SYSTEM_AKTYWNY // POŁĄCZENIE_STABILNE // 2025
[ 01 // FRONT_OPERACYJNY ]
INŻYNIERIA_AI
KUŹNIA_OPERATORÓW
Uzbrajamy inżynierów nowej generacji w technologie dające całkowitą suwerenność. Uczymy budowy systemów AI, które działają lokalnie, są bezpieczne i skalowalne. Od Solo Operatorów po elitarne Squady – dostarczamy stack, który pozwala wygrywać z gigantami.
SYSTEMYSUWERENNE_AI
KOMPETENCJEGOTOWOŚĆ_OPERACYJNA
WYNIKPRZEWAGA_STRATEGICZNA
PROTOKÓŁ_OPERACYJNY // 2026
Projektujemy systemy eliminujące uzależnienie od zewnętrznych dostawców. Nie wdrażamy rozwiązań SaaS – budujemy suwerenność poprzez własny stos technologiczny i autorskie systemy agentyczne.
- [01] ELIMINACJA_SaaS (Własny Stack)
- [02] KONTROLA_AGENTÓW (Autonomia)
- [03] DOMINACJA_RAG (Prywatne Dane)
[ 02 // REJESTR_PROGRAMÓW ]
DOSTĘPNE_KIERUNKI_INŻYNIERYJNE
PEŁNY HARMONOGRAM I MATRYCA INWESTYCYJNA DOSTĘPNE W: [ PUBLIC_RESOURCES_REPO ]
PROGRAM_01 // AI_ENGINEERING_BOOTCAMP (2ND EDITION)
AGENTIC_ENGINEER // Opanuj PydanticAI i standard MCP 2026.
KOSZT_OPERACYJNY:3 499 PLN / mc (ŁĄCZNIE: 17 495 PLN)
W_ZAKRESIE:
20-tygodniowy protokół LIVE (2 sesje x 120min tygodniowo), repozytorium mikroserwisów, platforma SYNC i aktualizacje 2026.
PROGRAM_02 // FINANCIAL_AI_ENGINEERING
QUANT_OPERATOR // Budowa systemów Quant AI i agentów finansowych.
KOSZT_OPERACYJNY:4 999 PLN / mc (ŁĄCZNIE: 24 995 PLN)
W_ZAKRESIE:
20-tygodniowy protokół LIVE (2 sesje x 120min tygodniowo), silniki backtestingowe, GraphRAG i modele ryzyka.
PROGRAM_03 // NEURAL_ARCHITECTURE
ARCHITEKT_NEURALNY // Projektowanie SLM i mechanizmy Attention.
KOSZT_OPERACYJNY:5 999 PLN / mc (ŁĄCZNIE: 29 995 PLN)
W_ZAKRESIE:
20-tygodniowy protokół LIVE (2 sesje x 120min tygodniowo), laboratorium PyTorch, projektowanie SLM i kwantyzacja.
[ 03 // SZCZEGÓŁY_PROGRAMU_01 ]
SYLABUS // AGENTIC_ENGINEERING
[ WYBÓR_OPERACYJNY ]
PROGRAM_01 // AI_ENGINEERING_BOOTCAMP (2ND EDITION)
AGENTIC_ENGINEER // Opanuj PydanticAI i standard MCP 2025.
KOSZT_OPERACYJNY:3 499 PLN / mc (ŁĄCZNIE: 17 495 PLN)
W_ZAKRESIE:
Pełny program 12 modułów, repozytorium mikroserwisów, dostęp do platformy SYNC i aktualizacji 2025.
KOMUNIKAT_SYSTEMOWY:
Tylko osoby na liście otrzymają dostęp do puli Early Access (zniżka -5%) w dniu startu operacji. Oszczędzasz od 875 do 1 500 PLN zależnie od wybranego protokołu.
FALLBACK // KONTAKT_BEZPOŚREDNI:
takzen.app@gmail.comM_01
Wprowadzenie do Modern AI Engineering
CZAS_EST: 240m // LICZBA_LEKCJI: 6
TREŚĆ_SYLABUSA
01Kim jest AI Engineer w 2025? (Rola Solo Operatora w ekosystemie)
02Dlaczego Lean AI? Wady frameworków "heavy-abstraction"
03Przegląd stacku: PydanticAI, Google SDK, Langfuse, Qdrant
04Modele lokalne (Ollama, DeepSeek) vs Chmura w pełni kontrolowana
05Cykl życia aplikacji AI: Od notebooka do mikroserwisu
06Strategia "Code-First": Budowanie systemów, które przetrwają lata
OCZEKIWANE_WYNIKI
Zdefiniujesz swoją ścieżkę jako Modern AI Engineer i zrozumiesz rolę w organizacji.
