Kurs „AI Coding Developer (Vibe Coding)”

Zdobądź praktyczne umiejętności tworzenia aplikacji AI podczas 24-tygodniowego programu warsztatowego.

Nauczysz się budować nowoczesne aplikacje oparte na modelach językowych (LLM) i AI — tak, jak robi się to dziś w firmach technologicznych:
od zrozumienia problemu biznesowego, przez projektowanie funkcji, pracę z modelami AI i API, aż po pisanie kodu w Pythonie, pracę z bazą danych SQL, testy, Docker oraz wdrożenie aplikacji do chmury.

Po ukończeniu kursu będziesz wiedzieć, jak wygląda realna praca AI Developera — od pomysłu do działającego produktu.

Do momentu zamknięcia zapisów
07
Dni
02
Godzin
03
Minut
52
Sekund

Co robi AI Coding Developer:

AI Coding Developer to specjalista, który odpowiada za tworzenie i rozwijanie aplikacji z pomocą AI — od pomysłu biznesowego do działającego rozwiązania.

‍
Analizuje zadanie biznesowe, planuje funkcje, współpracuje z AI przy pisaniu kodu, buduje backend i integracje API, pracuje z bazą danych, testuje poprawność działania oraz przygotowuje aplikację do wdrożenia.

‍
Dzięki dobrze poprowadzonej pracy z AI firmy mogą szybciej tworzyć narzędzia, automatyzować procesy i wdrażać nowe funkcje, bez utraty jakości i kontroli nad kodem.

‍
Dlatego AI Coding Developer jest ważnym ogniwem pomiędzy biznesem a technologią — łączy rozumienie potrzeb firmy z umiejętnością budowania realnych rozwiązań w Pythonie, SQL i nowoczesnym workflow developerskim.

Co robi AI Coding Developer:

Wdrożeniowiec ERP to specjalista, który
odpowiada za uruchomienie i dostosowanie
systemu ERP do realnych potrzeb firmy.

‍
Analizuje procesy biznesowe, konfiguruje system, przygotowuje dane,testuje poprawność działania
oraz wspiera użytkowników na etapie startu pracy
z systemem.

‍
Dzięki dobrze przeprowadzonemu wdrożeniu
firmy mogą lepiej kontrolować sprzedaż, finanse i operacje, unikać błędów oraz podejmować
decyzje na podstawie aktualnych danych.

‍
Dlatego wdrożeniowiec ERP jest ważnym
ogniwem pomiędzy biznesem a systemem IT, a
jego praca ma bezpośredni wpływ na sprawne funkcjonowanie organizacji.

Zalety pracy na stanowisku AI Coding Developera:

Rosnące znaczenie AI w pracy zespołów IT
Praktyczna ścieżka wejścia do nowoczesnego IT
Praca blisko biznesu i realnych problemów
Różne formy zatrudnienia i współpracy
Szybki rozwój kompetencji technicznych i produktowych
Umiejętność przyszłości, którą można rozwijać dalej

Czego nauczysz się na kursie

Po ukończeniu kursu uzyskasz wiedzę w tych zakresach:

Analiza zadań biznesowych i planowanie aplikacji

Praca z AI w procesie tworzenia kodu (Vibe Coding)

Python w praktyce

API, integracje i backend aplikacji

Bazy danych i SQL (PostgreSQL)

Testy, jakość kodu i bezpieczna praca z AI

GitHub, Docker i wdrożenie aplikacji

Projekt końcowy do portfolio

Analiza procesów i wymagania biznesowe

Analiza zadań biznesowych i planowanie aplikacji
Nauczysz się rozumieć potrzeby firmy i przekładać je na konkretne funkcje aplikacji. Zobaczysz, jak opisać zadanie w sposób zrozumiały dla zespołu i AI, zanim zaczniesz pisać kod.

Konfiguracja Comarch ERP Optima

Praca z AI w procesie tworzenia kodu (Vibe Coding)
Poznasz praktyczny workflow pracy z AI: jak dobrze formułować zadania, jak dzielić pracę na kroki i jak wykorzystywać AI do pisania, poprawiania oraz wyjaśniania kodu. Nauczysz się pracować z AI świadomie — bez kopiowania „w ciemno”.

