Manager Projektów AI to studia podyplomowe współorganizowane z firmą konsultingową LUQAM.

Możliwość dofinansowania
WYŻSZA SZKOŁA ZARZĄDZANIA I BANKOWOŚCI
Brak ocen dla tego dostawcy

Manager Projektów AI to studia podyplomowe współorganizowane z firmą konsultingową LUQAM.

Numer usługi 2024/08/26/168230/2278820
6 900,00 PLN
brutto
6 900,00 PLN
netto
43,13 PLN
brutto/h
43,13 PLN
netto/h
Kraków / mieszana (stacjonarna połączona z usługą zdalną w czasie rzeczywistym)
Studia podyplomowe
160 h
26.10.2024 do 13.07.2025
0 zapisanych uczestników
Obserwuj
Zapisz się
Pobierz kartę usługi w PDF
Informacje podstawowe

Informacje podstawowe

  • Kategoria
    Biznes / Zarządzanie przedsiębiorstwem
  • Sposób dofinansowania
    wsparcie dla pracodawców i ich pracowników
  • Grupa docelowa usługi

    1. Osoby, które chcą zdobyć wiedzę i umiejętności w zakresie zarządzania projektami z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.

    2. Pracownicy przemysłu zainteresowani wdrażaniem rozwiązań opartych na AI.

    3. Absolwentów kierunków informatycznych, matematycznych oraz inżynierskich, którzy chcą specjalizować się w obszarze sztucznej inteligencji i analizy danych.

    4. Liderów zespołów projektowych, którzy chcą zdobyć umiejętności niezbędne do skutecznego zarządzania projektami związanymi z AI i analizą danych.

    Więcej informacji na stronie: https://www.luqam.com/studia-podyplomowe/manager-projektow-ai/

  • Minimalna liczba uczestników
    7
  • Maksymalna liczba uczestników
    25
  • Forma prowadzenia usługi
    mieszana (stacjonarna połączona z usługą zdalną w czasie rzeczywistym)
  • Liczba godzin usługi
    160
  • Podstawa uzyskania wpisu do BUR
    art. 163 ust. 1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (t.j. Dz. U. z 2023 r. poz. 742, z późn. zm.)
  • Zakres uprawnień
    Wydawanie świadectwa ukończenia studiów podyplomowych

Cel

Cel edukacyjny
Usługa "Manager projektów AI - studia podyplomowe" potwierdza przygotowanie do skutecznego zarządzania projektami związanymi z sztuczną inteligencją (AI).
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się Kryteria weryfikacji Metoda walidacji
Efekty uczenia się
Charakteryzuje zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją.
Kryteria weryfikacji
• Definiuje pojęcie sztucznej inteligencji.
• Rozróżnia rodzaje sztucznej inteligencji.
• Opisuje stosowanie sztucznej inteligencji w codziennym życiu i w przemyśle.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Definiuje źródła danych w procesach przemysłowych.
Kryteria weryfikacji
• Omawia pojęcie KPI, zasady wyznaczania KPI, wizualizacji i monitorowania KPI.
• Interpretuje wskaźniki w obszarach operacyjnych firmy.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Charakteryzuje rozwiązania infrastrukturalne dla AI
Kryteria weryfikacji
• Rozróżnia różne podejścia do implementacji sztucznej inteligencji oraz charakteryzuje główne komponenty infrastruktury AI, takie jak obliczenia, pamięć i sieci komunikacyjne.
• Charakteryzuje systemy zarządzania danymi i wybiera rozwiązania o wysokiej wydajności, zapewniające skalowalność i bezpieczeństwo danych
• Definiuje rolę chmur obliczeniowych w kontekście sztucznej inteligencji i identyfikuje popularne platformy chmurowe oraz ich zastosowania.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Stosuje podstawy statystyki w analizie danych
Kryteria weryfikacji
• Definiuje i charakteryzuje pojęcia statystyki opisowej.
• Rozróżnia korelację a przyczynowość.
• Definiuje podstawy teorii prawdopodobieństwa.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Analizuje dane wykorzystując języki skryptowe.
Kryteria weryfikacji
• Definiuje podstawowe pojęcia związane z programowaniem w języku Python
• Rozróżnia środowiska pracy: Jupyter, Pandas, Seaborn, Python.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Rozróżnia analitykę Big Data a Sztuczna Inteligencja
Kryteria weryfikacji
• Planuje proces gromadzenia, oczyszczania, anonimizowania, integracji oraz agregacji danych.
• Planuje screening rynku.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Charakteryzuje istotę przywództwa.
Kryteria weryfikacji
• Rozróżnia przywództwo od zarządzania.
• Wymienia style rozwiązywania konfliktów
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Stosuje zwinne zarządzanie w projektach IT & Data Science
Kryteria weryfikacji
• Charakteryzuje zespół projektowy
• Porównuje metodyki Waterfall, Scrum, Kanban
• Definiuje cyfrowe przestrzenie współpracy.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Charakteryzuje zagadnienia związane z cyberbezpieczeństwem.
Kryteria weryfikacji
• Omawia pojęcia cyberbezpieczeństwa, cyberprzestępczości i cyberataku
• Uzasadnia konieczność dbania o bezpieczeństwo technologii informatycznych.
• Organizuje i monitoruje procesy poprawy bezpieczeństwa ludzi, procesów i technologii.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Charakteryzuje zagadnienia związane z Machine Learning
Kryteria weryfikacji
• Rozróżnia zjawiska overfittingu i underfittingu oraz stosuje odpowiednie strategie zapobiegania im.
• Wykorzystuje techniki uczenia nienadzorowanego, takie jak detekcja anomalii i klasteryzacja, do analizy danych.
Metoda walidacji
Test teoretyczny
Efekty uczenia się
Wykorzystuje sztuczną inteligencje w przemyśle
Kryteria weryfikacji
• Ocenia wartości biznesowej Sztucznej Inteligencji, uwzględniając aspekty zespołowe, dane, procesy, technologię i kulturę organizacyjną.
• Charakteryzuje pojęcie forecastingu.
Metoda walidacji
Test teoretyczny

