Full-Stack Developer z AI
AI napisze fragment kodu. Ty nauczysz się zbudować całą aplikację — ekran, który widzi użytkownik, serwer, bazę danych, testy i publikację w internecie.
Trwa rekrutacja
Więcej
Płatność w miesięcznych ratach
Więcej o ratach
Dofinansowanie do 100% ze środków UE
Przeszliśmy weryfikację Ministerstwa Rozwoju i Technologii Polski
Jedna z tych sytuacji jest pewnie bliska Twojej
Nie musisz odnaleźć się we wszystkich. Wystarczy jedna.
Boisz się, że jest już za późno
Ze wszystkich stron słyszysz, że AI zastąpi programistów i że na naukę jest już za późno.
Wiesz dokładnie, co AI robi za Ciebie, a czego nie zrobi — bo sam prowadzisz cały proces i potrafisz sprawdzić jego pracę.
AI pisze kod, którego nie umiesz sprawdzić
Dostajesz od ChatGPT albo Cursora gotową aplikację, ale nie wiesz, czy jest poprawna i bezpieczna.
Piszesz specyfikację, przekazujesz agentowi kontekst, oceniasz zmiany, uruchamiasz testy i wdrażasz aplikację, której możesz bronić.
Znasz podstawy, ale utykasz przy większym projekcie
Przy HTML i CSS jesteś pewny siebie, przy pierwszej większej aplikacji nie wiadomo, od czego zacząć.
Robisz interfejs, serwer, bazę danych, logowanie użytkowników i publikację — wszystko w jednym własnym projekcie.
Pomysł kończy się na makiecie
Masz pomysł na aplikację albo własny produkt, ale od makiety do czegoś działającego jest przepaść.
Masz aplikację działającą pod własnym adresem, z repozytorium, dokumentacją, testami i planem, co dalej.
Czekasz, aż ktoś znajdzie dla Ciebie czas
Jesteś testerem albo analitykiem i przy każdej automatyzacji zależysz od cudzego kalendarza.
Robisz sobie narzędzie, panel albo integrację sam — wtedy, kiedy jest potrzebne, a nie kiedy zwolni się zespół.
To zmiana tego, co potrafisz zrobić samodzielnie — nie obietnica stanowiska ani wynagrodzenia.
Czy nie jest za późno?
To pytanie zatrzymuje najwięcej osób, więc odpowiadamy na nie od razu — na obie jego części, bez owijania.
Czy nie jest już za późno?
Za późno byłoby wtedy, gdyby wygrywały lata pisania kodu ręcznie. Zasady zmieniły się dwa lata temu — pracy z agentami uczą się teraz wszyscy, również osoby z dziesięcioletnim stażem. Dystans do nadrobienia jest dziś mniejszy niż kiedykolwiek.
Czy AI nie zabierze tej pracy?
Pisanie kodu AI już przejmuje i to się nie cofnie — nie będziemy Ci wmawiać, że jest inaczej. Nie przejmuje odpowiedzialności: za to, czy aplikacja robi to, co miała, czy dane są bezpieczne i czy da się to utrzymać. Tego uczysz się na tym kursie.
Dlatego ten kurs wygląda inaczej
Stary kurs programowania
- składnia i pojedyncze zadania
- projekty działające tylko lokalnie
- AI jako dodatkowa lekcja
- brak testów i deploymentu
- certyfikat bez dowodu kompetencji
Full-Stack Developer z AI
- wymagania i specyfikacja
- frontend, backend i dane
- coding agents w całym procesie
- testy, security i CI/CD
- działające aplikacje i portfolio
Nie konkurujesz z AI szybkością pisania kodu. Uczysz się zarządzać całym procesem tworzenia oprogramowania.
Pracy jest dużo. Brakuje ludzi, którzy potrafią ją dowieźć.
Fullstack to jedna z największych kategorii ofert w Polsce, a AI stało się codziennym narzędziem. Tylko że komuś trzeba jeszcze sprawdzić, co ono napisało.
oferta IT w Polsce to fullstack
Fullstack jest jedną z największych kategorii ogłoszeń — nie niszą, do której trzeba się wciskać.
No Fluff Jobs, raport 2025/2026TypeScript na GitHubie
W 2025 roku został najczęściej używanym językiem na świecie. To dokładnie ten język, w którym piszesz na kursie.
GitHub Octoverse 2025developerów pracuje z AI
Praca z AI przestała być wyróżnikiem. Stała się domyślnym sposobem pisania oprogramowania.
