Съдържание и теми, включени в курса
Блок 1 — Споделени основи (Ден 1–2)
Ден 1 — Следобед: Човешкият фактор при внедряването на ИИ
• Калibrация на доверието / зависимостта: кога да се използва ИИ, кога да спрете.
• Структура за съгласуване в екипа (тригер / действие / доказателство / притежател).
• Роля на Prompt Curator: валидиране, решение, подписване. План за реагиране при инциденти с ИИ.
Ден 1 — Следобед: Ограничения, Рискове и Съответствие
• Реални възможности на LLM — вектори на риск при промптове: инжекция, изтичане на данни, халюцинации.
• Правна рамка: GDPR, EU AI Act — секторни стандарти (DICOM, HL7, HIPAA).
• Практическо упражнение: превърнете домейн стандарт в защитна граница на промпт.
Ден 2 — Сутрин: Техническа архитектура на промптове
• Архитектура на агента: памет, контекст, цели — от гледна точка на проектиране на промпт.
• Интеграция с API и домейн-данни източници, многоагентно и свързване на промптове.
Ден 2 — Следобед: Анатомия на enterprise промпта
• 6 слоя: Роля / Контекст / Ограничения / Домейн стандарти / Формат / Примери.
• Йерархия на промпта: Системен (за цялата организация) — Домейн (за екипа) — Задача (за индивида).
• Демо: разбери прост промпт, пренаправи го. Екипен брифинг за Ден 3–5.
Блок 2 — Работилници за съизграждане (Ден 3–4–5)
Ден 3 — Откриване и одит на стандартите
- Паралелни екипни работилници: Архитекти, Домейн-специфични разработчици, Back-End, QA.
- Картографиране на enterprise стандартите и ограниченията — идентифициране на конфликти между екипи.
- Резултат за Ден 3: Карта на стандартите + матрица за приоритизиране на въздействие / усилие.
Ден 4 — Дизайн на конвенции и изграждане на шаблони
- Конвенции за имена, версияниране, система с тагове (екип, домейн, целев инструмент).
- Изграждане на първи валидирани шаблони: TypeScript DICOM, код преглед, QA тестове, API
документация. - Резултат за Ден 4: 4+ оперативни шаблони + ръководство за конвенции.
Ден 5 — Събиране на библиотеката, управление и официално предаване
- Организиране на библиотека, интеграция с GitHub Copilot / Cursor / вътрешна API за LLM.
- Роля на Prompt Curator, метрики за качество, екипни ритуали, 30-дневен план за внедряване.
- Краен резултат за Ден 5: Документирана Библиотека v1.0 + Устав за управление + 30-дневен план.
Изисквания
- Завършено поне едно ИИ обучение (вводно или напреднало).
- Технически профили: опит с разработване в стека на компанията.
- Мениджърски профили: основно запознаване с ИИ инструменти (ChatGPT, Copilot и т.н.).
- Обещание от страна на компанията: активно участие на екипните лидери в Ден 3–5.
- Предварително предоставено съществоваща документация за стандартите (README, ръководства за кодиране).
Целева аудитория
- Софтуерни архитекти
- Разработчици (с домейн-специфичен, back-end, front-end)
- QA инженери / Кодекс техници
- Екипни лидери и средни мениджъри
- IT мениджъри, вземащи решения и ръководители на ИИ проекти
Отзиви от участници (1)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод