Sztuczna inteligencja (AI) w pracy i nauce - jak skutecznie korzystać z ChatGPT

Szkolenie odbywa się w godzinach zegarowych.

Część I: Kompetencje AI we współczesnym miejscu pracy – od teorii do praktyki

Moduł 1: Co potrafi AI: Obecne możliwości generatywnej sztucznej inteligencji

Tematy:

• Przegląd obecnych możliwości generatywnej sztucznej inteligencji.
• Zastosowania generatywnej AI w różnych branżach.
• Przykłady przełomowych projektów i badań w dziedzinie generatywnej AI.

Efekty kształcenia:

• Zrozumienie zakresu i możliwości generatywnej sztucznej inteligencji.
• Wiedza o praktycznych zastosowaniach generatywnej AI w różnych sektorach.
• Umiejętność identyfikacji innowacyjnych rozwiązań opartych na generatywnej AI.

Moduł 2: Co nas czeka w rewolucji AI: Trendy, prognozy, zagrożenia

Tematy:

• Przyszłe kierunki rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji.
• Potencjalne wpływy AI na rynek pracy i społeczeństwo.
• Zagrożenia i wyzwania etyczne związane z AI.

Efektykształcenia:

• Wiedza o przyszłych trendach w dziedzinie AI.
• Zrozumienie potencjalnych skutków rewolucji AI dla rynku pracy i społeczeństwa.
• Świadomość zagrożeń etycznych i wyzwań stawianych przez rozwój AI.

Moduł 3: Wprowadzenie do technologii AI – historia i zasady działania sieci neuronowych

Tematy:

• Historia i ewolucja sztucznej inteligencji.
• Podstawy teoretyczne i techniczne sieci neuronowych.
• Zasady działania i przykłady zastosowań sieci neuronowych.

Efektykształcenia:

• Orientacja w historii i podstawowych koncepcjach AI.
• Zrozumienie teoretycznych i technicznych aspektów sieci neuronowych.
• Umiejętność identyfikacji zastosowań sieci neuronowych w różnych kontekstach.

Moduł 4: Uczenie maszynowe i uczenie głębokie

Tematy:

• Podstawy uczenia maszynowego i głębokiego.
• Narzędzia no-code do tworzenia i szkolenia sieci neuronowych.
• Praktyczne przykłady zastosowania uczenia maszynowego i głębokiego.

Efektykształcenia:

• Wiedza o zasadach działania, możliwościach i ograniczeniach uczenia maszynowego i głębokiego.
• Umiejętność korzystania z narzędzi no-code do tworzenia sieci neuronowych.
• Zdolność zastosowania uczenia maszynowego i głębokiego w praktycznych projektach.

Moduł 5: Transformery, duże modele językowe i predykacja kolejnego tokenu

Tematy:

• Wprowadzenie do transformerów i dużych modeli językowych (LLM); działanie i kluczowe koncepje.
• Zastosowania przetwarzania języka naturalnego (NLP) i generacji obrazów.
• Zasady predykcji kolejnego tokenu i ich związek z procesami myślowymi.

Efekty kształcenia:

• Zrozumienie działania i zastosowań transformatorów oraz MML, ich możliwości i ograniczeń.
• Umiejętność wykorzystania technologii NLP i generacji obrazów w praktycznych zastosowaniach.
• Wiedza o mechanizmach predykcji tokenu i ich analogii do ludzkich procesów myślowych.

Moduł 6: Prompt Engineering – teoria i główne techniki inżynierii promptów

Tematy:

• Podstawy i teoria inżynierii promptów.
• Główne techniki i strategie tworzenia skutecznych promptów.
• Studia przypadków i analiza przykładów efektywnego wykorzystania promptów.

Efektykształcenia:

• Zrozumienie teoretycznych podstaw inżynierii promptów.
• Umiejętność stosowania różnych technik tworzenia promptów.
• Zdolność analizowania i projektowania skutecznych promptów dla różnych zastosowań AI.

Moduł 7: Warsztat – praktyczne zastosowanie inżynierii promptów w kontekstach zawodowych

Tematy:

• Praktyczne ćwiczenia z inżynierii promptów.
• Adaptacja promptów do specyficznych zastosowań zawodowych.
• Rozwiązywanie problemów i optymalizacja promptów w scenariuszach biznesowych.

Efektykształcenia:

• Praktyczne umiejętności w projektowaniu i stosowaniu promptów.
• Zdolność dostosowywania promptów do konkretnych potrzeb biznesowych.
• Kompetencje w rozwiązywaniu problemów związanych z inżynierią promptów.

Moduł 8: Praca w symbiozie z AI – metody, postawy, narzędzia

Tematy:

• Zasady efektywnej współpracy człowieka z AI.
• Rozwijanie postaw i metod pracy sprzyjających symbiozie z AI.
• Przegląd i analiza narzędzi wspierających współpracę z AI.

Efektykształcenia:

• Wiedza o kluczowych zasadach współpracy człowieka z AI.
• Umiejętność tworzenia środowiska pracy, które sprzyja efektywnej symbiozie z AI.
• Znajomość narzędzi i metod ułatwiających integrację AI w codziennej pracy.

Moduł 9: Tworzenie agentów GPT

Tematy:

• Podstawy projektowania i implementacji agentów GPT.
• Zastosowania agentów GPT w różnych dziedzinach i branżach.
• Case study i analiza best practices w tworzeniu agentów GPT.

Efektykształcenia:

• Umiejętność projektowania i implementowania agentów GPT.
• Zrozumienie praktycznych zastosowań agentów GPT w różnych kontekstach zawodowych.

• Zdolność do analizowania przypadków użycia agentów GPT i adaptacji najlepszych praktyk do własnych projektów.

Moduł 10: Generatywna AI w organizacjach: przegląd zastosowań

Tematy:

• Analiza przypadków użycia generatywnej AI w różnych branżach i działach organizacji.
• Ocena wpływu generatywnej AI na efektywność, innowacyjność i skalowanie biznesu.
• Przykłady transformacji procesów biznesowych dzięki generatywnej AI.

Efektykształcenia:

• Umiejętność identyfikowania i oceny potencjalnych zastosowań generatywnej AI w organizacji.
• Kompetencje w ocenie wpływu generatywnej AI na różne aspekty działalności firmy.
• Zdolność do proponowania innowacyjnych rozwiązań AI dla konkretnych wyzwań biznesowych.

Moduł 11: Prawny wymiar AI: wyzwania i ograniczenia

Tematy:

• Omówienie prawnych aspektów związanych z implementacją i użytkowaniem AI.
• Analiza przypadków dotyczących etyki, prywatności i zgodności z regulacjami.
• Strategie zarządzania ryzykiem i compliance w kontekście AI.

Efekty kształcenia:

• Wiedza o kluczowych aspektach prawnych i etycznych związanych z AI.
• Umiejętność oceny ryzyka i tworzenia strategii compliance w kontekście technologii AI.
• Zdolność do kształtowania odpowiedzialnego podejścia do wykorzystania AI w biznesie.

Każdy uczestnik szkolenia otrzyma od organizatora materiały szkoleniowo - dydaktyczne w formie elektornicznej.

Szkolenie będzie przeprowadzone w formie stacjonarnej, natomiast walidacja usługi odbędzie się w formie zdalnej w czasie rzeczywistym.