22 299 53 69
biuro@jsystems.pl
Inżynieria oprogramowania z AI: integracja IDE, modele lokalne i protokół MCP
by:
Najbliższe terminy tego szkolenia
18.12
Termin gwarantowany
Szkolenie online
Ostatnie miejsca!
Standardy JSystems
- Wszyscy nasi trenerzy muszą być praktykami i osiągać średnią z ankiet minimum 4.75 na 5. Nie ma wśród nas trenerów-teoretyków. Każdy trener JSystems ma bogate doświadczenie komercyjne w zakresie tematów z których prowadzi szkolenia.
- Wszystkie szkolenia mają format warszatowy. Każde zagadnienie teoretyczne jest poparte rzędem warsztatów w ściśle określonym formacie.
- Terminy gwarantowane na 100%. Jeśli jakiś termin jest oznaczony jako gwarantowany, oznacza to że odbędzie się nawet jeśli część grupy wycofa się z udziału. Ryzyko ponosimy my jako organizator.
- Do każdego szkolenia które wymaga jakiegokolwiek oprogramowania dostarczamy skonfigurowane, gotowe hosty w chmurze. Dzięki temu uczestnik nie musi nic instalować na swoim komputerze (i bić się z blokadami korporacyjnymi). Połączenie następuje przez zdalny pulpit lub SSH - w zależności od szkolenia.
Program szkolenia
DZIEŃ 1: Konfiguracja - środowisko, narzędzia i zgodność ⚙️
Moduł 1: Kompletne środowisko AI
Instalacja i konfiguracja stosu technologicznego. Poczuj moc "agentic IDE" od pierwszej godziny.
- Wojna IDE: VS Code, Cursor, Antigravity, Windsurf i inne
- Lokalne LLM, instalacja Ollama + DeepSeek/Qwen/Llama
- Zarządzanie VRAM i kwantyzacja (wpływ na jakość)
- Warsztat: Konfiguracja "lokalnego stosu" – twoje prywatne AI działające bez internetu
Moduł 2: Zabezpieczanie i prawo – bezpieczna konfiguracja
Masz już narzędzia, teraz zabezpiecz je przed wyciekiem i pozwami.
- Konfiguracja filtrów licencyjnych, ryzyko infekcji licencją GPL
- DLP w praktyce, sanityzacja promptów, maskowanie secrets
- AI Act i własność intelektualna: co wolno commitować?
- Warsztat: Symulacja wycieku danych
DZIEŃ 2: Budowanie – architektura i agentic AI 🧠
Moduł 3: Praca z agentami i strategie
Od chatbota do agenta.
- Techniki komunikacji: jak precyzyjnie sterować modelem (chain of thought)
- Indeksowanie dokumentacji i kodu projektu (RAG w IDE)
- Edycja wielu plików jednocześnie i utrzymywanie spójności projektu
- IDE, które rozumie intencje projektu
- Warsztat: Wyzwanie poligloty – budowanie modułu w nieznanym języku z pomocą agenta
Moduł 4: Model context protocol (MCP) i integracje systemów
- MCP: standard łączenia LLM z infrastrukturą
- Dynamiczne pobieranie danych zamiast wklejania kontekstu
- Projektowanie MVP: generowanie schematów (OpenAPI/SQL) przed kodem
- Warsztat: Implementacja własnego serwera MCP
DZIEŃ 3: Jakość - testowanie, debugowanie i dokumentacja ✅
Moduł 5: Testowanie automatyczne
- Zmiana podejścia: AI generuje testy, ty weryfikujesz logikę
- Tworzenie scenariuszy testowych przed implementacją kodu
- Przypadki brzegowe: wykrywanie luk w logice, o których zapomniał programista
- Testy jednostkowe i integracyjne: strategie szybkiego pokrywania kodu
- Warsztat: Uszczelnianie niestabilnego modułu zestawem testów wygenerowanych przez AI
Moduł 6: Debugowanie i żywa dokumentacja
Utrzymanie przejrzystości kodu i zrozumiałej struktury projektu.
- Inteligentne debugowanie: analiza logów i błędów w szerokim kontekście aplikacji
- Automatyzacja dokumentacji: generowanie opisów API i diagramów architektury
- Utrzymanie spójności: aktualizacja dokumentacji w czasie rzeczywistym przy zmianach w kodzie
- Warsztat: Analiza i naprawa krytycznego błędu oraz wygenerowanie raportu technicznego
DZIEŃ 4: Synteza – optymalizacja i wdrożenie 🚀
Moduł 7: Strategia, koszty i nowe trendy
Bilans zysków i strat, praca w zespole hybrydowym oraz spojrzenie w przyszłość.
- Analiza TCO (Total Cost of Ownership): porównanie kosztów chmury vs własny hardware i koszty ukryte
- AI w zespole i rola człowieka jako weryfikatora (human-in-the-loop)
- Przyszłość developmentu
- Modele dedykowane: kiedy warto trenować (finetuning) własny mały model zamiast używać giganta
- Warsztat: Analiza opłacalności wdrożenia AI w konkretnym zadaniu
Moduł 8: Projekt końcowy
Wykorzystanie poznanych technik w jednym, kompleksowym zadaniu.
Rezultaty szkolenia 🎓
- Skonfigurowane, bezpieczne środowisko (IDE + lokalne modele + MCP)
- Wdrożone filtry prawne i polityki bezpieczeństwa
- Gotowe strategie na pracę z kodem legacy i nowymi projektami
- Certyfikat ukończenia
Opis szkolenia
Szkolenie odbywa się na żywo z udziałem trenera. Nie jest to forma kursu video!O szkoleniu w skrócie
Intensywny 4-dniowy kurs techniczny dla programistów. Przejdź od okazjonalnego korzystania z czatu do systemowej inżynierii z użyciem agentic AI. Wykorzystaj lokalne modele LLM i protokół MCP. Podczas warsztatu skonfigurujesz środowisko, które zamienia "klepanie kodu" w architekturę rozwiązań.
Pięć kluczowych pytań każdego inżyniera na które odpowiemy podczas szkolenia
- Cursor, Windsurf czy open source - co wybrać do profesjonalnej pracy?
- Jak skonfigurować "lokalny stos", by uniknąć wycieku danych i sekretów?
- Jak zamiast ręcznego wklejania kontekstu, podłączyć LLM do bazy wiedzy z MCP?
- W jaki sposób zautomatyzować jakość (QA) i utrzymanie dokumentacji technicznej?
- Jak ewoluuje rola programisty w hybrydowym zespole (człowiek + AI)?
Prowadzący szkolenie:
Paweł Wojtanek
Przedsiębiorca, programista i konsultant technologiczny z 17-letnim doświadczeniem.
Łączy perspektywę menedżera prowadzącego globalne operacje z praktyczną wiedzą o ekosystemie AI - od LLM-ów po sprzęt obliczeniowy i centra danych.
Od 2022 r. koncentruje się na praktycznej sztucznej inteligencji: multi-agent systems, RAG, Voice AI.
Specjalizuje się w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w Pythonie (LangChain, CrewAI, Hugging Face, Whisper, ElevenLabs).
Doradza firmom z energetyki, przemysłu i B2B, przekładając złożone trendy technologiczne na przewagi biznesowe.
Terminy gwarantowane
Gdy na jakiś termin zgłosi się minimalna liczba osób, termin oznaczamy jako gwarantowany.
Jeśli jakiś termin oznaczony jest jako gwarantowany to oznacza to, że na 100% się odbędzie we wskazanym czasie i miejscu.
Nawet gdyby część takiej grupy zrezygnowała lub przeniosła się na inny termin, raz ustalony termin gwarantowany takim pozostaje.
Ewentualne ryzyko ponosimy my jako organizator.
Przejdź do terminów tego szkolenia
Szkolenia online
Szkolenia online odbywają się na żywo z udziałem trenera. Uczestniczy łączą się na szkolenie za pomocą platfomy ZOOM (nie trzeba instalować, można połączyć się również przez przeglądarkę).
Informacje organizacyjne Uczestnicy otrzymują na 7 dni przed datą rozpoczęcia szkolenia.
Sprawdź pozostałe szkolenia z kategorii:
AI - sztuczna inteligencja
Zobacz
Sprawdź, co mówią o nas ci, którzy nam zaufali
Trenerzy kategorii AI - sztuczna inteligencja
Paweł Wojtanek
Paweł Wojtanek
Przedsiębiorca, programista i konsultant technologiczny z 17-letnim doświadczeniem.
Łączy perspektywę menedżera prowadzącego globalne operacje z praktyczną wiedzą o ekosystemie AI - od LLM-ów po sprzęt obliczeniowy i centra danych.
Od 2022 r. koncentruje się na praktycznej sztucznej inteligencji: multi-agent systems, RAG, Voice AI.
Specjalizuje się w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI w Pythonie (LangChain, CrewAI, Hugging Face, Whisper, ElevenLabs).
Doradza firmom z energetyki, przemysłu i B2B, przekładając złożone trendy technologiczne na przewagi biznesowe.
Sebastian Stasiak
Sebastian Stasiak
Łukasz Matuszewski
Łukasz Matuszewski
Z Web Developmentem związany od 2003r, a z branżą szkoleń IT od 2010r. Pracował w wielu projektach dla globalnych korporacji (m.in. Roche, Fiji Water) oraz międzynarodowych startupów. Zarówno Full-Stack (TypeScript, React/Next, Node, Python, PHP, CI/CD, VPS, Cloud) i Desktop (Electron, Swift, Tauri, Rust).
Od lat wykorzystuje AI w swojej pracy (napierw Tabnine, potem Copilot, Cursor, Snyk i wiele innych), aplikacjach (od małych modeli dla IoT, po Voice AI i Avatary 3D) i automatyzacjach (RAG, OCR, itp.). Na szkoleniach stawia na praktyczne mini-projekty, ucząc jak AI może oszczędzić czas bez utraty jakości. Szkoli po polsku i angielsku, zarówno programistów jak i zespoły biznesowe.
Sebastian Koziatek
Sebastian Koziatek
