Zapisy w cenie promocyjnej!
0
dni
0
h
0
m
0
s
Dołącz teraz
Kurs wystartował
0
dni
0
h
0
m
0
s
Dołącz do listy oczekujących
Elephant AI PRO – Nowy Kurs Marii Parysz

AI dla Menedżerów

5-tygodniowy kurs zastosowania najnowszych technologii obszaru AI (łącznie z ChatGPT, GPT-4 i GenAI) do rozwoju projektów i produktów w twojej firmie. Podnieś szybko swoje kwalifikacje, aby zarządzać projektami AI, świadomie wdrażać nowe narzędzia oraz budować startupy oparte na sztucznej inteligencji i data science.

Start drugiej edycji 22 maja, zapraszamy!

User ratingUser ratingUser ratingUser ratingUser rating
🔥 Już 175 osób zapisanych!

5 tygodni
wspólnej nauki

Uczysz się w grupie, a nie samotnie. Elephant AI oparty jest o społeczność działającą razem. Oprócz sesji LIVE i lekcji video, codziennie uczestniczysz w dyskusjach, Q&A i dzieleniu się wiedzą z innymi menedżerami.

100+ ambitnych
menedżerów

Kurs ruszy 22 maja i do tego czasu planujemy ponad 100 menedżerów i właścicieli firm.

🇵🇱 Tworzymy największe szkolenie dotyczące AI dla menedżerów w Polsce. Dołącz do nas!

Maria Parysz
& Goście Specjalni

Jest założycielką Kaggle Days – największej na świecie społeczności Data Scientistów liczącej niemal 12 mln osób. Maria i zaproszeni goście zajmują się AI od lat. Zanim to się stało modne 🤔

Tagline

Myśląc o Elephant AI, możesz wyobrazić sobie scenariusz, w którym rozwijasz karierę jako AI Manager w dużej organizacji, niezależny AI Consultant lub CEO firmy wykorzystującej rozwiązania oparte o AI.

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Tagline

GPT-4, ChatGPT i GenAI

Zaskoczysz Twoich przełożonych innowacyjnymi pomysłami na wykorzystanie ChatGPT i GenAI w twoim biznesie.

Tagline

Automatyzacja i 12 rodzin technologii AI

Poznasz wszystkie technologie AI i wykorzystasz je do stworzenia innowacyjnych projektów, produktów lub startupów.

Tagline

Dane to czysty pieniądz

Dane zaczną wyglądać dla Ciebie jak okazje, bo poznasz jak na nich zarobić i wykorzystać je w swoich projektach.

Tagline

Budowanie produktów i projektów AI

Nauczysz się szybko tworzyć projekty i produkty AI, zgodnie z najlepszymi praktykami. Zastosujesz AI tam dokładnie tam gdzie potrzebujesz.

Tagline

Etyka AI i Responsible AI

Poznasz wyzwania etyki AI i przećwiczysz jak im zapobiegać w praktyce, tak aby twoje projekty były bezpieczne.

Tagline

Digital transformation i Enterprise AI

Wybierasz spośród zaawansowanych platform oraz narzędzi, te które najlepiej pomogą w transformacji twojej firmy.

Elephant AI tworzymy z myślą o biznesie.

Zakładamy, że budujesz zespół AI dzięki najlepszym praktykom, mimo konkurencyjnego rynku

Udostępniane przykłady oraz poziom szkolenia jest dostosowany do osób nietechnicznych nie musisz potrafić programować. Elephant AI jest dla osób, które zarządzają zespołem osób technicznych oraz koordynują prace dostawców technologii po stronie Project/Product Management, Business Development lub Zarządu.

Menedżer / Konsultant

Zarządzasz projektami AI w Twojej organizacji lub planujesz rozwijać karierę w tym kierunku.

CEO, CSO, CIO

Tworzysz nową spółkę sprzedającą rozwiązania AI (najlepiej na rynek globalny).

Co o GPT-4 i programowaniu w parze z AI myślą programiści?

Perspektywa Adama

Obecny poziom rozwoju narzędzi AI jest imponujący, lecz nadal dość ograniczony. Jednocześnie jest na tyle wystarczający, aby dać nam niezbędną przestrzeń do rzeczy ważnych. I chociaż trudno jest mi wskazać ile dokładnie czasu oszczędzam dzięki ChatGPT Plus i GPT-3.5/4.0 w swojej pracy, mogę orientacyjnie stwierdzić, że dalej mi do programisty 10x, a bliżej do programisty 1000x.

Czytaj dalej ...

Czy AI nas zastąpi ❓

Od premiery Github Copilota a potem ChatGPT, zasadne stało się pytanie: czy AI nas zastąpi?

Wystarczy chwila interakcji, aby zauważyć, że to jeszcze nie ten moment. Można też podejmować próby spowolnienia adopcji tego typu narzędzi, lub wprost zaprzeczania im. Chociaż takie nastawienie może mieć uzasadnione podstawy, historia pokazuje, że powstrzymanie rozwoju technologii jest bardzo trudne. W końcu nie sposób zaprzeczyć niesamowitym rezultatom, które te narzędzia osiągają już dziś. Co więcej, można sięgnąć po te możliwości i sam zrobiłem to już kilka lat temu, korzystając z pierwszych wersji popularnych dziś na rynku narzędzi.

Aby nie opierać się wyłącznie o słowa, pokażę co mam teraz na myśli. Nie rzadko zdarza mi się realizować projekty na swoje potrzeby. Czasem po to aby odkryć nową technologię, innym razem dla zabawy. W takich sytuacjach zależy mi na zrealizowaniu swoich założeń, przy ograniczonym czasie. Nie mogę pozwolić sobie na to, aby spędzać godziny nad małymi problemami, które stają na mojej drodze.

Ostatnio jednym z nich było encodowanie chunków streamu zwracanego przez API OpenAI. Prawdopodobnie ze względu na środowisko w którym pracowałem, generowane odpowiedzi nie zawierały polskich znaków. Rozwiązania  które przychodziły mi do głowy okazały się nieskuteczne. Zapytałem więc ChatGPT o możliwe rozwiązanie:

Wydawało się być wystarczające, ale nadal potrzebowałem zaimplementować je w mojej funkcji, która i tak przeszła sporo zmian przy okazji wcześniejszych prób. Wykonałem więc jeszcze jedno zapytanie:

I otrzymałem odpowiedź zawierającą instrukcję zamiany dosłownie jednej linii. Wprowadzenie poprawki dało natychmiastowy efekt. Oczywiście nie wiem jak długo zajęłoby mi rozwiązanie tego problemu samodzielnie. Wiem jednak, że zrobiłem to szybciej dzięki ChatGPT.

Naturalnie nie zawsze w środowisku produkcyjnym mogę ot tak przeklejać sobie fragmenty kodu do ChatGPT czy GPT-3. Nic jednak nie stoi na przeszkodzie aby w rozmowie z ChatGPT posługiwać się niezależnymi snippetami i szukać możliwych rozwiązań. Dobrym przykładem jest rozmowa w której pracowaliśmy wspólnie nad jednym z promptów. Wspólna wymiana pomysłów i uwag była niesamowicie produktywna. W kilkanaście minut zrealizowałem pracę, na którą w pojedynkę potrzebowałbym 2-3 dni! (chodziło o pracę z różnymi wariantami tego samego promptu. Łącznie musiałem przygotować kilkadziesiąt wersji. Napisanie ich ręcznie prawdopodobnie nigdy by się nie wydarzyło).

Wniosek: Możemy współpracować z AI i wzajemnie zwiększać swoją skuteczność.

GPT nie działa 💩

W latach 2017-2023 rozwój AI znacząco przyspieszył a znaczącym elementem był model o nazwie Transformer, wspomniany po raz pierwszy w tej publikacji. Aby zobaczyć o jakim tempie tutaj mówimy, można porównać wyniki generowane przez GPT-2 z GPT-3.

Przykład GPT-2 (HuggingFace) dla zwykłego dialogu, w którym spodziewamy się odpowiedzi "I'm doing great, thanks for asking!", otrzymujemy:

Natomiast w GPT-3.5 (Playground) otrzymujemy następujący rezultat:

Porównanie o którym mówimy dzieli 14-23 miesięcy rozwoju, licząc daty publikacji GPT-2 oraz GPT-3 (GPT-3.5 jakieś 9 miesięcy później). Pomimo tak ogromnego postępu, treści generowane przez najnowsze modele, nadal bywają dalekie od doskonałości. Co więcej w przypadku LLM (Large Language Model) raczej nie mówimy o myśleniu, lecz opartej na modelach statystycznych zdolności do przewidywania kolejnego tokenu. Poniżej krytyczne spojrzenie na LLM przez znaną w świecie Deep Learningu postać:

LLM sprawdzają się do bardzo określonych zadań. Jeżeli jednak zrozumiemy ich możliwości oraz ograniczenia, będziemy w stanie mądrze wybierać. Nie rzadko też okaże się, że w sytuacji w której powszechnie uważa się, że "GPT-3 się nie sprawdza", w naszym przypadku perfekcyjnie zrealizuje oczekiwane zadanie.

Dobrym przykładem z mojego własnego podwórka jest określanie dat na podstawie wzmianek w tekście. Powszechnie wiadomo, że GPT-3 nie radzi sobie z nimi dość dobrze, nawet jeżeli jasno poinformujemy go "kiedy jest dziś", trudno będzie mu policzyć datę na podstawie określenia "w następny piątek". Sam jednak opracowałem prompt, którego skuteczność jest zaskakująco wysoka i zwraca poprawny wynik we wskazanym przeze mnie formacie.

Dojście do takiego rozwiązania, nie było przypadkowe i wymagało ode mnie poznania kilku technik projektowania zapytań do GPT-3, które połączyłem ze sobą. Dziś ten prompt wykorzystuję zawsze w sytuacji gdy pracuję z datami. Zmierzam tym do tego, że rozmowa z GPT-3, czyli projektowanie promptów, przypomina pewną warstwę abstrakcji dla programowania. Tutaj jednak zamiast wykorzystywać ściśle określoną składnię, posługujemy się słowami i odpowiednim formatowaniem fragmentów tekstu.

Co ciekawe istnieją narzędzia, które w takich zadaniach sprawdzają się wręcz perfekcyjnie. Jednym z nich jest WolframAlpha, który z absurdalną precyzją odpowiada na zadane pytanie:

Wniosek: GPT-3 nie jest doskonałe a jego użyteczność uzależniona jest od kontekstu i sposobu wykorzystania.