Stack Overflow Developer Survey 2025nie ufa temu, co AI wygeneruje
I tu jest Twoje miejsce: kodu powstaje coraz więcej, a osób, które potrafią go sprawdzić — nie.
Stack Overflow Developer Survey 2025Ile płaci ta praca
Widełki z ogłoszeń o pracę, miesięcznieTo widełki rynkowe z ogłoszeń, nie obietnica wynagrodzenia po kursie. Nie gwarantujemy zatrudnienia ani konkretnej stawki.
6 rzeczy, które odróżniają ten program
Nie chodzi o listę narzędzi. Chodzi o to, że każdy etap tworzenia oprogramowania ćwiczysz na własnym, działającym produkcie.
AI w całym programie, nie jako bonus na końcu
Korzystasz z AI od pierwszego tygodnia: podczas planowania, kodowania, testowania, dokumentowania, code review i wdrożenia.
Jeden stack od początku do produkcji
Nie uczysz się dziesięciu frameworków powierzchownie. Pracujesz w spójnym środowisku opartym na TypeScript, React, Node.js i PostgreSQL.
Najpierw specyfikacja, potem agent
Zamieniasz pomysł w wymagania, kryteria akceptacji, model danych i plan techniczny. Dopiero wtedy delegujesz pracę AI.
Sprawdzasz kod, którego nie napisałeś
Analizujesz diff, uruchamiasz testy, szukasz błędów, oceniasz bezpieczeństwo i poprawiasz architekturę.
Pracujesz jak w prawdziwym projekcie
Issue → branch → implementacja → pull request → testy → code review → deployment.
Kończysz z działającymi produktami
Nie tylko repozytorium i certyfikat. Twoje aplikacje działają online, mają użytkowników, bazę danych, testy, logi i dokumentację.
Nie uczymy bezmyślnego vibe codingu. Uczymy tworzyć oprogramowanie, za które można wziąć odpowiedzialność.
Od repozytorium do aplikacji, którą można otworzyć w przeglądarce
Nie oddajesz zadań jako plik ZIP. Każda zmiana przechodzi tę samą drogę: repozytorium, testy, przegląd kodu i publikacja. Wszystko uruchamiasz na własnym koncie — darmowym lub tanim.
- Zaczynasz od problemu, nie od polecenia dla AI
- Agent dostaje kontekst projektu i plan, a nie jedno zdanie
- Każdą zmianę oglądasz, zanim trafi do projektu
- Testy i przegląd kodu są bramką, a nie formalnością
- Kończysz aplikacją, którą można otworzyć pod adresem w sieci
6 etapówa pisanie kodu przez AI jest trzecim z nich
Repozytorium i środowisko lokalne
Każdy projekt rozpoczynasz w repozytorium GitHub. Pracujesz z issue, branchem, pull requestem i code review.
- GitHub — issue, branch, pull request, review
- Terminal — codzienne narzędzie pracy
- Docker — identyczne środowisko u każdego
- Coding agents — plan, kontekst, diff review
Środowisko testowe
Zanim coś trafi do użytkowników, uruchamiasz to na osobnym środowisku testowym. Zakładasz je sam na darmowym koncie i sprawdzasz integrację, bazę danych i logi.
- Testy automatyczne — unit, integration, API, E2E
- Baza testowa — migracje i dane testowe
- Logi — diagnostyka przed produkcją
Wersja dla użytkowników
Publikujesz aplikację na własnym koncie w chmurze — darmowym lub tanim. Konfigurujesz domenę, zmienne środowiskowe, monitoring i obsługę błędów.
- Deployment — automatyczny, z każdego merge’a
- Monitoring — dostępność, błędy, wydajność
- Rollback — plan na sytuację awaryjną
Jak wygląda tydzień
Spotkanie 1
Nowa koncepcja, live coding i pokaz pracy z AI na żywo.
Spotkanie 2
Pracujesz nad swoim projektem, szukasz błędów, dostajesz przegląd kodu i pokazujesz, co zrobiłeś.
Uczycie się razem, w grupie do 30 osób. Każde zadanie i projekt dyplomowy robisz samodzielnie — ale nie sam: trudne miejsca rozbieracie na żywo, a Twój kod dostaje konkretne uwagi, nie ogólną ocenę.
Po kursie robisz to sam
Obok każdej umiejętności jest to, co realnie zmienia w pracy. Bo sama lista technologii nikomu nic nie mówi.
