Jak działa sztuczna inteligencja? Od symboli i perceptronu do transformerów, ChatGPT i Claude
Zaawansowany kurs konceptualny wyjaśniający, skąd wzięła się nowoczesna AI, jak działają uczenie maszynowe, sieci neuronowe i transformery oraz jak realistycznie oceniać możliwości i ograniczenia narzędzi takich jak ChatGPT i Claude.
Ten kurs został zaprojektowany dla osób, które chcą rozumieć AI głębiej niż na poziomie marketingowych haseł. Uczestnik przejdzie od historii AI i uczenia maszynowego, przez mechanikę sieci neuronowych i głębokiego uczenia, aż do przełomu architektury transformer i konsekwencji, jakie przyniosło „Attention Is All You Need” dla systemów takich jak ChatGPT czy Claude. Kurs nie uczy programowania modeli, ale daje operacyjne zrozumienie: jakie problemy rozwiązywały kolejne podejścia, dlaczego wcześniejsze metody nie skalały się wystarczająco dobrze, skąd biorą się halucynacje, czemu modele bywają przekonujące mimo błędów oraz jak odróżniać realne możliwości od fałszywych oczekiwań. W toku kursu uczestnik będzie pracować na artefaktach użytecznych w praktyce: osi czasu przełomów, macierzy porównawczej rodzajów AI, karcie oceny zadania pod kątem dopasowania do AI, schemacie przepływu danych w trenowaniu modelu, checklistach oceny odpowiedzi modelu, mini-case’ach wdrożeniowych i prostych diagramach procesu. Kurs korzysta z aktualnych, publicznie opisywanych przykładów rozwoju modeli i ryzyk związanych z ich użyciem, w tym rosnącej skali zastosowań przedsiębiorstw, utrzymującego się problemu halucynacji oraz nacisku branży na governance i containment modeli.
Czego się nauczysz
- Wyjaśnia główne etapy historii AI i wskazuje, które obietnice, ograniczenia i przełomy naprawdę zmieniały kierunek rozwoju tej dziedziny.
- Rozróżnia podstawowe rodzaje AI oraz wie, kiedy mówimy o systemach regułowych, klasycznym uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych, głębokim uczeniu i modelach generatywnych.
- Opisuje historię uczenia maszynowego jako odpowiedź na ograniczenia ręcznie pisanych reguł i potrafi wskazać koszt tej zmiany: zależność od danych, celu optymalizacji i metryk.
- Tłumaczy działanie neuronu, warstwy, propagacji sygnału i uczenia w sieci neuronowej na poziomie konceptualnym, bez uciekania w niepotrzebny formalizm.
- Wyjaśnia, co zmieniło głębokie uczenie i dlaczego skala danych, mocy obliczeniowej oraz architektury zaczęła mieć kluczowe znaczenie.
- Rozumie, jaki problem rozwiązywał transformer w porównaniu z wcześniejszymi architekturami sekwencyjnymi oraz dlaczego mechanizm attention stał się przełomowy.
- Potrafi opowiedzieć znaczenie publikacji „Attention Is All You Need” i połączyć ją z drogą do współczesnych modeli pokroju ChatGPT i Claude.
- Rozumie, jak przebiega trenowanie dużego modelu językowego: dane, tokenizacja, predykcja następnego tokenu, dostrajanie, instrukcje i ocena jakości.
- Widzi różnicę między tym, że model generuje statystycznie prawdopodobny tekst, a tym, że „rozumie świat” w ludzkim sensie.
- Rozpoznaje typowe źródła błędów modeli, w tym halucynacje, nadmierną pewność, zależność od promptu, brak aktualności i problemy z oceną niepewności.
- Używa prostych artefaktów decyzyjnych do oceny, czy dane zadanie nadaje się do wsparcia przez AI, i jakie zabezpieczenia są potrzebne.
