Sztuczna inteligencja w automatyzacji biznesu (studia online) - studia podyplomowe

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI (40 godz.)

1. Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji: Historia AI, podstawowe pojęcia, zastosowania, wpływ AI na zrównoważony rozwój (np. optymalizacja zużycia energii, redukcja emisji CO2).
2. Matematyka dla Sztucznej Inteligencji: Statystyka, algebra, rachunek różniczkowy i ich zastosowanie w AI, analiza danych środowiskowych.
3. Etyka w Sztucznej Inteligencji: Dylematy etyczne, zasady AI, regulacje prawne, wpływ AI na etyczne zarządzanie zasobami oraz zrównoważone podejście do rozwoju technologii.
4. Automatyzacja pozyskiwania klientów z użyciem Sztucznej Inteligencji
5. Praktyczne Wykorzystanie Narzędzi AI: ChatGPT, Midjourney, BARD, Llama 2 w praktyce biznesowej, zastosowanie AI w analizie środowiskowej i monitoringu ekologicznego.

TECHNOLOGIE I NARZĘDZIA AI (40 godz.)

1. Programowanie w Pythonie dla AI: Podstawy, biblioteki (NumPy, Pandas, Matplotlib), analiza danych dotyczących zrównoważonego rozwoju i ekologii.
2. Podstawy Systemów Ekspertowych: Definicja, konstrukcja, zastosowanie w biznesie, modelowanie systemów ekspertowych dla zielonych miejsc pracy.
3. Modelowanie Uczenia Maszynowego: Supervised i unsupervised learning, drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, przewidywanie i optymalizacja zużycia zasobów oraz energii.
4. Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP): Techniki NLP, zastosowanie modeli językowych takich jak GPT, w analizie treści dotyczących polityki klimatycznej i zrównoważonego rozwoju.

ZAAWANSOWANE TECHNIKI I ZASTOSOWANIA AI (40 godz.)

1. Algorytmy Heurystyczne: Algorytmy A*, algorytmy genetyczne, algorytmy zachłanne z przykładami zastosowania w projektach zrównoważonego rozwoju.
2. Automatyzacja Procesów Biznesowych (RPA): Narzędzia RPA, case studies, implementacja
3. Sztuczna Inteligencja w e-commerce: Personalizacja ofert, optymalizacja cen, chatboty
4. AI w Zarządzaniu Projektami: Przewidywanie ryzyka, optymalizacja zasobów, analiza danych projektowych w kontekście projektów zrównoważonego rozwoju.
5. Rozwój Systemów Rekomendacyjnych: Jak systemy rekomendacyjne mogą wspierać zielone wybory konsumenckie.
6. Sztuczna Inteligencja w Zarządzaniu Danymi i Big Data: Analiza danych ekologicznych.

PROJEKTOWANIE I IMPLEMENTACJA ROZWIĄZAŃ AI (40 godz.)

• Projektowanie Systemów AI: Metodyka projektowania, user experience, (interfejsy. interfejsy dla aplikacji monitorujących zużycie energii).
• Zarządzanie Projektami AI: Frameworki agile i lean w projektach AI
• Wizja Komputerowa: Podstawy, algorytmy rozpoznawania obrazu i wideo. (identyfikacja zagrożeń ekologicznych)
• Projekt Zakończeniowy: Realizacja indywidualnego projektu pod okiem mentora, integracja wiedzy i umiejętności.

SEMINARIUM DYPLOMOWE (8 godz.)

Seminarium dyplomowe (8 h)

EGZAMIN DYPLOMOWY

(8 godz.)

Egzamin dyplomowy (8 h)

FORMA ZALICZENIA

Test końcowy i Projekt

Liczba miesięcy nauki: 9

Liczba godzin: 176 (formuła zdalna w czasie rzeczywistym)

Liczba zjazdów: 11

Liczba semestrów: 2

Liczba punktów ECTS: 30

Walidacja będzie odbywać się na ostatnich zajęciach. Walidator: Tomasz Żygadło - wykładowca Uniwersytetu WSB Merito w Toruniu.