Zrozumiesz dlaczego podejście 'lean' wygrywa z ciężkimi frameworkami.
Skonfigurujesz swój pierwszy profesjonalny stack technologiczny do pracy z modelami.
M_02
Zaawansowany Python dla AI
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Typowanie statyczne: Type Hints i Mypy w usługach AI
02Zaawansowane typowanie: Generics i TypedDict w AI
03Programowanie asynchroniczne (asyncio) – wprowadzenie
04Fundamenty szybkich agentów: Event Loop i Taski
05Programowanie obiektowe (OOP) w inżynierii AI
06Podejście funkcyjne vs obiektowe: Kiedy co stosować?
07Modułowość: Projektowanie "pluggable" systemów agentowych
08Zarządzanie zależnościami i architektura czystego kodu
09Obsługa błędów i Custom Exceptions w przepływach LLM
10Strategie retries i odporność systemów AI
11Optymalizacja wydajności kody Pythona dla obciążeń AI
12Praca z dużymi zbiorami danych i leniwe ładowanie
OCZEKIWANE_WYNIKI
Napiszesz w pełni typowany i bezpieczny kod Python dla systemów agentowych.
Opanujesz asynchroniczność (asyncio) niezbędną do szybkich interakcji z LLM.
Zbudujesz fundament pod modułowe komponenty AI, które łatwo skalować.
M_03
Pydantic – Fundament Struktury Danych
CZAS_EST: 240m // LICZBA_LEKCJI: 6
TREŚĆ_SYLABUSA
01Pydantic jako "Single Source of Truth" w systemach AI
02Definiowanie schematów wyjściowych (Structured Outputs)
03Zaawansowana walidacja: Gwarancja jakości danych z LLM
04Serializacja i deserializacja złożonych obiektów JSON
05Self-correction loop: Automatyczna naprawa błędów formatowania
06Integracja Pydantic z PydanticAI oraz Google SDK
OCZEKIWANE_WYNIKI
Wdrożysz Pydantic jako centralny punkt prawdy o danych w swojej aplikacji.
Uzyskasz gwarancję struktury (Structured Outputs) z dowolnego modelu LLM.
Zautomatyzujesz naprawę błędnych odpowiedzi modeli poprzez pętle walidacji.
M_04
LLM Science & Prompt Engineering
CZAS_EST: 240m // LICZBA_LEKCJI: 6
TREŚĆ_SYLABUSA
01Architektura transformera: Wagi, warstwy i mechanizm uwagi
02Reasoning Models: Modele klasy DeepSeek-R1 oraz O1
03Techniki zaawansowane: Chain-of-Thought i Few-shot
04System Routing i inteligentne kierowanie promptów
05Zarządzanie oknem kontekstowym i problem "lost in the middle"
06Fine-tuning vs RAG: Kiedy faktycznie trenować własny model?
OCZEKIWANE_WYNIKI
Zrozumiesz wewnętrzne działanie najnowszych modeli klasy Reasoning.
Opanujesz techniki promptingu, które wyciskają 100% z dużych modeli.
Samodzielnie ocenisz, czy dany problem wymaga RAG, czy modyfikacji wag modelu.
M_05
Google Generative AI SDK – Natywna Integracja
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Praca z rodziną Gemini (Flash, Pro) przez natywne SDK
02Autentykacja i limitowanie zapytań w profesjonalnym SDK
03Konfiguracja System Instructions dla modeli Google
04Safety Settings i precyzyjne filtrowanie treści
05Native Function Calling: Pozwól Gemini wywoływać Twój kod
06Projektowanie stabilnych narzędzi (Tools) dla Gemini
07Context Caching: Drastyczne obniżanie kosztów (Długi Kontekst)
08Zarządzanie cyklem życia cache'u w środowisku produkcyjnym
09Multimodalność: Analiza obrazów i wideo w jednym nurcie
10Przetwarzanie dokumentów PDF przez natywne API
11Batch API: Przetwarzanie masowe danych poza czasem rzeczywistym
12Optymalizacja kosztów i monitoring procesów wsadowych
OCZEKIWANE_WYNIKI
Wykorzystasz pełną moc modeli Gemini (2M tokenów) przez natywne SDK Google.