Zamieniasz zadanie na plan techniczny
Wiesz, co i w jakiej kolejności zbudować — zamiast zaczynać od kodu i utykać.
Robisz ekran, serwer i bazę danych
Nie czekasz na nikogo, żeby dokończyć drugą połowę aplikacji.
Dodajesz logowanie, role i uprawnienia
Twoja aplikacja nadaje się do pokazania klientowi, a nie tylko do demo.
Wpinasz funkcje AI w produkt
Wyszukiwanie po dokumentach czy asystent to konkretna wartość, za którą firmy płacą.
Sprawdzasz kod, którego nie napisałeś
Umiesz powiedzieć, czy to, co wygenerowało AI, można wpuścić do projektu.
Piszesz testy, które łapią błędy za Ciebie
Nie boisz się zmieniać własnego kodu miesiąc później.
Ustawiasz automatyczne wdrażanie
Twoje zmiany trafiają online same — nie prosisz nikogo o wdrożenie.
Czytasz logi, kiedy coś padnie
Potrafisz znaleźć przyczynę zamiast zgadywać albo czekać na pomoc.
Pracujesz przez GitHub jak w firmie
Wchodzisz do zespołu bez tłumaczenia, czym jest pull request.
Nie tylko dyplom. Dowody, które można otworzyć i sprawdzić.
Jakie role możesz rozwijać po kursie?
- Junior Full-Stack Developer
- Junior JavaScript/TypeScript Developer
- Frontend Developer z kompetencjami backendowymi
- Junior Node.js Developer
- AI Application Developer
- Internal Tools Developer
- Technical Automation Specialist
- QA Automation — jako ścieżka pokrewna
Kurs przygotowuje do tworzenia nowoczesnych aplikacji webowych i produktów z funkcjami AI. Nie jest to kurs Data Science ani trenowania modeli Machine Learning.
Uczciwość zamiast gwarancji zatrudnienia
Nie obiecujemy pracy po kilku miesiącach — nikt uczciwy nie może jej zagwarantować. Dajemy Ci jednak proces, praktykę, feedback i portfolio pokazujące pełny cykl tworzenia produktu, a nie tylko ukończenie kursu.
Zaufały nam instytucje państwowe i regionalne
Znak jakości MSUES
Aby go otrzymać, przeszliśmy weryfikację według kluczowych kryteriów:
Doskonałość akademicka- Zaplecze metodyczne
- Zadowolenie uczestników
Bierzemy udział w programie Małopolski Pociąg do Kariery — sezon I
Otrzymaj nawet do 90% dofinansowania na naukę- Przejdź oficjalną rekrutację przez system PARP
Bierzemy udział w programie Nowy Start w Małopolsce z EURESem
- Szkolenie zatwierdzone przez instytucje europejskie
- Kontakty z pracodawcami w Polsce i Unii Europejskiej
- Praktyczne umiejętności na dobry start kariery
Zarejestrowani w rejestrze PARP / BUR
Przeszliśmy weryfikację Ministerstwa Rozwoju i Technologii RP
do 100%
dofinansowania z programów rządowych
Co dokładnie będziesz robić przez 28 tygodni
Zaczynasz od pierwszych zajęć — nic nie musisz przygotowywać wcześniej. Żółte punkty to momenty, w których masz gotowy kolejny projekt.
Program kursu
Opracowane profesjonalne materiały dydaktyczne, duża ilość praktyki i projektów końcowych.