Trudno konkurować z AI 🏆

W filmach i wpisach na temat Github Copilot czy ChatGPT, bardzo często pada zdanie: generowany kod jest lepszy niż mój! Ekscytujące i alarmujące jest jednak to, że jest prawdziwe. Przykładowo pomimo tego, że znam wyrażenia regularne, ich pisanie i testowanie zajmuje mi czas. Napisanie poniższego zajęłoby mi kilka/kilkanaście minut i to przy założeniu, że znalazłbym informację o tym jak zatrzymać dopasowanie na znaku cudzysłowu, bo zwykle nie przychodzi mi to naturalnie. W tym przypadku pojawiło się na moim ekranie w kilka sekund.

Są jednak znacznie bardziej złożone przykłady. Do tej pory nie zdarzyło mi się pracować z API zwracającym odpowiedź w formie strumienia. Nie wiedziałem nawet jak się do tego zabrać. ChatGPT wygenerował kod, który pozwolił mi szybko odnaleźć się w zadaniu, które przede mną stoi. Choć docelowo ta funkcja wygląda inaczej i oryginał zawiera zbędne fragmenty, tak ten przykład zaoszczędził mi przynajmniej kilka godzin. A to tylko jedna funkcja. Przede mną było napisanie całej aplikacji.

Gdy wyobrażę sobie, że miałbym konkurować ze sobą wspieranym AI, bez wątpienia bym przegrał. Przewaga w postaci połączenia doświadczenia, logiki i ultra-szybkiego analizowania i generowania kodu, jest zbyt duża abym miał realne szanse.

Ponownie jednak, to nie jest tak, że ChatGPT zawsze generuje poprawne odpowiedzi i natychmiast rozwiązuje moje problemy. Tym bardziej że dostępność tego narzędzia aktualnie bywa dość ograniczona. Pokazuje to historia mojego czatu:

I chociaż w powyższych konwersacjach rozwiązałem kilkanaście różnych problemów, nie rzadko musiałem zaczynać od początku, zarówno z przyczyn technicznych jak i konieczności zmiany podejścia. Ostatecznie i tak nie można tego porównywać z próbą samodzielnego rozwiązania problemów.

Wniosek: Łatwo wygrać z AI. Trudno wygrać z osobą posługującą się AI.

Perspektywa Jakuba

Od czasu pojawienia się technologii oferowanych przez OpenAI (GPT-3, ChatGPT, Whisper, DALL-E), moje możliwości drastycznie wzrosły. To wszystko, co oddzielałem grubą linią, pisząc “to musi zrobić człowiek” nagle stało się dla mnie dostępne do zautomatyzowania, a linia określająca moje limity, przesunęła się znacznie dalej niż była dotychczas.

Czytaj dalej ...

Czy AI nas zastąpi? 🤖

Myślę, że na obecnym poziomie, na którym znajdują się technologie generatorów tekstu/kodu (GPT, Copilot itp.), zupełnie nam to nie grozi, ale co będzie za kilka lat? Tego nie wiem.

Jednak to, z czym mamy do czynienia już teraz, jest rozwiązaniem na tyle dojrzałym, że warto spróbować wdrożyć je do swojego codziennego życia. Można oczywiście zaklinać rzeczywistość i starać się zatrzymać postępujący rozwój technologii mówiąc, że AI jest szkodliwe, nie przyjmie się i jest dla nas zbyteczne.

Historia pokazuje jednak, że zatrzymanie rozwoju technologii, którą już zachłysnęli się ludzie, nie jest wcale takie proste… a niekiedy, nie jest nawet możliwe.

Sztuczna inteligencja za sprawą głównie OpenAI weszła pod strzechy. Znajomość sieci neuronowych, deep learningu i skomplikowanych algorytmów łączących matematykę i fizykę, to NIE są już umiejętności niezbędne do tego, aby wejść w świat AI. Już dziś, próg wejścia został drastycznie obniżony. Machina rozwoju nowych technologii ruszyła, a od Ciebie zależy, czy będziesz częścią tego rozwoju.

Odpowiadając na tytułowe pytanie - "czy AI nas zastąpi?" - powiedziałbym NIE, to nie AI może nas zastąpić, a ludzie, którzy będą umieć z tego AI korzystać.

Rozwój jest skrajnie szybki ⚡️

Kilka lat temu, bardziej zaawansowani technicznie użytkownicy komputerów, dysponujący przy tym mocnymi GPU, mogli pobawić się technologią GPT-2. Trzeba przyznać, że generowane przez tę technologię odpowiedzi były ‘ciekawe’, ale nie można powiedzieć, że użyteczne, czy poprawne.

Zaledwie kilkanaście miesięcy później, światło dzienne ujrzał GPT-3, który generował teksty na takim poziomie, że niezwykle trudno było je odróżnić od tych, pisanych przez człowieka (co potwierdzi Ci każdy uczeń, który oddał jako zadanie domowe pracę napisaną przez GPT-3).

Od powstania GPT-3 minęło zaledwie kilka miesięcy, a świat oszalał na punkcie ChatGPT. Już teraz technologia ta jest na poziomie ułatwiającym życie milionom ludzi na całym świecie. Trzeba oczywiście umieć z niej korzystać.