- Potrafi prowadzić bardziej realistyczną rozmowę o AI w organizacji: bez technomistyki, bez paniki i bez mylenia demonstracji produktu z faktyczną zdolnością systemu.
Wymagania wstępne
Brak wymagań programistycznych. Przydatna jest ogólna orientacja w produktach cyfrowych, pracy wiedzy lub analizie biznesowej. Uczestnik powinien być gotowy do czytania schematów, porównań i uproszczonych opisów mechanizmów technicznych.
Program kursu
- Od testu Turinga do zim AI: które obietnice były przedwczesne, a które stworzyły fundament pod dzisiejsze modele
- AI symboliczna kontra uczenie z danych: dwa różne sposoby budowania „inteligencji” i ich koszty operacyjne
- Historia uczenia maszynowego jako ucieczka od ręcznie pisanych reguł: perceptron, regresja, drzewa i statystyczne modele
- Dlaczego wcześniejsze fale AI nie skalały się do złożonego języka i wiedzy ogólnej
- Mini-case: jak menedżer w 2012, 2017 i 2026 roku mógłby błędnie ocenić „przełom AI”
- Quiz: rozpoznaj epokę, paradygmat i realny powód sukcesu lub porażki danego podejścia
- Słowo „AI” w jednej prezentacji oznacza pięć różnych rzeczy: jak nie dać się oszukać etykiecie
- System regułowy, klasyczny model ML, sieć neuronowa, model generatywny, agent: porównanie na jednej macierzy decyzyjnej
- Wąska AI kontra AGI: gdzie kończy się precyzyjny opis, a zaczyna spekulacja
- Predykcja, klasyfikacja, ranking, rekomendacja, generowanie: pięć różnych zadań, pięć różnych kryteriów jakości
- Co oznacza, że model jest multimodalny, i dlaczego nie znaczy to automatycznie, że „rozumie świat”
- Quiz: dobierz właściwy rodzaj AI do problemu, właściciela procesu i akceptowalnego ryzyka
- Sztuczny neuron bez mistyki: wejścia, wagi, aktywacja i decyzja, którą model podejmuje liczbowo
- Co naprawdę dzieje się podczas uczenia: strata, informacja o błędzie i aktualizacja parametrów
- Po co warstwy ukryte: jak sieć buduje coraz bardziej złożone reprezentacje cech
- Historia sieci neuronowych w praktyce: od perceptronu przez backpropagation do renesansu po 2012 roku
- Głębokie uczenie jako zmiana skali: dane, GPU, architektury i ekonomia trenowania
- Failure modes: overfitting, słabe dane, zły cel optymalizacji i myląca metryka sukcesu
- Quiz: wskaż, czy problem wynika z architektury, danych, celu uczenia czy sposobu ewaluacji
- Z czym przegrywały RNN i LSTM: długie zależności, wąskie gardło sekwencyjności i koszt trenowania
- Attention jako mechanizm wyboru kontekstu: jak model decyduje, na co patrzeć w zdaniu
- Transformer krok po kroku bez równań: tokeny, embeddingi, pozycja, attention, warstwy i wyjście
- „Attention Is All You Need”: co dokładnie było przełomowe i dlaczego branża tak szybko to zaadaptowała
- Co dała równoległość i skala: dlaczego po transformerze można było trenować znacznie większe modele
- Worked comparison: to samo zadanie przed i po transformerze — gdzie pojawia się realna poprawa jakości
- Quiz: rozpoznaj, który element transformera odpowiada za daną przewagę lub ograniczenie
- LLM jako maszyna do przewidywania tokenów: dlaczego z prostego celu treningowego wyrasta złożone zachowanie językowe
- Skąd model „wie”, co napisać: dane treningowe, tokenizacja i uczenie wzorców bez bazy faktów w głowie
- Od modelu bazowego do pomocnego asystenta: instruction tuning, feedback i polityki odpowiedzi