Wdrożysz Function Calling, pozwalając modelowi operować na Twojej logice biznesowej.
Drastycznie obniżysz koszty infrastruktury dzięki mechanizmowi Context Caching.
M_06
PydanticAI – Budowa Profesjonalnych Agentów
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Architektura PydanticAI: Agenci oparci na typach danych
02Konfiguracja i inicjalizacja środowiska PydanticAI
03Definiowanie narzędzi agenta (@agent.tool) z walidacją
04Integracja narzędzi zewnętrznych i walidacja typów
05Dependency Injection: Bezpieczne przekazywanie baz danych i API
06Zarządzanie stanem i wstrzykiwanie zależności w agentach
07Multi-agent systems: Strategie delegacji zadań (Hand-off)
08Koordynacja pracy zespołu agentów i wymiana informacji
09Zarządzanie logiką decyzyjną i "myśleniem" agenta
10Dynamiczne instrukcje systemowe w PydanticAI
11Testowanie agentów: Unit testy dla zachowań niedeterministycznych
12Ewaluacja i debugowanie agentów na poziomie kodu
OCZEKIWANE_WYNIKI
Zbudujesz zaawansowanych agentów w najbardziej pożądanym frameworku 2025 roku.
Wdrożysz bezpieczne wstrzykiwanie zależności (DI) w logice agentycznej.
Stworzysz systemy wieloagentowe potrafiące płynnie przekazywać zadania.
M_07
Orkiestracja Workflows i State Management
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Projektowanie przepływów jako Maszyny Stanów (FSM)
02Definiowanie grafów stanów i reguł przejść w AI Workflows
03Human-in-the-loop: Punkty kontrolne w procesach AI
04Interwencja ludzka: Edycja stanów i akceptacja danych
05Zarządzanie długotrwałą pamięcią sesji w PostgreSQL
06Projektowanie schematów baz danych pod pamięć agentów
07Architektura Routerów: Inteligentne kierowanie zadań do modeli
08Kierowanie zapytaniami na podstawie intencji (Semantic Routing)
09Obsługa stanów przejściowych i persystencja w systemach
10Backup i odtwarzanie stanów agenta w przypadku awarii
11Optymalizacja przepływów pod kątem opóźnień (Latency)
12Redukcja narzutu czasowego przy orkiestracji wielu modeli
OCZEKIWANE_WYNIKI
Zaprojektujesz stabilne i przewidywalne workflows oparte na maszynach stanów.
Zaimplementujesz mechanizmy kontrolne wymagające akceptacji człowieka.
Skutecznie zarządzisz pamięcią sesji i persystencją danych w bazach SQL.
M_08
Observability z Langfuse
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Tracing: Śledzenie każdego kroku agenta w czasie rzeczywistym
02Integracja Langfuse z aplikacjami Python i PydanticAI
03Analiza kosztów (Token usage) i wydajności finansowej modeli
04Wyliczanie kosztu na użytkownika i na operację
05LLM-as-a-judge: Automatyczna ewaluacja jakości odpowiedzi
06Projektowanie własnych sędziów (Evaluators) do jakości danych
07Debugowanie produkcji: Szybka identyfikacja "złych" ścieżek
08Analiza wizualna śladów (Traces) i identyfikacja wąskich gardeł
09Dataset Management: Budowanie bazy testowej (Gold Datasets)
10Wykonywanie eksperymentów i porównywanie wersji promptów
11Feedback Loop: Integracja ocen użytkowników z observability
12Budowa systemu ciągłego ulepszania na podstawie danych z logów
OCZEKIWANE_WYNIKI
Uzyskasz pełną widoczność (Observability) nad każdym zapytaniem Twoich agentów.
Wdrożysz proces automatycznej ewaluacji jakości bez udziału człowieka.
Zbudujesz bazę Gold Datasets służącą do profesjonalnych testów regresji.
