План на курса
Блок 1 — Общи основи (Дни 1–2)
Ден 1 — Утре: Човешкият фактор при приемането на ИИ
• Калибриране на доверието / зависимостта: кога да използвате ИИ, кога да спрете.
• Структура на съгласуване между екипите (тригер / действие / доказателство / отговорно лице).
• Ролята на Подсказката Куратор: валидиране, решение, одобрение. План за реагиране при инцидент с ИИ.
Ден 1 — Следобед: Ограничения, рискове и съобразимост
• Реални способности на LLM — рискови вектори за подсказките: инжекция, разливане на данни, халюцинации.
• Юридически рамкове: GDPR, Европейски акт за ИИ — стандарти в отрасъл (DICOM, HL7, HIPAA).
• Практично упражнение: превод на стандарт за домейн в защитен ред на подсказка.
Ден 2 — Утре: Техническа архитектура на подсказки
• Архитектура на агенти: памет, контекст, цели — от перспектива на дизайн на подсказка.
• Интегриране с API и източници на данни за домейн, многоагентски системи и верига на подсказки.
Ден 2 — Следобед: Анатомията на предприемателските подсказки
• Шестте слоя: Роля / Контекст / Ограничения / Стандарти на домейн / Формат / Примери.
• Иерархия на подсказките: Система (за цялата организация) — Домейн (за екип) — Задача (по единична)<.
• Примерен демонстрация: разгръщане на наивна подсказка, възпоставянето ѝ. Указания за екипа за Дни 3–5.
Блок 2 — Съвместно създаване (Дни 3–4–5)
Ден 3 — Откриване и аудит на стандарти
- Паралелни съвместни работилища: Архитекти, Разработчици за конкретни домейни, Бекенд, QA.
- Намиране на стандартите и ограниченията на предприятието — определяне на конфликтите между екипите.
- Доставка за Ден 3: Карта с стандарти + матрица приоритети по усилия и последствия.
Ден 4 — Проектиране на конвенции и създаване на шаблони
- Конвенции за именуване, версиониране, система от тагове (екип, домейн, целев инструмент).
- Създаване на първи валидирани шаблони: TypeScript DICOM, рецензия на кода, тестове QA, документация за API.
- Доставка за Ден 4: 4+ оперативни шаблона + гайд за конвенции.
Ден 5 — Създаване на библиотека, управление и официално предаване
- Организация на библиотеката, интеграция с GitHub Copilot / Cursor / внутренен API за LLM.
- Ролята на Подсказката Куратор, качествени метрики, ритуали на екипа, план за внедряване в 30 дни.
- Крайна доставка за Ден 5: Документирана библиотека v1.0 + Чартер за управление + План за 30 дни.
Изисквания
- Да е завършено поне едно обучение по ИИ (въведение или продължение).
- Технически профили: опит в разработването със стека на фирмата.
- Управителски профили: основна запознаност с ИИ инструменти (ChatGPT, Copilot и др.).
- Фирмено ангажимент: активно участие на ръководители на екипи в Дни 3–5.
- Предходна подготвеност: съществуваща документация за стандарти (README, гайдове за кодиране).
Целева аудитория
- Архитекти на софтуер
- Разработчици (специални за домейн, бекенд, фронтенд)
- Инженери QA / Техници по кода
- Ръководители на екипи и междинно управление
- Управители по IT, решавачи на решения и ръководители на ИИ проекти
Отзиви от потребители (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