Mokymų teikėjo pateikta informacija
Programa skirta dalyviams, norintiems įvaldyti šiuolaikinius dirbtinio intelekto įrankius ir išmokti juos taikyti realiuose darbo procesuose. Pirmoje dalyje nagrinėjami DI pagrindai, modelių ekosistema ir užklausų inžinerijos technikos, taip pat vaizdų ir vizualinio turinio generavimas. Antroje dalyje dalyviai mokosi dirbti su dokumentais, duomenimis, socialinės komunikacijos analize ir kurti žinių bazes bei RAG (Retrieval-Augmented Generation) sprendimus. Trečioje dalyje gilinamasi į individualių GPT kūrimą, jų integraciją su API, no-code automatizavimą ir DI agentų logiką. Ketvirtoje dalyje taikomos praktinės automatizacijos: turinio, komunikacijos, pardavimų ir klientų aptarnavimo procesų optimizavimas, sudėtingų darbo problemų sprendimas bei DI technologijų pritaikymas karjerai ar verslo poreikiams. Programa baigiama praktiniu projektu, kuriame dalyviai pristato savo sukurtą DI sprendimą.
—
—
| Temos pavadinimas | Trumpas temos aprašymas |
|---|---|
| 1. Pagrindai ir Užklausų Inžinerija | DI įvadas ir modelių ekosistema (ChatGPT, Claude, Gemini). Užklausų rašymo inžinerija I: Kontekstas, formulavimas ir bazinės taisyklės. Užklausų rašymo inžinerija II: Pažangios technikos (Chain-of-thought, Few-shot). Vizualinis AI: Vaizdų generavimas (Midjourney/DALL-E) ir prezentacijos |
| 2. Duomenys ir Vidinių Žinių Bazės | Teksto ir komunikacijos valdymas: Dokumentų analizė, soc. tinklai, stiliaus adaptavimas. Duomenų apdorojimas I: Darbas su PDF dokumentais ir nestruktūrizuota informacija. Duomenų apdorojimas II: Excel, CSV lentelės, duomenų analizė su AI. Žinių bazių (Knowledge base) kūrimas ir RAG (Retrieval-Augmented Generation) logika |
| 3. Individualių Sprendimų Kūrimas | Individualaus GPTs kūrimas I: Bazinė logika, instrukcijos ir failų įkėlimas. Individualaus GPTs kūrimas II: "Actions" funkcija ir integracija su išoriniais API. No-code automatizavimai: N8n ir Make platformų pagrindai. DI Agentai: Kas tai yra, kaip jie veikia ir populiariausių įrankių apžvalga |
| 4. Realaus Verslo Automatizavimas ir Praktika | Praktinis automatizavimas I: Turinio kūrimo ir el. pašto procesų automatizavimas. Praktinis automatizavimas II: Klientų aptarnavimo / Pardavimų automatizavimo grandinės. Praktinis automatizavimas III: Sudėtingų darbo problemų sprendimas (Workflow sesija). Konsultacijos, projektų derinimas ir AI pritaikymas asmeninei karjerai. Baigiamasis projektas: Sukurtų sprendimų demonstracija. |
—
—
Mokymosi programos trukmė: 68 akad. val.
Praktinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.
Teorinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.
Savarankiško darbo trukmė: akad. val.
Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: 1-10
Tvarkaraščių duomenų nėra.
Įvertinimų dar nėra.