Mówię o tym dlatego, że do szybko zmieniającej się technologii najłatwiej 'wskoczyć' na początku. Gdy już technologia porządnie się rozwinie, a bazowa ilość wiedzy niezbędnej do rozpoczęcia z nią pracy drastycznie wzrośnie, wtedy może okazać się, że próg wejścia będzie za wysoki. Z tego powodu staramy się działać możliwie szybko.

Ale przecież GPT kłamie! 😬

Tak, to prawda, że współczesne transformery tekstu generują niekiedy odpowiedzi, które brzmią jak prawdziwe, ale prawdziwymi nie są.

Dla wielu programistów to cecha, która wyklucza użycie takiego rozwiązania w produkcyjnym kodzie. Bo jak mielibyśmy wykorzystywać coś, co raz na jakiś czas (nikt nie wie, kiedy) się myli, lub zwraca zupełnie zmyślone odpowiedzi?

Okazuje się, że istnieją metody pracy zarówno z GPT-3, jak i ChatGPT, które gwarantują Ci jako programiście otrzymanie przewidywalnej i do tego zawsze prawdziwej odpowiedzi.

Istnieją nawet sposoby na odcięcie się od całego zasobu wiedzy (lub niewiedzy - jak mówią niektórzy), do jakiej ma dostęp wybrany model AI.

Między innymi tego chcemy Cię nauczyć.

Trudno konkurować z AI 🤷

Ja wiem, że współczesne modele sztucznej inteligencji są dość ułomne, ale i tak w wielu dziedzinach nawet na poziomie, na którym obecnie się znajdują, są niedoścignione dla klasycznych algorytmów.

Spróbuj w klasyczny sposób napisać tzw. klasyfikator sentymentu treści, czyli mechanizm, który na podstawie zadanego inputu ocenia, czy np. komentarz na temat produktu jest pozytywny, czy negatywny. Wydaje się to prostym zadaniem? To wyobraź sobie, że otrzymujesz taki oto komentarz:

“Jestem przerażony tym jak działa ten soft! Na samą myśl o tym, jak wyglądała moja praca, zanim go kupiłem, aż przepełnia mnie obrzydzenie. Jak ja mogłem tak żyć?! Ja tego softu nie polecam. Ja go ubóstwiam i jestem zniesmaczony na samą myśl, że ktoś mógłby używać produktów konkurencji!”

Tak, ja wiem… kilkadziesiąt IF-ów, baza słów kluczowych, jakieś proste filtry bayesowskie i do tego wykrywanie literówek (zauważyłeś je w tekście?). Stworzenie takiego systemu to męczarnia, a i tak liczba false-positivów będzie taka, że jego produkcyjne użycie będzie praktycznie niemożliwe.

A co jeśli powiedziałbym Ci, że ChatGPT rozpoznałby bezbłędnie sentyment tego komentarza, ignorując w nim wszelkie literówki, błędy gramatyczne i nietypowy zapis słów, a wszystko to dałoby się zautomatyzować wysyłając do API dosłownie jedno zdanie prompta?

Przykład z wykrywaniem sentymentu nie przemawia do Ciebie za bardzo?

Pomyśl o generowaniu streszczeń dowolnych tekstów, o automatycznym odpisywaniu na maile klientów Twojego sklepu, o przeszukiwaniu ogromnych baz danych i zwracaniu odpowiedzi w zrozumiałej dla człowieka formie.

Przeszukiwanie baz danych? Ale jak to?! Przecież te technologie są odcięte od świata! 🤔

Chcemy Cię nauczyć, jak zapewnić faktycznie ‘niemal offlinowym’ technologiom dostęp nie tylko do świata zewnętrznego, ale i do Twoich wewnętrznych zasobów wiedzy, a wszystko to uzyskamy w sposób możliwie bezpieczny.

Wizja Elephant AI

"AI jest dobrym sługą, ale złym panem."
Nauczę Cię, aby AI było Twoim sługą.

Właśnie powstają nowe zasady gry w biznesie, AI przejmuje kontrolę i decyzje. Nie prześpij tego momentu. Naucz się praktycznie wykorzystywać nie tylko ChatGPT i GenAI, ale również inne technologie AI, które zaraz zaleją nasz rynek.

Podnieś szybko swoje kwalifikacje, aby zarządzać projektami AI, budować produkty lub startupy oparte na sztucznej inteligencji i data science. Pokaż wszystkim, że potrafisz wykorzystać ChatGPT i inne nowości do praktycznego zastosowania, kiedy inni wciąż zastanawiają się jak tego użyć.

Zainspiruj się!

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Kupujesz kursy, potem odkładasz na półkę?
Z Elephant AI będzie inaczej.

Istnieją takie tematy gdzie wiedza zmienia się bardzo szybko. Tym rodzajem zagadnienia jest AI.

Z tego powodu zdecydowaliśmy się na kurs kohortowy.

Przy kohorcie, uczestnicy szkolenia stanowią jedną grupę, która prowadzona przez trenerów dąży do wspólnego opanowania tematu. Oznacza to, że wiedzą dzielimy się w taki sposób, aby dało się ją przyswajać małymi porcjami. Każdego dnia.

Dodatkowo, członkowie kohorty współtworzą społeczność. Wspólnie rozmawiamy o problemach i je rozwiązujemy.