Jak działa web i pierwsza strona
- •
Podstawy HTML i CSS — struktura strony i stylowanie
- •
Architektura klient-serwer
- •
HTTP w praktyce — metody, statusy, nagłówki
- •
Co się dzieje między przeglądarką a serwerem
- •
Terminal jako podstawowe narzędzie pracy
Git i GitHub w praktyce
- •
Repozytorium, branch, commit
- •
Issue jako jednostka pracy
- •
Pull request i przegląd zmian
- •
Konflikty i historia projektu
Od pomysłu do specyfikacji
- •
User stories i kryteria akceptacji
- •
Spec-driven development — dlaczego najpierw specyfikacja
- •
Context files: co agent musi wiedzieć o projekcie
- •
Plan before code — planowanie przed generowaniem
Praca z coding agentem
- •
Delegowanie zadania agentowi i kontrola zakresu
- •
Diff review — czytanie zmian, których nie napisałeś
- •
Sekrety, dane wrażliwe i czego nie wysyłać do modelu
- •
Pierwsza publikacja projektu online
Zmienne, typy i operatory
- •
let, const i zasięg zmiennych
- •
Typy proste i konwersje
- •
Operatory i wyrażenia
- •
Pierwsze skrypty uruchamiane w przeglądarce i w Node
Warunki i pętle
- •
if/else, switch, operator warunkowy
- •
for, while, for...of
- •
Wczesne wyjście i czytelność kodu
- •
Typowe pułapki i błędy off-by-one
Funkcje
- •
Deklaracje, wyrażenia i funkcje strzałkowe
- •
Argumenty, wartości domyślne, rest/spread
- •
Zasięg, domknięcia, this
- •
Czyste funkcje i efekty uboczne
Tablice i obiekty
- •
Metody tablic: map, filter, reduce, find
- •
Obiekty, destrukturyzacja, kopiowanie
- •
Struktury zagnieżdżone i praca z JSON
- •
Immutability w praktyce
Moduły i organizacja kodu
- •
import/export i moduły ES
- •
Podział projektu na pliki
- •
npm i zarządzanie zależnościami
- •
Konwencje nazewnictwa i struktura katalogów
DOM i zdarzenia
- •
Wyszukiwanie i modyfikacja elementów
- •
Obsługa zdarzeń i delegacja
- •
Formularze i walidacja po stronie klienta
- •
Renderowanie danych na stronie
Asynchroniczność i API
- •
Fetch API i komunikacja z serwerem
- •
Promises, async/await
- •
Obsługa błędów i stanów ładowania
- •
Budowa aplikacji korzystającej z zewnętrznego API
Debugging i refaktoryzacja z AI
- •
DevTools: breakpointy, network, console
- •
Czytanie komunikatów o błędach
- •
Refaktoryzacja z pomocą AI
- •
Weryfikacja wyjaśnień modelu — kiedy AI się myli
Podstawy typów
- •
Typy proste, tablice, obiekty
- •
Interfaces i type aliases
- •
Union types i type narrowing
- •
Konfiguracja tsconfig
Generics i typowanie API
- •
Generics w funkcjach i komponentach
- •
Typowanie odpowiedzi z API
- •
Walidacja danych wejściowych
- •
Utility types w praktyce
Struktura projektu
- •
Separation of concerns
- •
Warstwy aplikacji i granice modułów
- •
Clean code — nazwy, funkcje, czytelność
- •
Konwencje, które rozumie także agent
Refaktoryzacja kodu wygenerowanego przez AI
- •
Typowe słabości kodu generowanego
- •
Refaktoryzacja krok po kroku
- •
Dług techniczny — kiedy go zaciągać świadomie
- •
Architecture Decision Record
Komponenty i props
- •
Myślenie komponentowe
- •
Props i kompozycja
- •
Listy i klucze
- •
Pierwszy interfejs w React
Stan i hooks
- •
useState i useEffect
- •
Reguły hooków
- •
Stan lokalny vs współdzielony
- •
useMemo, useCallback i wydajność
Routing i struktura aplikacji
- •
Routing w Next.js
- •
Server i client components
- •
Layouty i nawigacja
- •
Organizacja dużej aplikacji
Formularze
- •
Kontrolowane pola i walidacja
- •
Obsługa błędów formularza
- •
Dostępne komunikaty walidacyjne
- •
Zapobieganie podwójnej wysyłce
Praca z danymi
- •
Zapytania do API
- •
Stany loading, error i empty
- •
Cache i odświeżanie danych
- •
Optymistyczne aktualizacje
Styling i responsywność
- •
Spójne podejście do stylów
- •
Responsive design od 320 px
- •
Design tokens i skala odstępów
- •
Czytanie makiety i podstawy UX
Dostępność
- •
Semantyczny HTML
- •
