Maciej Kępa

W praktycznej pracy z agentami AI szybko pojawia się pytanie: jak mają korzystać z naszych wewnętrznych baz wiedzy i narzędzi w sposób kontrolowany, a nie oparty na przypadkowym promptowaniu? Jednym z rozwiązań tego problemu są serwery MCP.

SQL Server 2025 otwiera nowy rozdział - obsługę baz wektorowych, kluczowego elementu napędzającego Duże Modele Językowe (LLM) i nowoczesne rozwiązania AI. Ale czym właściwie są wektory?

Warsztat przeprowadzi uczestników przez cały cykl życia modeli uczenia maszynowego - od budowy danych, przez trening i automatyzację, aż po wykorzystanie potencjału AI w rozwiązaniach produkcyjnych. Uczestnicy poznają pełny stack MLOps oparty na środowisku Databricks oraz MLFlow, nauczą się projektować pipeline’y,…

Efektywne zarządzanie środowiskiem Databricks wymaga ciągłego monitoringu i analizy kluczowych metryk operacyjnych. Jeżeli zastanawiałeś się kiedyś, jak to zrobić to mamy rozwiązanie - Databricks Overwatch.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to technologie, które stały się fundamentem nowoczesnego świata IT. Choć mnogość dostępnych materiałów, frameworków i gotowych rozwiązań sugeruje, że nigdy nie było łatwiej zacząć, rzeczywistość często okazuje się bardziej skomplikowana.

Dane to fundament nowoczesnych organizacji, ale ich rosnąca skala i złożoność sprawiają, że zarządzanie nimi staje się coraz trudniejsze. Jakie dane posiadamy, gdzie są przechowywane, jak są przetwarzane i czy można im zaufać – to pytania, na które wiele firm nie potrafi jednoznacznie odpowiedzieć.

Około 80% projektów z dziedziny AI/ML kończy się porażką. Statystyka ta może wydawać się zaskakująca - AI jest teraz tak popularne, blueprinty gotowych rozwiązań tak łatwo dostępne, jak trudne może być zbudowanie modelu uczenia maszynowego i wystawienie go na produkcję?