Zadania! W klasycznych kursach online może i znajdziesz zadania domowe, ale niestety nikt ich nie sprawdzi, bo generowałoby to zbyt wielki nakład pracy dla prowadzących. Przy kohorcie jest inaczej. Każdy projekt zaliczeniowy będzie weryfikowany i dopiero na bazie pozytywnej oceny zostanie przyznany certyfikat.

START 22 MAJA, ZAKOŃCZENIE 30 czerwca

Elephant AI jest programem kohortowym, w którym uczymy się razem. Dołączysz do grupy 100 menedżerów o podobnych celach.

SESJE LIVE CO WTOREK WIECZOREM

Sercem programu są sesje LIVE w każdy wtorek wieczorem na ZOOM. Spodziewaj się Q&A i wymiany wiedzy z innymi menedżerami. Warsztaty będą prowadzone przez Marię Parysz gości specjalnych. WSZYSTKIE sesje LIVE będą nagrywane, więc nic Cię nie ominie.

KONSULTACJE LIVE Q&A

Dodatkowo, zapraszamy Cię do wzięcia udziału w konsultacjach LIVE. Podczas tych dogłębnych sesji Q&A otrzymasz pomoc w rozwiązywaniu konkretnych problemów oraz dodatkowy feedback Marii do swoich projektów.

10+ GODZIN LEKCJI VIDEO I MATERIAŁÓW

Oprócz sesji LIVE, dostaniesz materiał podzielony na 10-20 minutowe lekcje video oraz najlepsze, wyselekcjonowane przez Marię artykuły z omówieniem danego zagadnienia.

PROJEKT ZALICZENIOWY

Będziesz uczyć się poprzez robienie, a nie oglądanie. W trakcie kursu przygotowaliśmy kilkanaście zadań, z których złożysz projekt zaliczeniowy na bazie, którego otrzymasz certyfikat.

FEEDBACK DO POSTĘPÓW

W programie weźmie udział 100+ menedżerów z pasją do AI, więc tworzymy przestrzeń do Peer Review pomiędzy uczestnikami.

SPOŁECZNOŚĆ

Uczysz się w grupie, a nie samotnie. Nasz program oparty jest o społeczność działającą razem w ramach 5 tygodni kursu. Codziennie będziesz uczestniczyć w dyskusjach na społeczności, Q&A i dzieleniu się wiedzą.

5 tygodni pełnych wiedzy, case studies i interakcji w społeczności

Skuteczność zrozumienia AI, aktualnie w dużym stopniu zależy od sposobu przekazania kontekstu. Podczas Elephant AI podzielimy się naszymi najlepszymi taktykami i niewykluczone, że wspólnie z całą grupą uczestników edycji, trafimy na zupełnie nowe rozwiązania. Dlatego zdecydowaliśmy na interaktywny, kohortowy format Elephant AI zamiast klasycznego kursu opartego o samo oglądanie video na platformie.

Moduł 1

AI management
od kuchni

Tematy
Opcje kariery w AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Jak mówić o AI aby inni słuchali?
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Dane, Algorytm, Model, Predykcje
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
DL vs ML vs RL
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Data Science i korelacje
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Przegląd 13 dostępnych rodzin technologii AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
AI Product Management: Dobór technologii do problemu biznesowego
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Zasady Prompt Engineeringu
  • Zasady budowania promptów
  • "Rozumowanie" GPT i prawdopodobieństwo
  • Kontekst i słowa kluczowe
  • Dynamiczne dane w prompcie
  • Techniki tworzenia promptów [z ChatGPT]
In Context Learning / Zero/One/ Few-shot learning
  • Techniki zadawania pytań
  • Otrzymuj o co pytasz
  • Nauka na przykładach
  • Zestawy danych
Zaawansowane techniki tworzenia promptów
  • Reverse Prompt Engineering
  • Chain of Thought
  • Ukrywanie danych
  • Nowy język
Praktyczne aspekty
  • Jak wybrać najlepszy dla siebie obszar kariery w AI?
  • Korelacje w danych
  • Machine Learning, Deep learning i Reinforcement Learning dookoła nas
  • Analiza problemu AI firmy
  • Wybór odpowiedniej technologii do problemu firmy
  • Analiza dojrzałości AI firmy
Efekty
  • Projektujesz swoją karierę w AI, wiesz jakie opcje są dla Ciebie najlepsze
  • Przełamujesz główne stereotypy AI w rozmowie
  • Rozumiesz logikę AI, ML, DL i RL
  • Rozumiesz jak dane są przetwarzane w prognozy
  • Dobierasz rodziny technologii AI do problemu biznesowego
  • Identyfikujesz zastosowanie 13 rodzin technologii AI w głównych branżach
Projekty
  • Analiza otrzymanego case
  • Określenie persony i problemu klienta
  • Research potencjalnych rozwiązań AI wg podanego schematu
Moduł 2

