Kurs - Specjalista ds. Sztucznej Inteligencji

Szkolenie realizowane jest w godzinach dydaktycznych.

Walidacja prowadzona jest na zasadzie testu elektronicznego z wynikiem generowanym automatycznie.

Test bada wszystkie efekty uczenia się: wiedzę, umiejętności kompetencje społeczne (postawy).

Walidacja online zostanie przeprowadzona w Microsoft Forms, a wyniki testu zostaną wygenerowane automatycznie przez wbudowany mechanizm oceny odpowiedzi. Test składał się z pytań o typie "choice" w trybie single-answer selection (jednokrotnego wyboru). Każde pytanie będzie przypisaną jedną prawidłową odpowiedź, skonfigurowaną na etapie tworzenia formularza. Mechanizm automatycznej walidacji w Microsoft Forms działa na zasadzie porównania odpowiedzi użytkownika z wcześniej zdefiniowaną wartością poprawną. System wykorzystuje algorytm oceny warunkowej, który:

A. Rejestruje odpowiedzi użytkownika i porównuje je z predefiniowaną bazą poprawnych odpowiedzi.

B. Automatycznie przypisuje punktację na podstawie poprawności udzielonych odpowiedzi, zgodnie z wcześniej określonymi wagami.

C. Generuje wynik końcowy, który jest dostępny natychmiast po zakończeniu testu.

D. Cały proces oceny odbywa się bez interwencji użytkownika dzięki wbudowanym funkcjom przetwarzania danych w Microsoft Forms, zapewniając obiektywną i zautomatyzowaną analizę wyników. System samodzielnie zlicza poprawne odpowiedzi i generuje końcowy wynik testu w arkuszu Excel.

W trakcie każdego dnia szkolenia przewidziana jest przerwa 30 min. (wliczona w czas szkolenia).

Liczba godzin teoretycznych szkolenia: 7h (wyrażone w godzinach zegarowych).

Liczba godzin praktycznych szkolenia: 6h30min (wyrażone w godzinach zegarowych).

Cena usługi to koszt przypadający na jednego uczestnika.

Dzień 1: Podstawy technologiczne i zastosowania AI

Moduł 1: Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

• • Pojęcia: AI, machine learning, deep learning, NLP, automatyzacja
  • Rodzaje uczenia: nadzorowane, nienadzorowane, wzmacniające
  • Kluczowe różnice między tradycyjnymi algorytmami a AI
  • Mity i realia związane z AI

Moduł 2: Technologie i narzędzia AI

• • Przegląd popularnych frameworków i platform: Python, scikit-learn, TensorFlow, Google Colab, Hugging Face
  • Proces przygotowania danych: czyszczenie, selekcja cech, podział zbioru
  • Warsztat: budowa prostego modelu ML na przykładowym zbiorze danych

Moduł 3: Praktyczne zastosowania AI w różnych branżach

• • AI w marketingu, sprzedaży, finansach, HR, logistyce
  • Automatyzacja procesów, prognozowanie trendów, analiza klienta
  • Studium przypadku: omówienie rzeczywistego wdrożenia AI i jego wpływu na organizację

Moduł 4: Komunikacja z modelami językowymi (prompt engineering)

• • Typy promptów: informacyjne, decyzyjne, iteracyjne, kreatywne
  • Najlepsze praktyki w projektowaniu promptów
  • Warsztat: budowa efektywnych promptów do rozwiązywania rzeczywistych problemów

Dzień 2: AI w biznesie, projekty i kompetencje miękkie

Moduł 5: Zarządzanie projektami AI

• • Cykl życia projektu AI (CRISP-DM, OSEMN)
  • Zbieranie danych, trenowanie modeli, wdrażanie i monitoring
  • Role w projektach AI: data scientist, inżynier ML, analityk biznesowy
  • Najczęstsze błędy i ryzyka projektowe

Moduł 6: Strategiczne zastosowanie AI w organizacji

• • Identyfikacja obszarów do wdrożenia AI
  • Wskaźniki sukcesu (KPI) projektów AI
  • Warsztat: opracowanie mapy wdrożenia AI w wybranym kontekście biznesowym

Moduł 7: Kompetencje miękkie i etyka w pracy specjalisty AI

• • Prezentowanie wyników AI osobom nietechnicznym
  • Komunikacja i współpraca w zespołach interdyscyplinarnych
  • Odpowiedzialność, przejrzystość, uprzedzenia algorytmiczne (bias) i kwestie etyczne

Moduł 8: Projekt końcowy i ewaluacja

• • feedback trenerski
  • Test końcowy (sprawdzenie wiedzy nabytej podczas szkolenia)
  • Egzamin
  • Podsumowanie i wręczenie certyfikatów

Szkolenie prowadzi do nabycia kwalifikacji.

Materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej.

Uczestnicy otrzymują: materiały autorskie, opracowane przez wykładowcę-praktyka.

Szkolenie realizowane jest w godzinach dydaktycznych, 1 godzina = 45minut (18hx45min=810min, 855min/60min=13h30min zegarowych).

W ramach walidacji prowadzony jest elektroniczny test generujący automatycznie wyniki.

Podstawa do zwolnienia z usługi z VAT: art. 43 ust. 1 pkt 29 ustawy o VAT oraz paragraf 3 ust. 1 pkt 14 rozporządzenia Ministra Finansów z 20 grudnia 2013 r. w sprawie zwolnień od podatku.