Kursplan
Block 1 – Gemensamma grunder (Dag 1–2)
Dag 1 – Förmiddag: Den mänskliga faktorn i AI-användning
• Tillit / beroendekalibrering: när man ska använda AI, när man ska sluta.
• Struktur för teamöverenskommelse (trigger / åtgärd / bevis / ägare).
• Roll som Prompt Curator: validering, beslutsfattande, sign-off. Plan för hantering av AI-incidenter.
Dag 1 – Eftermiddag: Begränsningar, risker och efterlevnad
• Verkliga LLM-förmågor – prompt-riskvektorer: injection, dataläckage, hallucinationer.
• Juridisk ramverk: GDPR, EU AI Act – branschstandarder (DICOM, HL7, HIPAA).
• Praktiskt övning: översätt en domänstandard till en prompt-guardrail.
Dag 2 – Förmiddag: Teknisk arkitektur för prompts
• Agent-arkitektur: minne, kontext, mål – ur ett promptdesign-perspektiv.
• API-integration och domändataskällor, multi-agent och prompt-chaining.
Dag 2 – Eftermiddag: Enterprise-prompt-anatomi
• De 6 lagen: Roll / Kontext / Begränsningar / Domänstandarder / Format / Exempel.
• Prompt-hierarki: System (org-wide) – Domän (team) – Uppgift (individuell).
• Demo: dekonstruera en naiv prompt, bygg upp den igen. Kort presentation för deltagare under dag 3–5.
Block 2 – Samkonstruktion-workshoppar (Dag 3–4–5)
Dag 3 – Upptäckt och revisionsprocess av standarder
- Parallella teamworkshoppar: Arkitekter, Domänspecifika utvecklare, Backend, QA.
- Mappning av enterprise-standarder och begränsningar – identifiering av tvärteamkonflikter.
- Leverabel för Dag 3: Standardkarta + prioriteringsmatris (påverkan / ansträngning).
Dag 4 – Design av konventioner och konstruktion av mallar
- Namngivningskonventioner, versionering, taggsystem (team, domän, målverktyg).
- Byggande av första validerade mallar: TypeScript DICOM, kodgranskning, QA-tester, API
dokumentation. - Leverabel för Dag 4: 4+ operativa mallar + konventionsguide.
Dag 5 – Sammanställning av bibliotek, styrning och officiell överlämning
- Biblioteksorganisation, GitHub Copilot / Cursor / intern LLM API-integration.
- Roll som Prompt Curator, kvalitetsmått, teamritualer, 30-dagars implementeringsplan.
- Leverabel för slutet av Dag 5: Dokumenterat Bibliotek v1.0 + Styrningsdirektiv + 30-dagars Plan.
Krav
- Deltagaren har slutfört minst en AI-utbildning (grundläggande eller avancerad).
- Teknisk profil: utvecklings erfarenhet med företagets tekniska stack.
- Ledningsprofil: grundläggande familiarity med AI-verktyg (ChatGPT, Copilot, etc.).
- Företagsengagement: aktiv deltagande från teamledare under dag 3–5.
- Förberedelser: befintlig dokumentation om standarder (README, kodningsguider).
Målgrupp
- Mjukvaruarkitekter
- Utvecklare (domänspecifika, backend, frontend)
- QA-tekniker / Kodtekniker
- Teamledare och medelchefer
- IT-chef, beslutsfattare och AI-projektledare
Vittnesmål (1)
Att jag har fått kunskap om Streamlit-biblioteket från Python och jag kommer säkert att försöka använda det för att förbättra applikationerna i mitt team som är skapade med R Shiny
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Kurs - GitHub Copilot for Developers
Maskintolkat