Podstawy dużych modeli językowych (LLM) i systemów RAG 2700-M-ZBD-D2PDMJ
Podczas laboratorium realizowane będą następujące zagadnienia:
1. Rys historyczny AI i GenAI.
2. Interakcja z modelami LLM.
3. Koncept asystentów AI.
4. Zastosowania modeli generatywnych w pracy badawczej.
5. Generatywne modele językowe jako wsparcie programistyczne.
6. Agenci AI i automatyzacja procesów.
7. Modele offline a Modele online.
8. System RAG (Retrieval-Augmented Generation).
9. Proces dostrajania modeli.
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza:
- posiada wiedzę w zakresie funkcjonowania dużych modeli językowych;
- posiada podstawową wiedzę o asystentach i agentach AI.
- posiada wiedzę o systemie RAG.
Umiejętności:
- potrafi wykorzystać modele GenAI do wsparcia podczas pracy badawczej oraz jako narzędzie podczas prac analitycznych.
- potrafi wykorzystać modele generatywne z bazą wiedzy.
Kompetencje społeczne:
- wykorzystuje źródła informacji w celu doskonalenia wiedzy i umiejętności;
- przejawia postawy samodzielnego działania w uczeniu się i organizacji pracy własnej;
- rozumie potrzeby ciągłego doskonalenia własnych umiejętności.
Kryteria oceniania
Laboratorium opierać się będzie na praktycznym wykorzystywaniu technologii generatywnych modeli. Zaliczenie laboratorium odbywa się poprzez bieżącą prace studentów.
Literatura
Literatura:
1. Kaplan, J.: (2025) Generatywna AI : wszystko, co warto wiedzieć. Warszawa, 2025.
2. Nika, M.: (2025) Produkty oparte na sztucznej inteligencji : projektowanie, budowa i rozwijanie rozwiązań z AI i GenAI. Gliwice, 2025.
3. Raschka, S.: Stwórz własne AI : jak od podstaw zbudować duży model językowy. Gliwice, 2025.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: