AI dla początkujących
AI dla początkujących
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaBiznes / Zarządzanie przedsiębiorstwem
- Identyfikator projektuKierunek - Rozwój
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Szkolenie skierowane jest do osób, które nie mają wcześniejszego doświadczenia z AI, ale chcą poznać podstawy sztucznej inteligencji i jej praktyczne zastosowania. Uczestnikami mogą być przedsiębiorcy, menedżerowie, specjaliści różnych branż (np. marketing, HR, sprzedaż, IT, finanse, logistyka), a także pracownicy firm, którzy chcą rozwijać kompetencje cyfrowe. Szkolenie jest również odpowiednie dla osób planujących wdrożenie AI w swojej organizacji lub chcących zwiększyć swoją konkurencyjność na rynku pracy.
Usługa adresowana również do uczestników projektu Kierunek- Rozwój
- Minimalna liczba uczestników5
- Maksymalna liczba uczestników20
- Data zakończenia rekrutacji06-06-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi8
- Podstawa uzyskania wpisu do BURCertyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z podstawami sztucznej inteligencji (AI) oraz jej praktycznym zastosowaniem w różnych obszarach biznesowych. Uczestnicy zdobędą wiedzę na temat kluczowych pojęć, działania algorytmów AI oraz dostępnych narzędzi, które mogą wspierać automatyzację procesów, analizę danych i podejmowanie decyzji. Szkolenie pozwoli na lepsze zrozumienie możliwości oraz ograniczeń AI, przygotowując uczestników do świadomego wdrażania nowoczesnych technologii w organizacji.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Poznanie podstawowych pojęć związanych z AI, historii sztucznej inteligencji oraz różnic między AI, uczeniem maszynowym (ML) a uczeniem głębokim (DL). | Kryteria weryfikacji Uczestnicy są w stanie poprawnie zdefiniować pojęcia: AI, uczenie maszynowe, uczenie głębokie.Uczestnicy potrafią wskazać główne różnice między AI, ML i DL. Uczestnicy rozumieją rozwój historii AI oraz jej etapy. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Rozróżnianie podstawowych technik uczenia maszynowego oraz rozpoznawanie sytuacji, w których mogą być one zastosowane. | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią wskazać różne techniki uczenia maszynowego (np. uczenie nadzorowane, nienadzorowane, reinforcement learning).Uczestnicy potrafią podać przykłady sytuacji, w których dany typ uczenia maszynowego może zostać zastosowany. Uczestnicy rozumieją, jak dopasować technikę do konkretnego problemu. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Poznanie konkretnych przypadków wykorzystania AI w różnych branżach (np. medycyna, finanse, przemysł). | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią wskazać przynajmniej trzy przykłady zastosowania AI w różnych branżach.Uczestnicy potrafią wyjaśnić, jak AI poprawia efektywność i rozwiązuje konkretne problemy w branżach. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Poznanie podstawowych narzędzi oraz platform umożliwiających korzystanie z AI bez umiejętności programowania. | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią wskazać przynajmniej trzy narzędzia AI dostępne dla początkujących (np. Google AutoML, Microsoft Azure, IBM Watson).Uczestnicy rozumieją, jak wykorzystać te narzędzia do rozwiązywania prostych problemów bez potrzeby programowania. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Nabycie umiejętności wykonywania podstawowej analizy danych z wykorzystaniem prostych narzędzi AI. | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią załadować dane do narzędzia AI.Uczestnicy są w stanie przeprowadzić podstawową analizę danych (np. klasyfikacja, regresja). Uczestnicy potrafią zinterpretować wyniki analizy. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Zrozumienie podstawowych kwestii etycznych i prawnych dotyczących stosowania AI w praktyce. | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią wymienić i wyjaśnić przynajmniej dwa zagadnienia etyczne związane z AI (np. prywatność, uprzedzenia algorytmiczne).Uczestnicy rozumieją podstawowe przepisy prawne dotyczące korzystania z AI (np. RODO, regulacje o ochronie danych). Uczestnicy potrafią wskazać przykłady złamań etycznych lub prawnych związanych z AI. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Utrwalenie zdobytej wiedzy, rozwiązanie ewentualnych wątpliwości oraz otrzymanie wskazówek dotyczących dalszego rozwoju kompetencji w zakresie AI. | Kryteria weryfikacji Uczestnicy potrafią podsumować główne punkty programu.Uczestnicy formułują pytania dotyczące tematów, które wymagają dalszego wyjaśnienia. Uczestnicy otrzymują rekomendacje dotyczące dalszego kształcenia w zakresie AI. | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