Dane to czysty pieniądz

Tematy
Zrozumienie danych
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Potencjał ukryty w Twoich danych - monetyzacja
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Wizualizacja danych i narzędzia
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
EDA, czyli praktyczna analiza danych
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Określasz potencjał danych
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Weryfikujesz dane pod kątem wykorzystania w projekcie
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Pozyskujesz dane
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Wizualizujesz dane
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Rozumiesz EDA i potrafisz wykonać kluczowe kroki
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Zasady Prompt Engineeringu
  • Zasady budowania promptów
  • "Rozumowanie" GPT i prawdopodobieństwo
  • Kontekst i słowa kluczowe
  • Dynamiczne dane w prompcie
  • Techniki tworzenia promptów [z ChatGPT]
In Context Learning / Zero/One/ Few-shot learning
  • Techniki zadawania pytań
  • Otrzymuj o co pytasz
  • Nauka na przykładach
  • Zestawy danych
Zaawansowane techniki tworzenia promptów
  • Reverse Prompt Engineering
  • Chain of Thought
  • Ukrywanie danych
  • Nowy język
Praktyczne aspekty
  • Rodzaje danych i ich dostępność
  • Monetyzacja twoich danych i danych firmy
  • Wizualizacja danych
  • Uproszczona EDA
Efekty
  • Określasz potencjał danych
  • Weryfikujesz dane pod kątem wykorzystania w projekcie
  • Pozyskujesz dane
  • Wizualizujesz dane
  • Rozumiesz EDA i potrafisz wykonać kluczowe kroki
Projekty
  • Wybór technologii AI
  • Schemat działania technologii AI
Moduł 3

Zarządzanie projektami AI i budowanie produktów AI

Tematy
CRISP-DM i przegląd metodyk
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Proces data science
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Zastosowanie Agile i Lean Startup
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Wyzwania projektów AI i najlepsze praktyki
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
User Experience budowania produktów AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Metryki biznesowe i data science
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Praktyczne aspekty
  • Dobór metodyki DS do projektu
  • Radzenie sobie z wyzwaniami projektów AI
  • Zastosowanie UX w projekcie AI
  • Dobór metryk
Efekty
  • Znasz proces CRISP-DM i pozostałe metodyki DS
  • Znasz data science life cycle
  • Radzisz sobie jako manager projektu AI z najczęstszymi wyzwaniami
  • Stosujesz UX w AI
  • Dobierasz metryki biznesowe i DS
Projekty
  • Analiza potencjału danych
  • Pobranie danych
  • Analiza posiadanych danych
Moduł 4

Efektywny zespół data science

Tematy
Role w procesie data science
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Budowanie zespołu
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Motywowanie i efektywna komunikacja
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Najlepsze sposoby na rekrutację
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Zaawansowane techniki tworzenia promptów
  • Reverse Prompt Engineering
  • Chain of Thought
  • Ukrywanie danych
  • Nowy język
Praktyczne aspekty
  • Budowanie Zespołu Data Science
  • Efektywna komunikacja w Zespole i motywowanie
Efekty
  • Znasz role projektu Data Science
  • Dobierasz Zespół AI
  • Organizujesz prace i motywację Zespołu AI
  • Pozyskujesz najlepszych ekspertów AI
Projekty
  • Analiza etyczna AI
  • Dobór metryk na 3 poziomach
Moduł 5

Digital transformation

Tematy
Najlepsze praktyki
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Digital transformation
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Dobór projektów do portfela AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Analiza opłacalności projektów AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Prezentowanie projektu AI przed Zarządem
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Praktyczne aspekty
  • Wybór najlepszych projektów z listy kandydatów
  • Kalkulacja ROI dla projektów AI
  • Przygotowanie prezentacji projektu przed biznesowymi decydentami
Efekty
  • Znasz procesy transformacji cyfrowej
  • Oceniasz potencjał projektu AI (w tym finansowy) i wybierasz najlepszy projekt
  • Przygotowujesz skuteczną prezentację projektu AI
Projekty
  • Przygotowanie finalnej prezentacji wg specjalnej listy 30+ zagadnień
Moduł 6

Etyka rozwiązań AI

Tematy
Zagadnienia etyczne w AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Regulacje i standardy
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Analiza etycznych ryzyk w projekcie AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Praktyczne aspekty
  • Analiza etyczna projektu AI
  • Lista propozycji regulacji etycznych AI
Efekty
  • Rozumiesz skomplikowanie etyki AI
  • Znasz regulacje i standardy
  • Przeprowadzasz analizę etyczną AI
Projekty
  • Dyskusja w grupie
Moduł 7

ML Ops i Enterprise AI

Tematy
Cykl życia projektów AI
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Utrzymanie produktów AI i ponowny trening
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Platformy Enterprise AI i ML Ops
  • Czym jest a czym nie jest GPT-4
  • Oczekiwania vs Rzeczywistość
  • Narzędzia komplementarne [Copilot/Tabnine]
  • Szybki start z Playground
  • Praca z ChatGPT Plus
  • Formatowanie danych
  • Błędna i nieaktualna wiedza
Praktyczne aspekty
  • Dobór najlepszych praktyk ML Ops
  • Planowanie utrzymania produktu AI
  • Planowanie ponownego trenowania modelu
  • Dobór platformy DS na poziomie firmy
Efekty
  • Znasz proces tworzenia produktów AI od kuchni
  • Planujesz utrzymanie projektu AI oraz jego ponowny trening
  • Znasz główne narzędzia Enterprise AI i ML Ops i rozumiesz ich logikę
Projekty
  • Dyskusja w grupie
AI DEVS DEMO by overment

Jak wykorzystuję OpenAI, GPT-3.5, GPT-4 i text-embedding-ada-002 [Alice i jej możliwości]

W tym warsztacie pokazuję jak wykorzystuję GPT-4 do optymalizacji codziennych zadań poprzez fakt, że GPT-4 jest dla mnie dostępne w dowolnej aplikacji, jest podłączone do mojej bazy danych oraz jest zdolne do wykonywania różnego rodzaju akcji, również w tle.

