Wybrane technologie webowe 1000-ZiWTW

Przedmiot koncentruje się na wykorzystaniu nowoczesnych metod sztucznej inteligencji w całym cyklu wytwarzania oprogramowania: od zrozumienia problemu biznesowego, przez projektowanie i implementację rozwiązania, po jego optymalizację i wdrożenie na środowisko produkcyjne.

Zajęcia prowadzą studentów od fundamentów uczenia maszynowego aż po współczesne duże modele językowe (LLM). Pozwala to zrozumieć nie tylko, jak korzystać z gotowych narzędzi, ale również na jakich zasadach działają i jakie mają ograniczenia.

Ponieważ dziedzina sztucznej inteligencji rozwija się bardzo dynamicznie, tematyka zajęć jest elastyczna i dostosowywana do aktualnych trendów. Plan zajęć może w związku z tym ulegać zmianom w trakcie semestru.

Cele przedmiotu

- Zbudowanie solidnych podstaw z zakresu uczenia maszynowego oraz -zrozumienie działania współczesnych modeli językowych.
- Rozwinięcie umiejętności przekładania problemów biznesowych na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję.
- Nauka praktycznego stosowania narzędzi AI w procesie tworzenia, optymalizacji i dostarczania oprogramowania.
- Zdobycie doświadczenia w pracy zarówno z rozwiązaniami chmurowymi, jak i z modelami oraz narzędziami uruchamianymi lokalnie.

Zakres tematyczny (orientacyjny)

- Podstawy uczenia maszynowego: dane, modele, trening, ewaluacja.
- Sieci neuronowe i głębokie uczenie.
- Architektura i działanie dużych modeli językowych (LLM).
- Praca z LLM w praktyce: prompt engineering, RAG, agenci AI, integracja przez API.
- Narzędzia AI wspierające programistę w tworzeniu oprogramowania.
- Usługi chmurowe AI a modele lokalne: porównanie, koszty, bezpieczeństwo danych.
- Optymalizacja rozwiązań oraz wdrażanie modeli i aplikacji AI na produkcję (MLOps / LLMOps).

Forma zaliczenia

Zaliczenie przedmiotu odbywa się na podstawie projektu. Projekt powinien odzwierciedlać rzeczywisty problem biznesowy i przedstawiać jego rozwiązanie z wykorzystaniem nowoczesnych metod sztucznej inteligencji.

Dobór stosu technologicznego jest dowolny i powinien wynikać ze specyfiki realizowanego projektu.