Sprzedaż, dokumenty i podstawy obiegu

Python w praktyce
Opanujesz podstawy i praktyczne użycie Pythona: logikę programu, funkcje, struktury danych, pracę z plikami i organizację kodu. Dzięki temu będziesz umieć samodzielnie rozwijać backend i automatyzacje.

Magazyn i produkty w praktyce

API, integracje i backend aplikacji
Nauczysz się budować backend aplikacji, tworzyć endpointy API, obsługiwać dane wejściowe i odpowiedzi oraz integrować aplikację z zewnętrznymi usługami. Zobaczysz, jak połączyć logikę biznesową z działającym systemem.

Import danych i praca z Excel/CSV

Bazy danych i SQL (PostgreSQL)
Poznasz podstawy pracy z bazą danych: projektowanie tabel, zapisywanie i odczytywanie danych, relacje oraz najważniejsze zapytania SQL. Nauczysz się łączyć aplikację z bazą i dbać o spójność danych.

Testy, kontrola jakości i start użytkowników

Testy, jakość kodu i bezpieczna praca z AI
Nauczysz się sprawdzać poprawność działania aplikacji, pisać podstawowe testy, korzystać z linterów i porządkować kod. Poznasz też zasady bezpiecznej pracy z AI, aby unikać typowych błędów i nie tracić kontroli nad projektem.

Testy, kontrola jakości i start użytkowników

GitHub, Docker i wdrożenie aplikacji
Przećwiczysz pracę developerską w praktyce: repozytorium GitHub, commity, branch’e, pull requesty oraz przygotowanie aplikacji do uruchomienia. Nauczysz się podstaw Dockera i wdrożysz swoją aplikację tak, aby działała poza komputerem lokalnym.

Projekt wdrożeniowy do portfolio

Projekt końcowy do portfolio
Wykonasz projekt końcowy od pomysłu i planu funkcji, przez kod i bazę danych, aż po testy i wdrożenie. Na koniec przygotujesz repozytorium, dokumentację i prezentację projektu, które możesz pokazać rekruterowi lub klientowi.
Analiza zadań biznesowych i planowanie aplikacji
Nauczysz się rozumieć potrzeby firmy i przekładać je na konkretne funkcje aplikacji. Zobaczysz, jak opisać zadanie w sposób zrozumiały dla zespołu i AI, zanim zaczniesz pisać kod.
Praca z AI w procesie tworzenia kodu (Vibe Coding)
Poznasz praktyczny workflow pracy z AI: jak dobrze formułować zadania, jak dzielić pracę na kroki i jak wykorzystywać AI do pisania, poprawiania oraz wyjaśniania kodu. Nauczysz się pracować z AI świadomie — bez kopiowania „w ciemno”.
Python w praktyce
Opanujesz podstawy i praktyczne użycie Pythona: logikę programu, funkcje, struktury danych, pracę z plikami i organizację kodu. Dzięki temu będziesz umieć samodzielnie rozwijać backend i automatyzacje.
API, integracje i backend aplikacji
Nauczysz się budować backend aplikacji, tworzyć endpointy API, obsługiwać dane wejściowe i odpowiedzi oraz integrować aplikację z zewnętrznymi usługami. Zobaczysz, jak połączyć logikę biznesową z działającym systemem.
Bazy danych i SQL (PostgreSQL)
Poznasz podstawy pracy z bazą danych: projektowanie tabel, zapisywanie i odczytywanie danych, relacje oraz najważniejsze zapytania SQL. Nauczysz się łączyć aplikację z bazą i dbać o spójność danych.
Testy, jakość kodu i bezpieczna praca z AI
Nauczysz się sprawdzać poprawność działania aplikacji, pisać podstawowe testy, korzystać z linterów i porządkować kod. Poznasz też zasady bezpiecznej pracy z AI, aby unikać typowych błędów i nie tracić kontroli nad projektem.
GitHub, Docker i wdrożenie aplikacji
Przećwiczysz pracę developerską w praktyce: repozytorium GitHub, commity, branch’e, pull requesty oraz przygotowanie aplikacji do uruchomienia. Nauczysz się podstaw Dockera i wdrożysz swoją aplikację tak, aby działała poza komputerem lokalnym.
Projekt końcowy do portfolio
Wykonasz projekt końcowy od pomysłu i planu funkcji, przez kod i bazę danych, aż po testy i wdrożenie. Na koniec przygotujesz repozytorium, dokumentację i prezentację projektu, które możesz pokazać rekruterowi lub klientowi.