Nawigacja klawiaturą i widoczny focus
- •
ARIA tam, gdzie jest potrzebna
- •
Kontrast i rozmiar celów dotykowych
AI-assisted UI
- •
Prototypowanie interfejsu z AI
- •
Weryfikacja wygenerowanego komponentu
- •
Wychwytywanie problemów z dostępnością
- •
Responsywny frontend produktu jako rezultat modułu
Node.js i struktura backendu
- •
Środowisko uruchomieniowe i moduły
- •
Struktura projektu backendowego
- •
Konfiguracja i zmienne środowiskowe
- •
Pierwszy serwer HTTP
REST API i routing
- •
Zasoby, metody, kody odpowiedzi
- •
Routing i parametry
- •
Wersjonowanie API
- •
Konwencje projektowania endpointów
Controllers i services
- •
Podział odpowiedzialności
- •
Logika biznesowa poza warstwą HTTP
- •
Testowalność warstw
- •
Wstrzykiwanie zależności bez magii
Walidacja i obsługa błędów
- •
Walidacja danych wejściowych
- •
Spójny format błędów
- •
Kody statusu i komunikaty
- •
Bezpieczne komunikaty bez wycieku danych
Logowanie i obserwowalność
- •
Logi strukturalne
- •
Poziomy logowania
- •
Korelacja żądań
- •
Co logować, a czego nigdy
Integracje zewnętrzne
- •
Konsumowanie zewnętrznych API
- •
Webhooks — odbieranie zdarzeń
- •
Retry i idempotencja
- •
Rate limiting
Pliki i zadania w tle
- •
Upload i przechowywanie plików
- •
Background jobs i kolejki
- •
Zadania cykliczne
- •
Długie operacje bez blokowania API
Dokumentacja i review backendu
- •
Dokumentacja API
- •
Backend generowany przez agenta — co sprawdzić
- •
Przegląd bezpieczeństwa endpointów
- •
Działające API z logiką biznesową jako rezultat modułu
SQL i model relacyjny
- •
Tabele, klucze, relacje
- •
SELECT, JOIN, agregacje
- •
Indeksy i wydajność zapytań
- •
Normalizacja w praktyce
Prisma i migracje
- •
Schema i modele
- •
Migracje i wersjonowanie bazy
- •
Zapytania i relacje w Prisma
- •
Transakcje
Uwierzytelnianie
- •
Rejestracja i logowanie
- •
Hashowanie haseł
- •
Sesje i tokeny
- •
Odzyskiwanie dostępu
Autoryzacja i ochrona danych
- •
Role i uprawnienia
- •
Kontrola dostępu na poziomie zasobu
- •
Ochrona danych osobowych użytkowników
- •
Pełna aplikacja z bazą i logowaniem jako rezultat modułu
Testy jednostkowe
- •
Vitest/Jest — konfiguracja i pierwsze testy
- •
Co warto testować, a czego nie
- •
Mocks i stubs
- •
Dane testowe
Testy integracyjne i API
- •
Testowanie warstwy API
- •
Testowa baza danych
- •
Izolacja testów
- •
Testy kontraktowe
Testy E2E
- •
Playwright — scenariusze użytkownika
- •
Stabilność testów i flaky tests
- •
Testy w pipeline
- •
Code coverage — jak czytać i jak nie nadużywać
Jakość i bezpieczeństwo
- •
Linting i type checks jako bramka jakości
- •
Testy generowane przez AI i testy fałszywie pozytywne
- •
Podstawy OWASP
- •
Skanowanie zależności i automatyczny quality gate
LLM API w produkcie
- •
Wybór modelu do zadania
- •
Prompty jako część kodu, nie eksperyment
- •
Context window i koszt
- •
Streaming odpowiedzi
Structured output i tool calling
- •
Wymuszanie formatu odpowiedzi
- •
Walidacja schematu
- •
Tool/function calling
- •
Obsługa odpowiedzi niezgodnych ze schematem
Embeddings i wyszukiwanie semantyczne
- •
Czym są embeddings
- •
pgvector w PostgreSQL
- •
Przetwarzanie i dzielenie dokumentów
- •
Wyszukiwanie semantyczne w praktyce
RAG i produkcyjne realia
- •
Architektura RAG
- •
Jakość odpowiedzi a jakość źródeł
- •
Latencja i koszt zapytania
- •
Fallback, gdy model zawiedzie
Workflow czy agent
- •
Różnica między workflow a agentem
- •
Kiedy agent nie jest potrzebny
- •
Tools i granice uprawnień
- •
Human-in-the-loop
MCP w praktyce
- •
Host, client, server — model MCP
- •
Budowa prostego serwera MCP
- •
Uprawnienia i logi
- •
Integracja agenta z własnymi danymi
Ewaluacje
- •
Golden dataset
- •
Metryki jakości odpowiedzi
- •
Automatyczne ewaluacje w pipeline
- •
Regresje jakości po zmianie promptu lub modelu
Bezpieczeństwo funkcji AI
- •
Halucynacje i sposoby ograniczania
- •
Prompt injection
- •
Wyciek danych do modelu
- •
Observability i kontrola kosztów
Docker
- •
Obrazy i kontenery
- •
Dockerfile dla aplikacji Node
- •
Zmienne środowiskowe i sekrety
- •
Uruchomienie całego stosu lokalnie
CI/CD w GitHub Actions
- •
Pipeline: lint, testy, build
- •
Bramka jakości przy każdym pull requeście
- •
Artefakty i cache
- •
Automatyczne wdrożenie
Staging i production
- •
Rozdzielenie środowisk
- •
Baza danych w chmurze i migracje
- •
Domena i HTTPS
- •
Rollback i backup
Monitoring i koszty
- •
Logi produkcyjne
- •
Error tracking
- •
Monitoring dostępności
- •
Koszt infrastruktury i jak go kontrolować
Planowanie własnego projektu
- •
Zakres projektu i podział pracy na etapy
- •
Planowanie i GitHub Project
- •
Kryteria ukończenia — co musi działać, żeby projekt był gotowy
- •
Rytm pracy i podział zakresu
Release
- •
Release checklist
- •
Testy przed wdrożeniem
- •
Wdrożenie produkcyjne
- •
Obsługa problemów po starcie
Dokumentacja i portfolio
- •
README, które ktoś przeczyta
- •
Dokumentacja techniczna i schemat architektury
- •
Portfolio na GitHub
- •
CV i profil LinkedIn
Obrona projektu
- •
Przygotowanie demo
- •
Rozmowa techniczna — czego się spodziewać
- •
Omawianie własnych decyzji technicznych
- •
Publiczna prezentacja produktu
Nie wiesz, czy ten kurs pasuje do Twojego poziomu?
Umów bezpłatną rozmowę. Sprawdzimy, od czego zaczynasz, ile czasu realnie potrzebujesz i jak możesz sfinansować kurs.
- ✓Ocenimy Twój punkt startowy — od zera czy od podstaw
- ✓Powiemy, ile pracy własnej wymaga ten program
- ✓Sprawdzimy raty i możliwości dofinansowania
Zadzwonimy w ciągu 24h. Bez sprzedaży na siłę.
Aplikacja to dwie połowy — i obu będziesz umieć
To, co widzi użytkownik, to jedna połowa. Druga liczy, sprawdza i przechowuje dane. Sam ekran bez niej jest tylko obrazkiem — dlatego robisz obie i łączysz je testami oraz publikacją.
Interfejs
React · Next.js · TypeScript
to widzi i klika użytkownik
Backend i API
Node.js · REST · walidacja · role
tu żyje logika biznesowa
Dane
PostgreSQL · Prisma · migracje
trwałe, spójne, zabezpieczone
Funkcja AI
wyszukiwanie po dokumentach, asystent, podsumowania
wpina się w backend, nie zastępuje go
Czym będziesz pracować — i po co Ci każde z nich
Nie uczymy jednego przycisku. Poznajesz kilka narzędzi i uczysz się, kiedy które ma sens — i kiedy szybciej jest napisać kod samemu.
Claude Code
Agent w terminalu
Dostaje kontekst projektu i plan, a potem sam wprowadza zmiany w wielu plikach. Ty czytasz diff i decydujesz, co wchodzi do repozytorium.
Cursor
Edytor kodu z AI
Codzienne pisanie kodu: podpowiedzi w kontekście całego projektu, szybkie refaktoryzacje i wyjaśnianie cudzego kodu.
GitHub Copilot
Podpowiedzi w locie
Uzupełnia powtarzalny kod i testy, kiedy dokładnie wiesz, co chcesz napisać. Poznajesz też, gdzie się myli.
Codex
Zadania w tle
Delegowanie większych zmian i praca z OpenAI API — to samo API, z którego korzystasz, budując funkcje AI we własnej aplikacji.
Konkretne narzędzia będą się zmieniać — ta branża wymienia je co kilka miesięcy. Dlatego uczymy procesu: jak przekazać kontekst, jak sprawdzić wynik i jak nie wpuścić do projektu kodu, którego nie rozumiesz.
Sześć rzeczy, które zrobisz — i pokażesz potem pracodawcy
Każde wyzwanie kończy się konkretnym artefaktem, który możesz pokazać podczas rozmowy rekrutacyjnej lub klientowi.
Od pomysłu do specyfikacji
Zamienisz pomysł na produkt w user stories, kryteria akceptacji, model danych, makietę i plan techniczny.
Co zostaje w portfolio- product brief
- user stories
- schemat danych
- architecture decision record
- context file dla coding agenta
Aplikacja frontendowa
Zbudujesz responsywny panel aplikacji w React i TypeScript: formularze, routing, stan, obsługa API i dostępność.