Sztuczna inteligencja w automatyzacji biznesu - przyczynia się do rozwijania zielonych umiejętności:

1. Optymalizacja zużycia zasobów: AI może być używana do optymalizacji procesów biznesowych, co prowadzi do bardziej efektywnego zużycia zasobów, takich jak energia czy surowce. Na przykład, systemy oparte na AI mogą minimalizować zużycie energii w zakładach produkcyjnych lub optymalizować łańcuchy dostaw, co zmniejsza ślad węglowy.
2. Predykcja i monitorowanie środowiskowe: AI jest wykorzystywana do analizowania dużych zbiorów danych środowiskowych, co pozwala na lepsze monitorowanie zmian klimatycznych, jakości powietrza, czy zużycia wody. Tego rodzaju kompetencje są kluczowe dla rozwoju technologii przyjaznych środowisku.
3. Automatyzacja w zrównoważonym rozwoju: AI może wspierać zrównoważony rozwój poprzez automatyzację procesów związanych z recyklingiem, gospodarką odpadami czy zarządzaniem odnawialnymi źródłami energii, co wpisuje się w założenia zielonej gospodarki.
4. Redukcja emisji poprzez AI: Dzięki zaawansowanym algorytmom AI możliwe jest projektowanie systemów i rozwiązań, które prowadzą do redukcji emisji CO2, co jest istotnym elementem zielonych umiejętności.

Numer zjazdu Termin

I zjazd 16 - 17 listopada 2024

II zjazd 30 - 1 grudnia 2024

III zjazd 18 - 19 stycznia 2025

IV zjazd 1 - 2 lutego 2025

V zjazd 15 - 16 lutego 2025

VI zjazd 1 - 2 marca 2025

VII zjazd 15 - 16 marca 2025

VIII zjazd 12 - 13 kwietnia 2025

IX zjazd 26 - 27 kwietnia 2025

X zjazd 10 - 11 maja 2025

XI zjazd 24 - 25 maja 2025

Walidacja odbywa się na ostatnich zajęciach.

Uczestnicy studiów podyplomowych otrzymują dodatkowe materiały na zajęciach oraz po, które są zamieszczane na platformie MS Teams.

Podczas zjazdu każdy uczestnik programu otrzymuje komplet materiałów dydaktycznych na platformie MS Teams. Materiały te przygotowują wykładowcy, dostosowując je do specyfiki prowadzonego tematu. Pliki dokumentów mogą być przygotowane w różnych formatach.

Uczestnicy studiów pracują na platformie MS Teams, to platforma komunikacyjna Uczelni WSB Merito, stworzona w celu ograniczenia formalności oraz ułatwienia przepływu informacji między uczestnikami a uczelnią. Za jej pomocą przez całą dobę i z każdego miejsca na świecie uczestnicy mają dostęp do: 

• harmonogramu zajęć, 
• materiałów dydaktycznych, 
• informacji dotyczących zmian w planach zajęć, ogłoszeń i aktualności. 

Uczestnikiem studiów podyplomowych na Uniwersytecie WSB Merito w Toruniu może zostać każda osoba w wykształceniem wyższym (licencjackim, inżynierskim lub magisterskim). O przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń.

• Szczegółowy harmonogram usługi może ulec zmianie w postaci realizowanych przedmiotów w danym dniu i osób prowadzących. Zmianie nie ulegają godziny usługi.
• Harmonogram zjazdów zostanie upubliczniony na stronach Uczelni
• Godziny zajęć podane w planie oraz harmonogramie to godziny dydaktyczne. ( 1 h dydaktyczna to 45 minut zajęć, 2 h dydaktycznych to 1,5 h zegarowej). Przerwy nie są uwzględniane.
• System zlicza godziny zegarowe zajęć w pozycji: harmonogram zajęć, podczas gdy usługodawca operuje godzinami dydaktycznymi.

Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek - Rozwój na rozliczanie bonów

Zawarto umowę z WUP w Krakowie w ramach projektu małopolski pociąg do kariery na rozliczanie bonów

Nową wiedzę i umiejętności zdobywasz, dzięki zajęciom realizowanym na platformie MS Teams. Z wykładowcami i uczestnikami studiów kontaktujesz się przez internet, w czasie rzeczywistym (synchronicznie). W zajęciach uczestniczysz w weekendy, zgodnie z ustalonym harmonogramem zjazdów.

Techniczne wymagania do zajęć: 

• komputer (z wbudowanymi lub podłączonymi głośnikami i mikrofonem),
• dostęp do Internetu,
• słuchawki (opcjonalnie),
• jeśli chcesz aby Cię widziano, możesz użyć kamery umieszczonej w laptopie/komputerze.