Program kursu

Kurs obejmuje 24 lekcje praktyczne na następujące tematy:
Module 1
Wprowadzenie do roli AI Coding Developera i pracy w stylu Vibe Coding
Poznasz, jak wygląda nowoczesna praca nad aplikacją z pomocą AI: od zadania biznesowego do działającego rozwiązania. Zrozumiesz rolę AI Coding Developera w zespole, etapy pracy nad funkcją oraz zasady bezpiecznego korzystania z AI w codziennym workflow.
Poruszane tematy
Kim jest AI Coding Developer i za co odpowiada w projekcie.
Na czym polega „Vibe Coding” i gdzie są jego granice.
Etapy pracy: zadanie → plan → kod → test → wdrożenie.
Part 1
Poruszane tematy
Jak rozbijać zadania na mniejsze kroki i pisać dobre prompty techniczne.
Podstawy AI i LLM (tokeny, kontekst, temperatura, API).
Organizacja środowiska pracy i przygotowanie projektu.
Part 2
Module 2
Python dla AI i automatyzacji
Zdobędziesz solidne podstawy Pythona potrzebne do budowy aplikacji AI. Nauczysz się pisać czytelny kod, przetwarzać dane i wykorzystywać AI do automatyzacji zadań.
Poruszane tematy
Zmienne, typy danych, operacje logiczne.
Instrukcje warunkowe i pętle.
Listy, słowniki i iteracja danych.
Part 1
Poruszane tematy
Funkcje i struktura projektu Python.
Praca z plikami (CSV, JSON) i podstawowa automatyzacja.
Debugowanie, obsługa błędów oraz
wykorzystanie AI do generowania i poprawy kodu.
Part 2
Module 3
Bazy danych i SQL (PostgreSQL)
Nauczysz się projektować i obsługiwać bazę danych oraz integrować ją z aplikacją Python. Zobaczysz, jak AI może wspierać tworzenie zapytań SQL i kontrolę spójności danych.
Poruszane tematy
Wprowadzenie do relacyjnych baz danych.
Zapytania SQL (SELECT, WHERE, JOIN, CRUD).
Projektowanie tabel i relacji.
Part 1
Poruszane tematy
Integracja PostgreSQL z Python.
Generowanie zapytań SQL przez AI.
Automatyzacja pracy z bazą danych.
Part 2
Module 4
Backend i API z FastAPI
Zbudujesz własny backend aplikacji i nauczysz się tworzyć API, integrować modele AI oraz zewnętrzne serwisy.
Poruszane tematy
Jak działa internet: frontend vs backend, REST, JSON.
Metody HTTP (GET, POST).
Tworzenie pierwszego serwera w FastAPI.
Part 1
Poruszane tematy
Integracje API (OpenAI API, klucze, parametry).
Walidacja danych i testowanie przez Postman.
Webhooki i integracje zewnętrznych usług (CRM, Stripe, Notion).
Part 2
Module 5
Frontend low-code i integracja z backend
Stworzysz interfejs użytkownika i połączysz go z backendem bez konieczności zaawansowanej znajomości HTML/CSS.
Marketing
Narzędzia low-code do budowy UI.
Formularze i walidacja danych.
Podstawowy workflow użytkownika.
Part 1
Sales & Support
Wywołania API z poziomu frontendu.
Integracja z backendem FastAPI.
Wykorzystanie AI do ulepszania UI/UX.
Part 2
Module 6
Zaawansowane AI i LLM: RAG, Agenci i automatyzacja
Wejdziesz na poziom zaawansowany: nauczysz się budować systemy RAG, agentów AI oraz automatyzować procesy biznesowe.
Poruszane tematy
Retrieval Augmented Generation (RAG).
Bazy wektorowe i pamięć kontekstowa.
AI Agents i multi-step reasoning.
Part 1
Poruszane tematy
Automatyzacja procesów (CRM, e-mail, arkusze).
Guardrails i kontrola hallucinations.
Debugowanie i optymalizacja workflow AI.
Part 2
Module 7
Testowanie, Clean Code i bezpieczeństwo
Nauczysz się pisać czysty, testowany i bezpieczny kod oraz pracować z AI w sposób kontrolowany.
Poruszane tematy
Testowanie aplikacji Python i API (Pytest).
Refaktoryzacja i clean code.
Lintery i formatowanie kodu.
Part 1
Poruszane tematy
Zarządzanie sekretami i zmiennymi środowiskowymi.
Bezpieczna praca z API i danymi.
Kontrola jakości kodu generowanego przez AI.
Part 2
Module 8
GitHub, Docker i Deployment
Poznasz profesjonalny workflow developerski i nauczysz się publikować aplikację online.
Poruszane tematy
Git i GitHub (branch, commit, pull request).
Code review i współpraca zespołowa.
Konteneryzacja aplikacji (Docker).
Part 1
Poruszane tematy
docker-compose i lokalne środowisko.
Przygotowanie aplikacji do wdrożenia.
Deployment na platformach cloud (Render/Railway).
Part 2
Module 9
Capstone Project i Portfolio
Zrealizujesz pełnoprawną aplikację AI od pomysłu do wdrożenia. Projekt będzie gotowy do pokazania rekruterowi lub klientowi.
Poruszane tematy
Analiza zadania biznesowego i plan funkcji.
Architektura aplikacji (backend + baza + frontend + LLM).
Implementacja i integracje.
Part 1
Poruszane tematy
Testowanie wszystkich komponentów.
Deployment aplikacji do chmury.
Dokumentacja (README, GitHub, prezentacja projektu).
Part 2