Co zostaje w portfolio- live preview
- responsywny interfejs
- biblioteka komponentów
- checklista dostępności
Pełna aplikacja z backendem i bazą
Stworzysz API, bazę PostgreSQL, logowanie użytkowników, role, walidację i logikę biznesową — na przykład mini-CRM, system rezerwacji, portal klienta lub aplikację do zarządzania zadaniami.
Co zostaje w portfolio- REST API
- schemat bazy danych
- logowanie i role
- dokumentacja API
Testy i quality gate
Dodasz testy jednostkowe, integracyjne i E2E oraz pipeline, który automatycznie sprawdzi każdą zmianę.
Co zostaje w portfolio- zestaw testów
- pipeline CI
- raport pokrycia
- checklista code review
Funkcja AI w prawdziwym produkcie
Dodasz do aplikacji moduł AI wykorzystujący structured output, wyszukiwanie w dokumentach, tool calling lub RAG — z analizą dokumentów, wyszukiwaniem w bazie wiedzy albo asystentem użytkownika.
Co zostaje w portfolio- zestaw ewaluacyjny
- metryka jakości
- limit kosztów
- ochrona przed prompt injection
- fallback i obsługa błędów
Projekt dyplomowy: własna aplikacja od zera do wdrożenia
Samodzielnie zaprojektujesz, zbudujesz, przetestujesz i wdrożysz własną aplikację z funkcją AI. Temat wybierasz sam.
Co zostaje w portfolio- live URL
- repozytorium GitHub
- README
- schemat architektury
- testy i CI/CD
- monitoring
- demo i publiczna obrona
Kurs jest nowy. Sposób nauki — sprawdzony.
Uczymy tak samo, jak na pozostałych ścieżkach programistycznych: na żywo, z prowadzącym i z przeglądem Twojego kodu. Poniżej opinie osób, które przeszły tę drogę u nas.
5,0 / 5ZweryfikowanaZdecydowanie polecam to szkolenie. Zakres przekazanego materiału jest imponujący i niezwykle kompleksowy. Przejście od fundamentów Pythona, przez zaawansowane programowanie obiektowe, aż po projektowanie relacyjnych baz danych (SQL, PostgreSQL) i pracę z najpopularniejszymi frameworkami (Django, Flask, FastAPI) dało mi świetny obraz tego, jak wygląda nowoczesny backend. Szczególnie doceniam włączenie do programu zaawansowanych zagadnień z zakresu DevOps, konteneryzacji (Docker), automatyzacji CI/CD (GitHub Actions) oraz pracy z chmurą AWS. Materiały merytoryczne były ustrukturyzowane w sposób jasny i logiczny, co bardzo pomogło w zrozumieniu trudniejszych tematów, takich jak asynchroniczność czy architektura REST API. Szkolenie dostarcza solidnych, praktycznych fundamentów do pracy na stanowisku Fullstack/Backend Developera. Usługa zrealizowana na najwyższym poziomie!
5,0 / 5Polecam kurs "Python + Django + AI" prowadzony przez Leszka Bartmińskiego. Leszek był zaangażowany i chciał nam realnie pomóc zrozumieć materiał, szybko odpisywał na wiadomości w razie pytań i tłumaczył nam wiedzę z punktu doświadczonego programisty. Sam kurs był bardzo wymagający dla mnie jako początkującego, ale dzięki temu realnie dowiedziałem się co trzeba rozumieć, żeby odnaleźć się w branży. Polecam!
5,0 / 5Jestem bardzo zadowolona z kursu Python. Zajęcia prowadzone są w bardzo przystępny sposób, nawet dla osób, które wcześniej nie miały żadnego doświadczenia z programowaniem. Do kursu dostępne są wartościowe materiały merytoryczne, ćwiczenia praktyczne, a lekcje są nagrywane, dzięki czemu można wrócić do nich w dowolnym momencie. W razie wątpliwości jest również bardzo dobry kontakt z prowadzącym, który chętnie odpowiada na pytania i wspiera kursantów. Zdecydowanie polecam
Opinie dotyczą innych kursów programistycznych LearnIT.
Cały kurs za 430 zł / miesiąc
Rozłóż 8 600 zł na 20 równych rat 0%. Zero odsetek, zero prowizji — całą kwotę spłacasz bez ani złotówki więcej.
- ✓Zero odsetek i prowizji
- ✓Cena kursu się nie zmienia
- ✓Rozłożone na 20 miesięcy
430 zł to mniej niż kilka wyjść na pizzę w miesiącu — a tutaj zdobywasz nowy, dobrze płatny zawód programisty.
Rata 0% × 20 obowiązuje tylko latem i tylko na ten nabór kursu. Liczba miejsc jest ograniczona — gdy się zapełnią, oferta znika.
Cena kursu
Jeden pełny pakiet — bez wariantów różniących się tylko nazwą.
Raty 0%
Cena kursu pozostaje taka sama niezależnie od wybranego wariantu rat.
Nie wiesz, czy ten kurs pasuje do Twojego poziomu? Zostaw kontakt — doradca pomoże ocenić ścieżkę i sposób finansowania.
Co wchodzi w cenę
- 168 godzin zajęć live z prowadzącym
- Materiały do wszystkich modułów
- 3 projekty w trakcie kursu
- Projekt dyplomowy z funkcją AI, wdrożony online
- Code review i feedback do Twojego kodu
- Blok kariery: portfolio, CV, rozmowa techniczna
- Dyplom LearnIT w języku polskim i angielskim
Cena
zł 8 600
Możliwość płatności w ratach bankowych od 6 do 18 miesięcy. Szczegółowe informacje na temat programów ratalnych i kredytowych można uzyskać u naszych menedżerów.
5 rat
10 rat
20 rat
Wybór liczby rat
Raty bankowe 0% prowizji — cena kursu nie zmienia się przy 5, 10 ani 20 ratach
Sprawdź opcje finansowania
Możliwość zapłaty z dowolnego miejsca na świecie dowolną kartą.
Skontaktuj się z nami, a z przyjemnością Ci pomożemy!
Jak sfinansować kurs — nawet do 100% dofinansowania
Raty 0%
Rozłóż 8 600 zł na 5, 10 lub 20 rat bez odsetek i prowizji. Przy 20 ratach to 430 zł miesięcznie. Cena kursu jest taka sama niezależnie od wybranego wariantu.
Dofinansowanie BUR / KFS
Przedsiębiorcy i ich pracownicy mogą uzyskać nawet do 80% kosztów szkolenia z Krajowego Funduszu Szkoleniowego lub środków regionalnych. Sprawdzimy, czy w Twojej sytuacji jest to możliwe.
Środki unijne i programy dla firm
Firmy mogą sfinansować miejsca dla pracowników ze środków unijnych i programów rozwojowych — w części przypadków nawet w całości. Możliwa też zamknięta edycja dla zespołu.
Łącz opcje! Dofinansowanie + raty 0% = kurs za ułamek ceny miesięcznie.
Dostępność dofinansowania zależy od aktualnych naborów i Twojej sytuacji. Nie gwarantujemy przyznania środków — pomagamy sprawdzić opcje i przygotować wniosek.
Program dla firm
Przeszkolimy developerów, testerów i analityków w tworzeniu aplikacji wewnętrznych oraz rozwiązań z AI. Projekt końcowy może zostać oparty na realnym procesie Twojej organizacji.
Wspólna lub zamknięta kohorta
Pracownicy mogą dołączyć do otwartej grupy albo uczyć się w edycji przygotowanej wyłącznie dla Twojego zespołu.
Capstone na Waszym procesie
Projekt dyplomowy i przykłady możemy oprzeć na realnym procesie lub narzędziu wewnętrznym Twojej organizacji.
Raport z postępów
Otrzymujesz informację o frekwencji i postępach zespołu, a my pomagamy sprawdzić dostępne możliwości finansowania.
Sprawdź, czy kurs jest dla Ciebie
🚀 Bierzemy wszystko w swoje ręce
- Zostawiasz zgłoszenie — prowadzimy Cię krok po kroku
- Przygotowujemy dokumenty zgodnie z wymaganiami funduszy (KRS, BUR, PARP, MSUES)
- Po akceptacji możesz otrzymać nawet 100% dofinansowania
Zostaw kontakt. Porozmawiamy o Twoim poziomie, celu, programie i dostępnych sposobach płatności.
Najczęstsze pytania
Zbuduj pierwszy produkt, za który potrafisz wziąć odpowiedzialność
Naucz się tworzyć nowoczesne aplikacje od interfejsu i bazy danych po AI, testy i wdrożenie do chmury.
Jeszcze się zastanawiasz? Pobierz darmową mapę: z czego składa się aplikacja
Zobacz również