AWS i Azure dla systemow AI: jak wybierac uslugi, granice odpowiedzialnosci i koszty, zamiast tylko porownywac logotypy vendorow
AI Observability, monitoring i governance: jak kontrolowac systemy AI, zanim zrobia cos glupiego, drogiego albo trudnego do wytlumaczenia
RAG Architecture, hybrid retrieval i GraphRAG: jak budowac warstwe wiedzy, ktora nie rozsypuje sie po pierwszym ambitniejszym use-casie
AI System Architecture bez slajdowej mgly: jak projektowac systemy z LLM, RAG i agentami tak, zeby dalo sie je utrzymac w produkcji
Cursor, GitHub Copilot, Claude Code i MCP: ktore narzedzia AI naprawde pomagaja developerowi i architektowi, a ktore tylko dodaja nowy interfejs do starego chaosu
AI SDLC i autonomiczne pipeliney bez science fiction: gdzie AI realnie przyspiesza delivery, a gdzie trzeba trzymac krotka smycz
Tokeny, context window i koszty LLM: dlaczego wiekszosc problemow nie zaczyna sie od modelu, tylko od zlej ekonomii kontekstu
Generative AI i LLM bez mgly marketingowej: co naprawde robi model, gdzie konczy sie magia i od czego zalezy wartosc w produkcji
Bazy danych SQL, NoSQL i wektorowe w pracy AI Engineera: PostgreSQL, MongoDB, Redis i retrieval w praktyce