Najważniejsze informacje o kursi

45 praktyczne lekcje online

Uczestniczysz w 45 lekcjach online na żywo (2 lekcje tygodniowo) prowadzonych przez praktyka. Kurs trwa 24 tygodni i ma formę warsztatową — uczysz się przez konkretne zadania i pracę nad projektem.
Do udziału w zajęciach wystarczy laptop lub komputer z dostępem do internetu.

Kontakt z mentorem(-ą) i grupą

W trakcie kursu masz dostęp do wspólnej grupy, gdzie możesz zadawać pytania, konsultować zadania i szybciej rozwiązywać problemy pojawiające się podczas nauki.
To także przestrzeń do wymiany doświadczeń, pracy nad projektami i wsparcia od innych uczestników.

Teoria, praktyka i projekty do portfolio

Kurs jest nastawiony na praktykę: pracujesz na realnych scenariuszach tworzenia aplikacji z AI (Python, API, SQL, testy, GitHub, wdrożenie), a teorię dostajesz w takim zakresie, jaki jest potrzebny do działania.
Na koniec zrealizujesz projekt końcowy do portfolio, który pokaże Twoje umiejętności pracy z kodem i narzędziami AI.

Wypełnij formularz i uzyskaj wszystkie informacje o kursie!
Ponad 5000 osób ukończyło kursy Practima i zdobyło nowe kompetencje w ostatnich latach.

Dołącz do nich i dowiedz się, jak
AI może zmienić Twoją pracę.

Klikając w przycisk wyrażasz zgodę na przetwarzanie danych osobowych oraz zasady korzystania z Platformy
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Klikając „Akceptuj wszystkie pliki cookie”, wyrażasz zgodę na przechowywanie plików cookie na swoim urządzeniu w celu usprawnienia nawigacji i analizy korzystania z witryny, pomocy w naszych działaniach marketingowych.  Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszą Polityką prywatności.