Podstawy sztucznej inteligencji z ESG oraz Zielonymi Kompetencjami – kurs cyfrowy dla początkujących

Moduł 1 – Wprowadzenie do AI i jej zastosowań

Czas trwania: 3h

Forma: Interaktywne materiały e-learningowe + quiz wiedzy

Zakres tematyczny:

• • Definicja i historia rozwoju AI
  • Typy AI: narrow AI vs. general AI
  • Przykłady zastosowań AI w życiu codziennym, pracy i gospodarce
  • Mity i fakty o AI

Efekty cząstkowe:

• • Wyjaśnia podstawowe pojęcia związane z AI
  • Rozpoznaje realne i potencjalne zastosowania AI
  • Weryfikuje popularne przekonania o AI

Moduł 2 – Podstawy techniczne AI

Czas trwania: 3h

Forma: Symulacje, animacje, test wiedzy

Zakres tematyczny:

• • Algorytmy i dane: czym uczą się modele
  • Różnice między AI, ML i Deep Learning
  • Wprowadzenie do sieci neuronowych
  • LLM (np. ChatGPT, Claude) – jak działają i skąd biorą odpowiedzi

Efekty cząstkowe:

• • Wyjaśnia mechanizmy uczenia maszynowego
  • Opisuje zasady działania dużych modeli językowych
  • Analizuje wpływ danych treningowych na jakość AI

Moduł 3 – Przegląd narzędzi AI

Czas trwania: 3h

Forma: Demonstracje + ćwiczenia praktyczne

Zakres tematyczny:

• • Narzędzia tekstowe: ChatGPT, Claude, Gemini
  • Narzędzia graficzne: DALL·E, Midjourney
  • AI w produktywności: Copilot, Notion AI
  • Specjalistyczne narzędzia branżowe

Efekty cząstkowe:

• • Rozróżnia i porównuje popularne narzędzia AI
  • Dobiera narzędzie do konkretnego zadania
  • Przeprowadza proste operacje w wybranych narzędziach

Moduł 4 – AI i zrównoważony rozwój (ESG)

Czas trwania: 3h

Forma: Studium przypadku + analiza danych

Zakres tematyczny:

• • Emisje i ślad węglowy AI (LLM, data centers)
  • Green AI – strategie ograniczania zużycia energii
  • AI w raportowaniu ESG i ocenie zrównoważenia
  • Społeczne i środowiskowe aspekty wdrażania AI

Efekty cząstkowe:

• • Ocenia wpływ technologii AI na środowisko
  • Analizuje dane środowiskowe z wykorzystaniem narzędzi AI
  • Wskazuje przykłady zastosowań AI w praktyce ESG

Zielone kompetencje (GreenComp): Myślenie systemowe, zrozumienie wpływu na środowisko, działania transformacyjne

Moduł 5 – Zielone kompetencje z AI

 Czas trwania: 4h

Forma: Warsztat + projekt praktyczny

Zakres tematyczny:

• • Wykorzystanie AI w monitoringu środowiskowym
  • Optymalizacja procesów zmniejszających emisje
  • Narzędzia AI wspierające analizę danych ekologicznych
  • Mini-projekt: Zielona transformacja wspierana przez AI

Efekty cząstkowe:

• • Projektuje rozwiązania AI wspierające ekotransformację
  • Integruje wiedzę środowiskową z technologiami cyfrowymi
  • Tworzy rozwiązania wspierające cele SDGs

Zielone kompetencje (GreenComp): Podejmowanie działań transformacyjnych, krytyczne myślenie, współpraca

Moduł 6 – Prompt Engineering

Czas trwania: 4h

Forma: Ćwiczenia praktyczne z feedbackiem

Zakres tematyczny:

• • Zasady tworzenia skutecznych promptów
  • Techniki: zero-shot, few-shot, chain-of-thought
  • Tworzenie promptów do zadań ESG
  • Praktyka z różnymi modelami AI

Efekty cząstkowe:

