Sadržaj kursa
Blok 1 — Zajedničke osnove (Dani 1–2)
1. dan — Jutro: Ljudski faktor u usvajanju AI
• Kalibracija poverenja/ovezivanja: kada koristiti AI, kada prestati.
• Struktura timskog dogovora (okidač/akcija/dokaz/odgovorna osoba).
• Uloga Prompt Curator-a: validacija, odlučivanje, odobrenje. Plan za odgovor na AI incidente.
1. dan — Popodne: Ograničenja, rizici i usklađenost
• Stvarne mogućnosti LLM-a — vektor rizika proptova: injiciranje, curenje podataka, halucinacije.
• Pravni okvir: GDPR, EU AI Act — sektorski standardi (DICOM, HL7, HIPAA).
• Praktična vežba: prevodi domenski standard u propt ogradu.
2. dan — Jutro: Tehnička arhitektura proptova
• Arhitektura agensa: memorija, kontekst, ciljevi — iz perspektive dizajna proptova.
• Integracija API-ja i izvori domenskih podataka, multi-agencijski sistemi i lančanje proptova.
2. dan — Popodne: Anatomska struktura enterprise proptova
• 6 slojeva: Uloga / Kontekst / Ograničenja / Standardi domene / Format / Primeri.
• Hijerarhija proptova: Sistem (organizaciono) — Domen (tim) — Zadatak (pojedinačni).
• Demo: dekonstruiše naivan propt, pravi ga iznova. Timski brief za dane 3–5.
Blok 2 — Radionice sukonstrukcije (Dani 3–4–5)
3. dan — Otkrivanje i audit standarda
- Paralelne radionice timova: Arhitekte, Domenski developeri, Back-end, QA.
- Mapiranje enterprise standarda i ograničenja — identifikacija sukoba između timova.
- Isporuka 3. dana: Mapa standarda + matrica prioriteta uticaja/napora.
4. dan — Dizajn konvencija i izgradnja šabona
- Konvencije imenovanja, verzionisanje, sistem tagova (tim, domen, ciljni alat).
- Izgradnja prvih validiranih šabona: TypeScript DICOM, pregled koda, QA testovi, dokumentacija API-ja.
- Isporuka 4. dana: 4+ operativnih šabona + vodič konvencija.
5. dan — Sastavljanje biblioteke, upravljanje i zvano preuzimanje
- Organizacija biblioteke, integracija GitHub Copilot / Cursor / internog LLM API-ja.
- Uloga Prompt Curator-a, metrike kvaliteta, timski rituali, plan implementacije za 30 dana.
- Konačna isporuka 5. dana: Dokumentovana Biblioteka v1.0 + Povelja o upravljanju + Plan za 30 dana.
Uslovi
- Završeno najmanje jedno AI treniranje (početni ili napredni kurs).
- Tehnički profili: iskustvo u razvoju u stacku preduzeća.
- Menadžment profili: osnovna upoznata sa AI alatima (ChatGPT, Copilot, itd.).
- Zaobavezujuće za preduzeće: aktivno učešće vodiča timova u 3–5. danu.
- Prioritetne pripreme: postojeća dokumentacija standarda (README, vodiči za kodiranje).
Ciljna publika
- Softverski arhitekte
- Developeri (domenski specifični, back-end, front-end)
- QA inženjeri / Kod tehničari
- Vodiči timova i srednji menadžeri
- IT menadžeri, nosioci odluka i vođe AI projekata
Iskustva korisnika (1)
Stekao sam znanje o biblioteci Streamlit u jeziku Python i svakako ću je iskoristiti za unapređenje primena u mom timu, koje su trenutno razvijene u R Shiny-u.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Mašinski prevedeno
