Kursplan
Blokk 1 — Felles grunnlag (Dag 1–2)
Dag 1 — Morgen: Den menneskelige faktoren i AI-adoptering
• Tillit / tillitsnivå-kalibrering: når man skal bruke AI, når man skal stoppe.
• Struktur for teamavtale (utløser / handling / bevis / ansvarlig).
• Rolle som Prompt-kurator: validering, avgjørelse, sign-off. Plan for respons på AI-incidenter.
Dag 1 — Ettermiddag: Begrensninger, risikoer og etterlevelse
• Ekte LLM-evner — prompt-risiko vektorer: injeksjon, datalekkasjer, hallusineringer.
• Juridisk rammeverk: GDPR, EU AI Act — bransjestandarder (DICOM, HL7, HIPAA).
• Praktisk øvelse: oversett en domene-standard til en prompt-beskyttelselinje.
Dag 2 — Morgen: Teknisk arkitektur for prompts
• Agent-arkitektur: minne, kontekst, målsetninger — fra et promptdesignperspektiv.
• API-integrasjon og domenedatakilder, multi-agenter og prompt-kjeder.
Dag 2 — Ettermiddag: Enterprise-promptanatomi
• De 6 lagene: Rolle / Kontekst / Begrensninger / Domene-standarder / Format / Eksempler.
• Prompt-hierarki: System (organisasjonsbred) — Domene (team) — Oppgave (individ).
• Demo: dekonstruer en naiv prompt, gjenoppbygg den. Teamkortlegging for dag 3–5.
Blokk 2 — Workshops for felleskonstruksjon (Dag 3–4–5)
Dag 3 — Oppdagelse og standardrevisjon
- Parallelle teamworkshops: Arkitekter, Domenespesifikke utviklere, Back-end, QA.
- Kartlegging av enterprise-standarder og begrensninger — identifisering av tverrtomkonflikter.
- Dag 3-leveranse: Standardkart + prioriteringsmatrise for innvirkning / anstrengelse.
Dag 4 — Konvensjonsdesign og maloppbygging
- Navngivingskonvensjoner, versjonering, tagsystem (team, domene, målverktøy).
- Bygging av første validerede maler: TypeScript DICOM, kodegjennomgang, QA-tester, API
dokumentasjon. - Dag 4-leveranse: 4+ operative maler + konvensjonsveiledning.
Dag 5 — Biblioteksammensetning, styring og offisiell overlevering
- Organisering av bibliotek, GitHub Copilot / Cursor / intern LLM API-integrasjon.
- Rolle som Prompt-kurator, kvalitetsindikatorer, teamritualer, 30-dagers utbyggingsplan.
- Final Dag 5-leveranse: Dokumentert Bibliotek v1.0 + Styringsvedtekter + 30-dagers plan.
Krav
- Fullført minst én AI-opplæring (introduksjon eller avansert).
- Tekniske profiler: utviklingserfaring i selskapets teknologistakk.
- Ledelsesprofiler: grunnleggende kjennskap til AI-verktøy (ChatGPT, Copilot, osv.).
- Selskapsforpliktelse: aktiv deltakelse av teamledere på dag 3–5.
- Forutgående utarbeidelse: eksisterende standarddokumentasjon (README, kodeveiledninger).
Målgruppe
- Mjukvarearkitekter
- Utviklere (domenespesifikke, back-end, front-end)
- QA-ingeniører / Kode-teknikere
- Teamledere og mellomledere
- IT-ledere, beslutningstakere og AI-prosjektansvarlige
Referanser (1)
At jeg har skaffet kunnskap om Streamlit-biblioteket fra Python, og jeg vil sikkert prøve å bruke det for å forbedre applikasjonene i min gruppe som er laget i R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskinoversatt