Szkolenie rozszerza perspektywę o zaawansowane, multimodalne zastosowania AI oraz narzędzia inżynierskie przydatne w dydaktyce i pracy naukowej. Uczestnicy zapoznają się z aktualnymi modelami i systemami dostępnymi na rynku (takimi jak ChatGPT, Gemini czy Claude) oraz z narzędziami do pracy na wielu źródłach jednocześnie, wspierającymi tworzenie baz wiedzy, analiz naukowych i materiałów dydaktycznych. Program obejmuje generowanie i analizę kodu, wsparcie w matematyce i LaTeX-u, analizę danych badawczych oraz wizualizację wyników. Istotnym elementem jest także multimodalność – tworzenie prezentacji, schematów, obrazów, treści audio i wideo – oraz praktyczne wprowadzenie do pracy z modelami offline, z uwzględnieniem aspektów prywatności, wymagań sprzętowych i lokalnego uruchamiania modeli.
Efekty uczenia się
Uczestnik szkolenia będzie wiedział
- Wyjaśnia różnice między modelami np: ChatGPT, Gemini i Claude w zastosowaniach inżynierskich
- Opisuje zasady budowy bazy wiedzy z wykorzystaniem narzędzia typu NotebookLM.
- Wskazuje możliwości wykorzystania AI w automatyzacji i analizie kodu
- Wyjaśnia korzyści i wymagania techniczne związane z uruchamianiem modeli AI w trybie offline.
- Rozpoznaje techniki multimodalne służące do tworzenia materiałów wizualnych, audio i wideo
Uczestnik szkolenia będzie potrafił
- Buduje interaktywną bazę wiedzy na podstawie wielu źródeł naukowych jednocześnie.
- Generuje i weryfikuje fragmenty kodu programistycznego oraz zadania projektowe.
- Automatyzuje przygotowanie skomplikowanych równań matematycznych w formacie LaTeX/Markdown.
- Przeprowadza analizę danych z plików CSV/Excel i generuje wykresy z użyciem LLM Code Intrepreter.
- Tworzy wizualizacje koncepcji oraz krótkie materiały audio/wideo.
- Konfiguruje i uruchamia wybrany model językowy lokalnie na własnym sprzęcie.
- Dobiera odpowiednie narzędzia AI do specyficznych potrzeb swojej dyscypliny naukowej.
Struktura szkolenia
Część / moduł Czas Temat Co robi uczestnik
[Moduł 1] [45 min] Zaawansowane modele i bazy wiedzy Testuje modele Claude i Gemini oraz buduje interaktywną bazę wiedzy w NotebookLM na podstawie plików PDF.
[Moduł 2] [45 min] Inżynieria: kod, dane i LaTeX Generuje skrypty w Pythonie do analizy plików Excel oraz automatyzuje zapis równań w formacie LaTeX.
[Moduł 3] [45 min] Multimodalność i wizualizacja Tworzy schematy blokowe, grafiki projektowe oraz generuje próbki audio/wideo wspomagające dydaktykę.
[Moduł 4] [45 min] AI Offline i wdrożenie praktyczne Instaluje narzędzia do pracy lokalnej, testuje modele offline i planuje wykorzystanie poznanych metod we własnej pracy.
Wymagania i rejestracja
Dla kogo jest kurs
Szkolenie jest przeznaczone dla nauczycieli akademickich i pracowników naukowych, którzy posiadają już podstawową wiedzę o modelach językowych lub uczestniczyli w pierwszej części kursu. Zapraszamy osoby chcące rozwinąć kompetencje w zakresie inżynieryjnych zastosowań AI, analizy danych oraz tworzenia zaawansowanych materiałów dydaktycznych. Kurs będzie szczególnie przydatny dla osób pracujących z kodem, danymi badawczymi oraz wymagających wysokiego poziomu prywatności (praca offline).
Wymagania techniczne i organizacyjne
- Posiadanie aktywnego konta Google (Gmail).
- Komputer z zainstalowaną aktualną przeglądarką internetową (preferowana Chrome lub Edge), minumum 16 GB RAM.
- Podstawowa znajomość obsługi komputera w zakresie instalacji prostego oprogramowania.
Zasady rejestracji i kwalifikacji
Warunki zaliczenia
- uzyskanie przynajmniej 70% poprawnych odpowiedzi z testu kończącego szkolenie,
- aktywne uczestnictwo w ćwiczeniach warsztatowych podczas poszczególnych bloków,