- Co robi produkt ponad modelem: pamięć rozmowy, narzędzia, wyszukiwanie, integracje i warstwa bezpieczeństwa
- Dlaczego modele halucynują mimo imponującej płynności odpowiedzi i czemu pewność tonu myli użytkownika
- ChatGPT, Claude i podobne systemy w 2025–2026: jak rynek przesuwa się od czatu do agentów i głębszych workflow
- Mini-case: dział HR, zespół sprzedaży i analityk operacyjny używają tego samego modelu, ale potrzebują innych zabezpieczeń
- Quiz: oddziel możliwości modelu, możliwości produktu i oczekiwania użytkownika
- Model nie „rozumie” jak człowiek: co wolno wnioskować z zachowania, a czego nie wolno dopowiadać
- Jak oceniać odpowiedź AI w praktyce: poprawność, kompletność, śledzalność, niepewność i koszt błędu
- Kiedy AI pomaga, a kiedy tylko przyspiesza produkcję błędów: karta kwalifikacji zadania do użycia modelu
- Governance dla zwykłych zespołów: kto zatwierdza użycie, jakie dane wolno podać i kiedy człowiek musi pozostać w pętli
- Case review: jak rozbroić zdanie „AI zrobi to za nas” podczas spotkania zakupowego lub strategicznego
- Ostateczna synteza: jak opowiedzieć w 5 minutach, skąd wzięła się nowoczesna AI i jak naprawdę działa
- Quiz końcowy: diagnoza mitów, ograniczeń i właściwych zastosowań współczesnej AI
Najczęściej zadawane pytania
Dla menedżerów, analityków, specjalistów produktów, marketerów, edukatorów i wszystkich osób, które chcą rozumieć sztuczną inteligencję głębiej niż na poziomie modnych haseł. Jeśli korzystasz z narzędzi takich jak ChatGPT lub Claude i chcesz wiedzieć, skąd bierze się ich działanie, ograniczenia i przewagi, ten kurs jest dla Ciebie.
Nie. Kurs nie uczy implementacji modeli ani pisania kodu. Został zaprojektowany tak, aby dać Ci operacyjne i strategiczne zrozumienie AI: od logiki kolejnych przełomów, przez mechanikę sieci neuronowych, aż po znaczenie architektury transformerów.
Zrozumiesz, jakie problemy rozwiązywały kolejne podejścia do AI, dlaczego wcześniejsze metody miały ograniczenia, czym naprawdę różni się uczenie maszynowe od głębokiego uczenia i dlaczego transformery stały się fundamentem nowoczesnych modeli językowych. Dzięki temu łatwiej ocenisz możliwości, ryzyka i sens biznesowego użycia AI.
Bo AI przestała być ciekawostką i stała się częścią realnej transformacji pracy. McKinsey wskazuje, że organizacje przechodzą od eksperymentów do wdrożeń na większą skalę, a luki kompetencyjne i szkoleniowe należą dziś do głównych barier. Równocześnie rośnie zapotrzebowanie na AI fluency, czyli praktyczne rozumienie technologii, nie tylko obsługę narzędzi. Ten kurs pomaga zbudować właśnie taki fundament.
Tak. Pokazujemy je jako efekt dłuższej ewolucji idei: od AI symbolicznej i perceptronu, przez rozwój sieci neuronowych, po przełom transformerów zapoczątkowany przez pracę „Attention Is All You Need”. Dzięki temu nie poznajesz tylko nazw narzędzi, ale rozumiesz, dlaczego działają tak, jak działają.
Tak — to jedna z jego głównych wartości. Kurs porządkuje historię, pojęcia i mechanizmy działania AI, dzięki czemu łatwiej odróżnisz efektowny marketing od realnych możliwości modeli, lepiej zadawać pytania dostawcom technologii i podejmować rozsądniejsze decyzje edukacyjne lub biznesowe.
- 8 godzin
- Zaawansowany
- Certyfikat po ukończeniu
- Dostęp natychmiast po zakupie