- Wprowadzenie do AI
- Podstawy uczenia maszynowego
- AI w praktyce – przykłady zastosowań
- Narzędzia AI dla początkujących – przegląd
- Warsztat: Podstawy analizy danych z AI
- Etyczne i prawne aspekty korzystania z AI
- Podsumowanie szkolenia i sesja pytań
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 10 Otwarcie szkolenia | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:00 | Godzina zakończenia 08:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 10 Pretest | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:15 | Godzina zakończenia 08:30 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 10 Wprowadzenie do AI | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 09:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 10 Podstawy uczenia maszynowego | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:30 | Godzina zakończenia 10:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 10 AI w praktyce, przykłady zastosowań | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 10:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 10 Narzędzia AI dla początkujących, przegląd | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 11:30 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 10 Etyczne i prawne aspekty korzystania z AI | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 13:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 10 Warsztat, podstawy analizy danych z AI | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 13:30 | Godzina zakończenia 14:30 | Liczba godzin 01:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 10 Podsumowanie szkolenia i sesja konsultacyjna uczestników | Prowadzący Dariusz Klimowski | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 14:30 | Godzina zakończenia 15:45 | Liczba godzin 01:15 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 10 Posttest | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 09-06-2025 | Godzina rozpoczęcia 15:45 | Godzina zakończenia 16:00 | Liczba godzin 00:15 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto720,00 PLN
- Koszt przypadający na 1 uczestnika netto720,00 PLN
- Koszt osobogodziny brutto90,00 PLN
- Koszt osobogodziny netto90,00 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Dariusz Klimowski
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymają materiały w dniu świadczenia usługi rozwojowej, po zakończeniu szkolenia w wersji PDF, tj.: prezentacja multimedialna oraz scenariusze.
Uczestnicy otrzymują certyfikat poświadczający uzyskanie kompetencji w zakresie AI dla początkujących.
Warunki uczestnictwa
Warunkiem uczestnictwa jest zapisanie uczestnika na usługę rozwojową przez profil instytucjonalny.
Uczestnik zobowiązany jest stawić się w wyznaczonym terminie realizacji usługi.
Warunkiem uczestnictwa jest również wyrażenie zgody uczestnika na udział w monitoringu szkolenia, tym samym wyrażają zgodę na utrwalenie swojego wizerunku w formie zrzutów ekranu, które będą wykonywane podczas szkolenia. Zrzuty ekranu wykonywane są na potrzeby kontroli/monitoringu oraz wewnętrznej dokumentacji usługodawcy.
Informacje dodatkowe
Termin rozpoczęcia usługi może ulec zmianie oraz może zostać dostosowany do potrzeb uczestników po uprzednim kontakcie z Dostawcą Usługi - Międzynarodowym Instytutem Outsourcingu.
W przypadku udziału w szkoleniu z dofinansowaniem cena szkolenia jest zwolniona z VAT. Natomiast, jeśli uczestnictwo w szkoleniu odbywa się bez dofinansowania, do ceny należy doliczyć 23% VAT.
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek- Rozwój
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Warunki techniczne niezbędne do usługi zdalnej:
1. Narzędzie MS Teams (przed rozpoczęciem usługi uczestnik otrzymuje link, który pozwoli dołączyć do szkolenia).
2. Wymagania sprzętowe - komputer z łączem internetowym.
3. Łącze sieciowe 3G, 4G / LTE ; 2,5 Mb/s.
4. Oprogramowanie - nie ma konieczności instalowania żadnego dodatkowego oprogramowania.
Link umozliwiający udział w usłudze rozwojowej bedzie aktywny przez cały czas trwania szkolenia.
Sprzęt, oprogramowanie i wyposażenie niezbędne do prowadzenia procesu dydaktycznego:
1. Sprzęt komputerowy zapewniający dostęp do platform i technologii chmurowych,
2. Materiały dydaktyczne w formacie PDF.