Pilnas programos pavadinimas : Dirbtinio intelekto (AI) integracija
Šiame kurse išmoksite, kaip praktiškai veikia generatyvusis DI ir kokias galimybes jis atveria verslui bei kūrimui. Susipažinsite su atvirojo kodo modelių naudojimu, įrankių kvietimu (tool calling), derinimu (fine-tuning), MCP, DI agentais bei jų kūrimo karkasais. Įgysite patirties dirbant su tokiais įrankiais kaip Cursor ar Claude Code ir mokėsite sukurti veikiančius prototipus bei produktus, kurie atspindi naujausias DI technologijų tendencijas.
Sužinosi, kas yra generatyvinis DI ir dideli kalbos modeliai (LLM), kuo jie skiriasi nuo tradicinių algoritmų ir kaip jau keičia pasaulį. Išmoksi naudotis ChatGPT praktiniams darbams – nuo idėjų generavimo iki tekstų kūrimo. Susipažinsi su LLM sąvokomis, žetonais ir kontekstu bei atliksi pirmuosius promptų eksperimentus.
Išbandysi įvairias DI platformas – nuo Google AI Studio ir Gemini modelių iki Anthropic Claude bei xAI Grok. Sužinosi, kaip veikia LLM proxy paslaugos, tokios kaip OpenRouter, bei kuo skiriasi komerciniai ir atvirojo kodo modeliai. Praktikoje paleisi vietinius modelius su Hugging Face ir Ollama bei išmoksi vertinti jų privalumus.
Susipažinsi su nauja programavimo paradigma, kur DI tampa kūrimo partneriu. Išbandysi GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ir Gemini CLI, kurie leis tau kurti kodą iš natūralios kalbos. Praktikos metu sukursi paprastą programą (pvz. orų prognozės svetainę) ir pamatysi, kaip DI padeda derinti bei tobulinti kodą.
Sužinosi, kas yra MCP – Anthropic sukurtas protokolas, supaprastinantis DI sistemų integraciją. Pamatysi, kaip MCP leidžia įrankiams „kalbėtis“ su LLM ir verčia technologijas tapti DI draugiškomis. Praktikoje išbandysi smithery.ai, Context7 MCP ir sukursi savo chatbotą su Streamlit bei MCP.
Išmoksi, kaip papildyti LLM žinias išoriniais dokumentais, kad jie taptų tikrais srities ekspertais. Sužinosi apie duomenų formatų iššūkius, LangChain karkasą ir vektorines duomenų bazes. Praktikoje sukursi chatbotą, atsakantį pagal pasirinktą dokumentų rinkinį, naudodamas PostgreSQL ir Streamlit.
Suprasi, kas yra DI agentai, kuo jie skiriasi nuo paprastų LLM ir kodėl jie tampa būtini verslui. Išmoksi naudotis n8n platforma bei OpenAI Agent SDK, susipažinsi su agentų architektūros šablonais. Praktikos metu sukursi duomenų analitiko agentą, jungiantįsi prie PostgreSQL ir atsakantį į klausimus natūralia kalba.
Sužinosi, kodėl mokymas nuo nulio sudėtingas ir kada verta rinktis fine-tuning vietoj kitų metodų. Susipažinsi su Hugging Face ekosistema, duomenų rinkinių paruošimu bei Unsloth karkasu, skirtu modelių derinimui. Praktikos metu atliksi pilną fine-tuning procesą ir įkelsi savo modelį į Hugging Face.
Išmoksi, kaip DI analizuoja ir generuoja tekstą, vaizdus, garsą ir video. Išbandysi GPT-4 Vision, DALL-E, Midjourney, ElevenLabs bei pažangius video DI įrankius, tokius kaip Sora ar Veo3. Baigiamojoje praktikoje sukursi integruotą multimodalinį asistentą, jungiantį kelias medijas į vieną sprendimą.
Jaunius Pinelis yra patyręs IT inžinierius, baigęs prestižinį Edinburgo universitetą, turintis daugiau kaip 10 metų patirtį IT įmonėse ir šiuo metu vadovaujantis dirbtinio intelekto diegiamiems sprendimams Danske Bank Vilniuje. Ši jo sukurta programą yra efektyviausias būdas išmokti dirbti su GEN-AI įrankiais.