M_09
Suwerenny RAG z Qdrant Vector DB
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Dlaczego Qdrant? Architektura wektorowa dla skali produkcyjnej
02Instalacja, konfiguracja i skalowanie Qdrant (Docker)
03Inżynieria chunkingu i strategie inteligentnego podziału tekstu
04Embedding strategies: Dobór modelu osadzania do języka polskiego
05Hybrydowe wyszukiwanie: Łączenie wektorów z pełnotekstowym BM25
06Konfiguracja Sparse Vectors w Qdrant dla precyzji słów kluczowych
07Reranking: Drastyczna poprawa trafności dzięki Cross-Encoders
08Implementacja warstwy Reranker w potoku pobierania danych
09Filtrowanie metadanych i zaawansowane kolekcje w Qdrant
10Filtry dynamiczne i payload management w bazach wektorowych
11Projekt: Prywatna baza wiedzy działająca w 100% lokalnie
12Bezpieczny RAG On-premise zapewniający suwerenność danych
OCZEKIWANE_WYNIKI
Opanujesz bazę Qdrant – rynkowy standard dla profesjonalnych rozwiązań AI.
Zaimplementujesz hybrydowe wyszukiwanie o najwyższej precyzji rynkowej.
Zbudujesz profesjonalny RAG działający w 100% lokalnie, bez wycieku danych.
M_10
Deployment & MLOps (FastAPI + Docker)
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01Budowa asynchronicznego API w FastAPI dla systemów AI
02Projektowanie schematów wejścia/wyjścia (Pydantic) dla API
03Konteneryzacja: Optymalizacja obrazów Docker (GPU vs CPU)
04Zarządzanie warstwami i multi-stage builds dla mikroserwisów
05Docker Compose Tactical: Pełny stos (App + Qdrant + Monitoring)
06Konfiguracja sieci i izolacja usług w Dockerze
07Skalowanie agentów: Workers, Queues (Redis) i Load Balancing
08Obsługa kolejek zadań dla długo trwających przemyśleń agenta
09Bezpieczeństwo API: Autoryzacja i Rate Limiting w AI
10Zabezpieczanie przed atakami typu Prompt Injection na poziomie kodu
11CI/CD dla AI: Automatyzacja testów i wdrożeń (GitHub Actions)
12Automatyczne budowanie obrazów i deployment do chmury
OCZEKIWANE_WYNIKI
Wystawisz swoje agenty jako skalowalne, asynchroniczne API produkcyjne.
Zoptymalizujesz kontenery Docker pod kątem specyficznych wymagań AI.
Wdrożysz pełny cykl MLOps zapewniający bezpieczeństwo i ciągłość działania.
M_11
Model Context Protocol (MCP)
CZAS_EST: 360m // LICZBA_LEKCJI: 9
TREŚĆ_SYLABUSA
01MCP: Nowy standard łączenia LLM z danymi (2025)
02Architektura serwerów MCP: Host vs Client
03Protokół komunikacji i standardy JSON-RPC
04Budowa własnego serwera MCP w Pythonie od podstaw
05Łączenie LLM z lokalnymi bazami danych i systemem plików
06Projektowanie bezpiecznych mostów danych (Data Bridges)
07Integracja MCP z systemami operacyjnymi i narzędziami lokalnymi
08Użycie MCP w profesjonalnych środowiskach IDE (Cursor, VS Code)
09Rozszerzanie możliwości agentów przez dynamiczne zasoby
OCZEKIWANE_WYNIKI
Opanujesz Model Context Protocol – standard, który zmienia sposób dostępu do danych.
Zbudujesz autorskie serwery MCP obsługujące Twój lokalny system plików i bazy.
Zintegrujesz swoje agenty z zewnętrznymi narzędziami w ustandaryzowany sposób.
M_12
Projekt Końcowy: RODO_EXPERT_AI
CZAS_EST: 480m // LICZBA_LEKCJI: 12
TREŚĆ_SYLABUSA
01System Design: Projektowanie architektury całego rozwiązania
02Dobór technologii i modelowanie przepływów biznesowych
03Implementacja lokalnego RAG z użyciem Qdrant dla dokumentów
04Budowa systemu agentów specjalistycznych w PydanticAI
05Implementacja zaawansowanej logiki weryfikacji w FastAPI
06Tworzenie interfejsu i warstwy komunikacji z użytkownikiem
07Wdrożenie pełnego monitoringu Langfuse w kontenerze Docker
08Testowanie E2E systemu pod kątem halucynacji i bezpieczeństwa
09Przygotowanie dokumentacji inżynierskiej projektu końcowego
10Optymalizacja wydajności i kosztów końcowego rozwiązania
11Roadmapa kariery: Jak zostać Architektem Systemów AI
12Finalna prezentacja projektu i podsumowanie bootcampu
OCZEKIWANE_WYNIKI
Zrealizujesz system RODO_EXPERT_AI łączący wszystkie technologie kursu.