– ChatGPT vs GPT-4
– Integracja GPT-4 z dowolnym programem na komputerze i telefonie
– Spersonalizowana interakcja i własna baza wiedzy
– Rozszerzanie możliwości GPT-4 i obchodzenie ograniczeń
– Szybki development narzędzi zwiększających produktywność
– GPT-4 realizujące zadania w tle

Pokazuję:
– moje makra
– moje automatyzacje
– przykłady integracji z różnymi aplikacjami (notion, feedly)
– integrację ze Slack
– Alice i jej możliwości 💪

Pomysłodawczyni i prowadząca program

Maria Parysz

Moją misją jest edukacja 1 mln menedżerów projektów AI – nie tylko data scientistów.

Jestem założycielką Kaggle Days – największej społeczności data science na świecie, skupiającej 12 milionów najbardziej błyskotliwych specjalistów w tej dziedzinie pracujących nad przyspieszeniem postępu w rozwoju rozwiązań AI.

Pracowałam nad niezliczonymi projektami dla firm będących liderami swoich branż, takich jak Sephora, Rolls-Royce, Fendi i wielu innych.

Niektóre z moich certyfikatów: certyfikowany menedżer innowacji (z ponad 15-letnim doświadczeniem), Project Management Professional (PMP)®, ambasador Agile.

Byłam prelegentem na Google Next w San Francisco, Gitex and AI Everything w Dubaju oraz innych wydarzeniach w Londynie, Tokio, Paryżu, Warszawie, Pekinie i Kanadzie.

Jestem współzałożycielką i CEO LogicAI, gdzie pracujemy nad projektami związanymi z rekomendacjami dla wyszukiwarek, wykrywaniem oszustw i algorytmami predykcyjnymi.

Pracuję również jako Ph.D. Researcher in AI na DCU i jestem profesorem wizytującym na różnych uniwersytetach.

Przez lata pracowałam jako certyfikowany manager przy 50+ międzynarodowych projektach AI dla takich marek jak:

Tagline

Goście Specjalni

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla.

Konrad Banachewicz
Staff Data Scientist at Adevinta | Kaggle Grandmaster

Head of Fraud Intelligence w Nethone, Security Officer w Airspace Intelligence oraz co-founder w Pricellent i Ceforai. Ponad 89 000 obserwujących na kanale YouTube.

Alberto Danese
Head of Data Science at Nexi | Kaggle Grandmaster

Specjalizacje Bartka: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Neural Machine Translation, Mobile & Conversational User Interfaces.

Andrada Vulpe
Data Scientist | Z by HP Global Data Science Ambassador | Kaggle Grandmaster

Specjalizacje Bartka: Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Neural Machine Translation, Mobile & Conversational User Interfaces.

Zobacz opinie uczestników poprzedniej edycji

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

Dołącz do Elephant AI PRO

Super, że będziesz z nami!

14-dniowa gwarancja

Możesz zrezygnować 14 dni od daty rozpoczęcia kursu i zwrócimy Ci 100% wpłaconych pieniędzy bez pytań.

2 raty 0%

Dajemy możliwość zakupu na 2 raty 0%. Pierwsza jest płatna od razu, druga w ciągu 2 tygodni od startu, czyli do 5 czerwca.

Finansowanie z budżetu szkoleniowego

Wielu kursantów wybiera finansowanie z budżetu firmy. Napisz na contact@elephantai.io jeśli potrzebujesz faktury proforma lub broszury dla szefa.

Przedsprzedaż do 19.03, 23:59
1290 990 zł
1290 zł (lub 2 raty x 645 zł) (lub 3 raty x 430 zł)
1490 zł (lub 2 raty x 745 zł) (lub 3 raty x 430 zł)
Od 19 maja 1490 zł. Kupując teraz oszczędzasz 200 zł!
Koniec zapisów i start kursu 22 maja 19:00
5-tygodni nauki w programie Elephant AI PRO prowadzonym przez Marię Paryszstart 22 maja 2023.
Kilkanaście godzin praktycznych nagrań i warsztatów LIVE.
Goście specjalni – Kaggle Grandmasters.
Dostęp do nagrań i społeczności na 12 miesięcy.
Projekt zaliczeniowy i certyfikat.
Kup dostęp do Elephant AI
Już 175 menedżerów zapisanych!

AI to coś więcej niż nowa gorączka złota.

Dołącz do Elephant AI.

FAQ

Masz dodatkowe pytanie?
Odpowiemy szybko!
(i mimo wszystko to będzie człowiek;)

Kasia Marcyniuk
Czy muszę umieć programować?

Przykłady omawiane w Programie zostały stworzone z myślą o biznesowym kontekście AI. Elephant AI nie wymaga programowania.

Czy AI jest dla każdej firmy?