Jaunius Pinelis yra patyręs IT inžinierius, baigęs prestižinį Edinburgo universitetą, turintis daugiau kaip 10 metų patirtį IT įmonėse ir šiuo metu vadovaujantis dirbtinio intelekto diegiamiems sprendimams Danske Bank Vilniuje. Ši jo sukurta programą yra efektyviausias būdas išmokti dirbti su GEN-AI įrankiais.
2023m. 91 % BIT absolventų sėkmingai įsidarbino per 6 mėnesius
2016–2021 m. BIT absolventų atlyginimų vidurkis ūgtelėjo beveik 50 %
Mokiniai dalyvauja interaktyviose teorinėse paskaitose, kuriose dėstytojai taiko grįžtamojo ryšio metodą. Praktinė dalis sudaro didžiąją mokymų dalį: mokiniai atlieka įvairias praktines užduotis bei papildomai užtvirtina žinias dirbdami su mentoriais. Ši metodika veiksmingai paruošia realiam darbui.
Teorinėms paskaitoms, kurių metu suteikiamas būtinas žinių pagrindas, o temos nagrinėjamos teoriniu aspektu, mokymo programoje skiriame 30 % turimo laiko.
Praktinių įgūdžių tobulinimui, įvairių individualių ir grupinių užduočių atlikimui bei savarankiškoms sprendimų paieškoms kiekvieną savaitę skiriame net 70 % paskaitų. Jos papildomos susitikimais su tech rinkos atstovais.
Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.
Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.
Išsirinki tau artimiausią širdžiai tech programą iš šių: .../ nuoroda/
Jei vis dar nežinai, kuri programa tau tiktų labiausiai, spręsk 2 min. testą, kuris padės atrasti tau tinkamiausią specialybę:...
Galbūt tavo galvoje sukasi šimtai klausimų? Drąsiai susisiek su mūsų konsultantu, kuris ne tik padės atrasti tinkamą tech programą, bet ir atsakys į visus tavo klausimus. Nedvejok ir skambink arba rašyk: +370 652 32000, lidija@bit.lt
Kai apsispręsi, kurią programą nori mokytis, lauksime tavo registracijos užpildant šią formą: .../nuoroda. Ar jau jauti malonų jauduliuką žengiant pokyčio link?
BIT organizuojami AI su „Python“ kursai trunka 8 savaites. Tai intensyvi programa, skirta efektyviam mokymuisi per trumpą laiką.
Taip, šie kursai apima ir „Python“ pagrindus, todėl jie tinkami net ir tiems, kurie tik pradeda mokytis šios programavimo kalbos.
Mūsų aplinka yra „Microsoft Teams“ (work and school) platformoje. Ten bendraujama su bendrakursiais, dėstytojais, greičiausiai susisiekiama su administracijos darbuotojais. „Teams“ programa turi būti parsiųsta į jūsų kompiuterį, o ne naudojama naršyklės versija. Prisijungimus prie „Teams“ (work and school) gausite kelios dienos prieš prasidedant mokslams tiesiogiai iš „Microsoft“ arba iš savo mentoriaus. Nepavykus prisijungti – susisiekite su mentoriumi, kurio kontaktai nurodyti pirmajame laiške iš BIT.
Išmoksite kurti pokalbių robotus (angl. chatbots), dirbti su LLM modeliais, naudoti „Python“ su API, kurti ir diegti AI sprendimus debesijoje, analizuoti duomenis, integruoti vektorines duomenų bazes, naudoti „Gradio“, „FastAPI“, „Hugging Face“ ir kitas šiuolaikines AI technologijas
Ši programa orientuota ne tik į AI įrankių naudojimą, bet ir jų kūrimą nuo nulio. Studentai mokosi realiai diegti AI sprendimus, dirbti su debesija ir pasiruošia praktinei veiklai darbo rinkoje.
Daugiau naudingos informacijos +