Zbudujesz portfolio inżynierskie, które otworzy Ci drzwi do topowych firm AI.
Zyskasz pewność w projektowaniu kompleksowych systemów agentowych od zera.
[ 04 // PROTOKÓŁ_USŁUG ]
USŁUGI_SPECJALISTYCZNE
ARCHITEKTURA_SUWERENNA
Budujemy systemy, których jesteś właścicielem. Zero uzależnienia od zewnętrznych platform. Twój kod, Twoje dane, Twoja infrastruktura (Qdrant/Local LLM).
TRANSFER_TAKTYCZNY
Wiedza prosto z "frontu" budowy realnych produktów AI. Formujemy elitarne 1-osobowe działy IT oraz zwinne zespoły inżynierskie nastawione na szybkie wdrożenia.
AUTOMATYZACJA_PRODUKTOWA
Przekuwamy skomplikowaną inżynierię LLM w działające produkty. Od autonomicznych analityków giełdowych po systemy RODO Expert – AI, które realnie redukuje koszty operacyjne.
[ 05 // SPECYFIKACJA_STACKU ]
KORZYŚCI_HUB // Tactical_Loadout
PRZEWAGA_RYNKOWA_01
Hybrydowe wyszukiwanie wektorowe i GraphRAG. Daj swoim aplikacjom pamięć, o której Google tylko marzy.
DOMINACJA_QUANT_02
Matematyczny rygor w AI. Przewidywanie rynków i zarządzanie ryzykiem na poziomie profesjonalnych funduszy Quant.
ORKIESTRACJA_ELITARNA_03
PydanticAI i agenci stanowi. Budowa systemów decyzyjnych, którym możesz powierzyć realny kapitał i procesy.
GOTOWOŚĆ_PRODUKTOWA_04
Stack 2026: uv, Docker, FastAPI, MCP. Twoje rozwiązanie jest gotowe na rynek w dniu ukończenia kodu.
[ 07 // BIOGRAM_OPERATORA ]
ZAŁOŻYCIEL_OPERATOR // Inżynier_Prowadzący
Jestem Krzysztof. Moim celem jest skracanie drogi od teorii do wdrożenia. Zamiast teoretycznych wykładów, dostarczam inżynierom gotowe frameworki (loadouts) i standardy, które sam stosuję budując systemy agentyczne.
Specjalizuję się w orkiestracji modeli LLM, architekturze suwerennej oraz budowie autonomicznych systemów dla sektora fintech. Moje podejście to "Code-First" – rygorystyczna inżynieria ponad hype.
W ramach tego HUBu dostarczam wiedzę taktyczną poprzez:
- >> Specjalistyczne Bootcampy dla Solo Operatorów
- >> Formowanie Zwinnych Zespołów AI (Squad Deployment)
- >> Architektura Systemów Suwerennych i Audyty
SKAN_BIOMETRYCZNYAKTYWNY
DNA_MATCH_SEQUENCE99.8%
PROFILE_LEVELOPERATOR_S_CLASS
STATUSZWERYFIKOWANO
[ 08 // PODGLĄD_ZASOBÓW ]
PUBLIKACJE_TECHNICZNE // ARCHIWUM
ZASÓB_INTERNAL: MATERIAŁY_STRATEGICZNE // BOOTCAMP
Dostęp do wewnętrznego repozytorium GitHub dla uczestników aktualnych operacji. Zawiera pełny kod mikroserwisów, blueprinty infrastrukturalne oraz terminale robocze.
DOKUMENTACJA_PDF: ARCHIWUM_BLUEPRINTÓW // SHOP
Publiczne opracowania techniczne i blueprinty architektoniczne. Skompresowana wiedza inżynieryjna gotowa do natychmiastowej implementacji w Twoich systemach.
[ 10 // KANAŁ_ŁĄCZNOŚCI ]