Jest to bardzo indywidualne pytanie. Jeżeli Twój pracodawca lub specyfika branży, w jakiej pracujesz, nie stawiają jasnych ograniczeń, to będziesz w stanie wykorzystać potencjał AI. Narzędzia takie jak GPT-4 czy ChatGPT sprawdzają się w wielu kontekstach, choć to tylko wycinek opcji.

Ile muszę zapłacić za dodatkowe narzędzia?

Udział w Elephant AI nie wymaga żadnych dodatkowo płatnych narzędzi.

Dlaczego można zaufać Marii?

– Jest założycielką Kaggle Days – największej społeczności data science na świecie, skupiającej 12 milionów najbardziej błyskotliwych specjalistów w tej dziedzinie, aby przyspieszyć postęp w rozwoju rozwiązań AI dla wspólnego dobra.

– Pracowała nad niezliczonymi projektami dla firm będących liderami swoich branż, takich jak Sephora, Rolls-Royce, Fendi i wielu innych.

– Niektóre z jej certyfikatów: certyfikowany menedżer innowacji (z ponad 15-letnim doświadczeniem), Project Management Professional (PMP)®, ambasador Agile.

– Była prelegentem na Google Next w San Francisco, Gitex and AI Everything w Dubaju oraz innych wydarzeniach w Londynie, Tokio, Paryżu, Warszawie, Pekinie i Kanadzie.

– Jest współzałożycielką i CEO LogicAI, gdzie pracujemy nad projektami związanymi z rekomendacjami dla wyszukiwarek, wykrywaniem oszustw i algorytmami predykcyjnymi.

– Pracuje również jako Ph.D. Researcher in AI na DCU i jestem profesorem wizytującym na różnych uniwersytetach.

Więcej informacji o Marii znajdziesz na profilu LinkedIn.

Czym to się różni od innych szkoleń na ten temat?

Skuteczność zrozumienia AI, aktualnie w dużym stopniu zależy od sposobu przekazania kontekstu. Podczas Elephant AI podzielimy się naszymi najlepszymi technikami i niewykluczone, że wspólnie z całą grupą uczestników edycji, trafimy na zupełnie nowe rozwiązania. Dlatego zdecydowaliśmy na interaktywny, kohortowy format Elephant AI zamiast klasycznego kursu opartego o samo oglądanie video na platformie.

Kiedy startujemy i jak długo to potrwa?

Kurs startuje 22 maja i potrwa do 30 czerwca.

Ile czasu potrzebuję na ten program?

Najwięcej skorzystasz jeśli poświęcisz ok. 3-5 godzin tygodniowo i ok. 15-30 godzin w sumie na lekcje video, udział w sesjach LIVE i zadania. Skala zaangażowania zależy jednak tylko od Ciebie, część uczestników poświęca więcej czasu, a cześć wybiera dla siebie najciekawsze dla nich elementy.

W jakiej formie jest kurs?

Kurs odbywa się w formule kursu kohortowego online. Wszystkie zajęcia LIVE są prowadzone przez ZOOM, a materiały video i społeczność znajdziesz na specjalnie stworzonej przestrzeni w ramach platformy Circle.so.

Kiedy będą zajęcia LIVE i czy będą nagrywane?

Zajęcia LIVE będą odbywać się we wtorki wieczorami, potrwają ok. 2 godzin i będą nagrywane. Dokładna godzina zostanie skonsultowana z uczestnikami.

Jak długo mam dostęp do materiałów?

Dostęp do wszystkich nagrań, materiałów oraz ich aktualizacji masz na rok od startu kursu.

Jak wygląda agenda?

Staramy się tworzyć najlepszy program na rynku. Dokładny zakres tematyczny znajdziesz w sekcji Program.

Jak dołączyć?

Dostęp opłacisz kartą, przelewem online lub BLIK’iem przez EasyCart tutaj.

Czy można dostać proformę?

Oczywiście, napisz na contact@elephantai.io i podaj dane do faktury.

Czy można kupić na raty?

Tak, dajemy możliwość zakupu na 3 raty 0%. Pierwsza jest płatna od razu, druga do dnia startu kursu, a trzecia w ciągu 2 tygodni od startu.

Czy można sfinansować kurs z budżetu szkoleniowego?

Tak, wielu uczestników dostaje finansowanie z budżetu szkoleniowego. Wyślij naszą stronę do swojego szefa lub napisz do nas jeśli potrzebuje dodatkowych argumentów lub chcecie wziąć udział większym zespołem.

Czy jest gwarancja?

Dajemy 14-dniową gwarancję satysfakcji dla wszystkich uczestników. Jeśli z jakiegoś powodu nie będziesz zadowolony z kursu, skontaktuj się z nami w ciągu 14 dni od daty startu kursu, a zwrócimy Ci pełną kwotę bez zadawania żadnych pytań.

Gdzie jest regulamin?

Regulamin znajdziesz w stopce na naszej stronie.

Czy dostanę fakturę?

Tak, otrzymasz fakturę automatycznie po zakupie dostępu.

Ile to kosztuje?

Na tej stronie znajdziesz informację o najlepszej cenie oraz możliwościach finansowania. Zapraszamy!

Kiedy będzie kolejna edycja?

Na razie skupiamy się na organizacji tej edycji i nie planujemy kolejnej. Zapraszamy do dołączenia, tym bardziej, że dostęp do materiałów i nagrań dostaniesz na rok :)