Kwalifikacje

Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.
Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
Tak - Świadectwo ukończenia studiów podyplomowych
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
Tak - Egzamin końcowy
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
Tak - System ECTS

Program

01 Sztuczna Inteligencja - wprowadzenie 

02 Źródła danych w procesach przemysłowych 

03 Rozwiązania infrastrukturalne dla AI 

04 Podstawy statystyki w analizie danych 

05 Analiza danych z wykorzystaniem języków skryptowych 

06 Analityka Big Data vs. Sztuczna Inteligencja 

07 Leadership 

08 Zwinne zarządzanie w projektach IT & Data Science 

09 Cyberbezpieczeństwo 

10 Machine learning 

11 Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w przemyśle 

Szczegółowy program można znaleźć pod: https://www.luqam.com/studia-podyplomowe/manager-projektow-ai/

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 0
Przedmiot / temat zajęćData realizacji zajęćGodzina rozpoczęciaGodzina zakończeniaLiczba godzinForma stacjonarna
Brak wyników.

Cena

Cennik
  • Rodzaj ceny
    Cena
  • Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto
    6 900,00 PLN
  • Koszt przypadający na 1 uczestnika netto
    6 900,00 PLN
  • Koszt osobogodziny brutto
    43,13 PLN
  • Koszt osobogodziny netto
    43,13 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 0
Brak wyników.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

Materiały szkoleniowe są dostarczane dla słuchaczy w formie elekronicznej.

Warunki uczestnictwa

Aby zapisać się na studia należy:

  • zapoznać się z regulaminem studiów,
  • zarejestrować się na stronie rekrutacji Wyższej Szkoły Zarządzania i Bankowości (https://suszi.wszib.edu.pl/suszi-web/recruitment/candidateForm/postgraduate) wybierając studia prowadzone przez LUQAM,
  • dostarczyć osobiście, przesłać pocztą lub mailowo do biura rekrutacji: ksero/skan dyplomu ukończenia studiów wyższych, 1 zdjęcie w kolorze (legitymacyjne/dowodowe), dowód opłaty rezerwacyjnej w wysokości 100 zł, zaliczanej na poczet czesnego (na podstawie umowy o odpłatności za studia) oraz informacje o liczbie rat za studia (całość/ 2 raty).

Rekrutacja trwa do 30.09.2024 r.

Opłaty rezerwacyjnej należy dokonać na konto bankowe:

Wyższa Szkoła Zarządzania i Bankowości

ul. Kijowska 14 30-079 Kraków

Numer konta: 61 1440 1127 0000 0000 0193 3148

tytułem: nazwa kierunku_imię i nazwisko kandydata_2024/2025

Warunki techniczne

Zajęcia w formie on-line realizowane są na platformie ClickMeeting:

Wymagania techniczne platformy:

  • Procesor dwurdzeniowy 2GHz lub lepszy (zalecany czterordzeniowy);
  • 2GB pamięci RAM (zalecane 4GB lub więcej);
  • System operacyjny taki jak Windows 8 (zalecany Windows 11), Mac OS wersja 10.13 (zalecana najnowsza wersja), Linux, Chrome OS.

Wymagane jest korzystanie z Google Chrome, Mozilla Firefox, Safari, Edge (Chromium), Yandex lub Opera.

Adres

al. Aleja Kijowska 14
30-079 Kraków
woj. małopolskie
Studia odbywają się w siedzibie WSZiB w Krakowie, w siedzibie Partnera merytorycznego - firmy LUQAM, lub w uzasadnionych przypadkach w siedzibie przedsiębiorstwa, gdzie przeprowadzana jest część praktyczna.
Udogodnienia w miejscu realizacji usługi
  • Wi-fi
  • Laboratorium komputerowe

Kontakt

Jakub Gajewski
E-mail
gajewski.jakub@interia.pl
Telefon
(+48) 126 356 820