uczestnicy mogą ćwiczyć, eksperymentować i rozwijać własne rozwiązania także po zakończeniu kursu, korzystając z narzędzi darmowych, open source, self-hosted lub dostępnych w bezpłatnych planach.
Czy raty są naprawdę 0%?
+
0% dotyczy wariantów 5, 10 i 15 rat — płacisz dokładnie tyle, ile wynosi pełna cena kursu, tylko rozłożoną w czasie. Dłuższe harmonogramy (24, 36 i 50 rat) są nisko oprocentowane. Szczegóły każdorazowo ustalamy przy zawieraniu umowy.
Ile trwa proces uzyskania dofinansowania z BUR?
+
Wniosek składasz u Operatora regionalnego — cały proces może potrwać nawet miesiąc. Warto zacząć odpowiednio wcześnie przed planowanym startem kursu. Dane kursu potrzebne do wniosku podeślemy od ręki.
Czy bezrobotny może dostać pełne dofinansowanie?
+
Osoby zarejestrowane w Urzędzie Pracy jako bezrobotne mogą ubiegać się o dofinansowanie kursu. Urząd Pracy może pokryć całość lub część kosztów — zależy to od konkretnego programu i decyzji urzędu. Wniosek składasz w swoim Urzędzie Pracy, my dostarczamy dokumenty dotyczące szkolenia.
Czy KFS jest tylko dla pracowników?
+
Tak. Krajowy Fundusz Szkoleniowy to środki Funduszu Pracy przeznaczone dla pracodawców, którzy chcą przeszkolić siebie i swoich pracowników. Wniosek składa pracodawca w swoim Urzędzie Pracy — wysokość dofinansowania i warunki naboru określa dany urząd.
Czy cena zawiera VAT?
+
Tak. Ceny kursów podajemy w kwotach brutto — zawierają 23% VAT. Na fakturze dla firmy rozbijamy je na kwotę netto i podatek.
Czy kursy są trudne?
+
Tak — uczciwie mówimy, że nasze kursy są intensywne i wymagają sporo pracy własnej. Stawiamy na realne, weryfikowalne umiejętności, nie na "szybkie obietnice".
Czy mam dostęp do nagrań po kursie?
+
W przypadku kursów zdalnych na żywo udostępniamy nagrania. Kursy wideo (self-learning) mają dożywotni dostęp.
Jak rozliczyć kurs z dofinansowania BUR?
+
Wniosek o dofinansowanie składasz samodzielnie u Operatora regionalnego, a usługę rozliczasz w Bazie Usług Rozwojowych. Napisz do nas — wskażemy, gdzie szukać naboru w Twoim województwie, i podeślemy dane kursu potrzebne do wniosku.
Czy mogę zapłacić w ratach?
+
Tak. Oferujemy płatność ratalną przez PayU. Możesz też starać się o dofinansowanie ze środków publicznych — podpowiemy, gdzie szukać naboru i jakich danych o kursie potrzebujesz do wniosku.
Czy otrzymam certyfikat ukończenia?
+
Tak. Po zaliczeniu kursu otrzymujesz certyfikat infoShare Academy potwierdzający zdobyte kompetencje. Część kursów przygotowuje też do certyfikacji branżowych (np. PCEP, AWS, CPTE).