• • Tworzy trafne i skuteczne prompty
  • Modyfikuje prompt w zależności od celu i modelu
  • Analizuje wpływ formułowania promptu na wynik

Moduł 7 – AI w pracy z ESG

Czas trwania: 2h

Forma: Case study + projekt indywidualny

Zakres tematyczny:

• • Automatyzacja zadań biurowych w organizacjach ESG
  • Generowanie raportów, dokumentów, analiz
  • AI w ocenie ryzyk środowiskowych i społecznych
  • Mini-projekt: zastosowanie AI w codziennej pracy

Efekty cząstkowe:

• • Praktycznie wykorzystuje AI do celów zawodowych
  • Ocenia efektywność automatyzacji z perspektywy ESG
  • Tworzy własny plan zastosowania AI

Moduł 8 – Etyka i bezpieczeństwo AI

Czas trwania: 1h

Forma: Dyskusje i analiza scenariuszy

Zakres tematyczny:

• • Ryzyka i bias algorytmiczny
  • Prywatność i bezpieczeństwo danych
  • Wpływ AI na zatrudnienie i prawa człowieka
  • Zasady odpowiedzialnego użycia AI

Efekty cząstkowe:

• • Rozpoznaje zagrożenia etyczne i prawne
  • Wskazuje sposoby minimalizacji ryzyk
  • Formułuje zasady odpowiedzialnego stosowania AI

Moduł 9 – Projekt końcowy + ewaluacja

Czas trwania: 1h

Forma: Prezentacja + test końcowy

Zakres tematyczny:

• • Realizacja projektu łączącego AI z ESG
  • Prezentacja rezultatów
  • Test wiedzy podsumowujący
  • Autoewaluacja i ścieżki dalszego rozwoju

Efekty cząstkowe:

• • Integruje wiedzę z całego kursu
  • Rozwiązuje praktyczny problem z wykorzystaniem AI
  • Prezentuje i uzasadnia swoje rozwiązania

_________________________________________________________________________________________

Warunki organizacyjne realizacji usługi

Forma realizacji

Usługa rozwojowa realizowana jest w formie stacjonarnej, w sali szkoleniowej przystosowanej do pracy z narzędziami cyfrowymi i edukacyjnymi.

Zajęcia prowadzone są w godzinach dydaktycznych (1h = 45 minut), w blokach szkoleniowych połączonych z praktyką i ewaluacją.

Każdy dzień szkoleniowy trwa 6 godzin dydaktyczych i obejmuje zarówno część wykładową, jak i ćwiczenia oraz projektowanie własnych rozwiązań.

W ramach każdego dnia przewidziano:

• • 1 przerwę obiadową (min. 20 minut), planowaną w godzinach 13:00–14:00,
  • 2 krótsze przerwy kawowe (po ok. 10 minut), rozmieszczone równomiernie.

Wszystkie przerwy są wliczane w czas trwania usługi rozwojowej, zgodnie z zasadami BUR.

Walidacja efektów uczenia się (m.in. quizy, prezentacje, analiza przypadków, test końcowy) stanowi integralną część usługi i odbywa się w jej ramach.

W ostatnim dniu kursu przeprowadzany jest projekt końcowy oraz test podsumowujący, stanowiące podstawę certyfikacji i oceny kwalifikacji.

Czas trwania

• • Łącznie: 24 godziny dydaktyczne (18 godzin zegarowych)
  • Realizacja: 3 dni szkoleniowe po 6 godzin dydaktycznych dziennie (2 x 90 minut przed i po przerwie obiadowej)
  • Możliwość realizacji w formule ciągłej (3 dni z rzędu) lub weekendowej (np. pt–nd)

Lokalizacja i infrastruktura

• • Szkolenie odbywa się w sali multimedialnej wyposażonej w:
  • rzutnik lub monitor 65''+,
  • szybkie łącze internetowe (min. 50 Mb/s),
  • dostęp do sieci Wi-Fi dla uczestników,
  • stanowiska komputerowe lub możliwość korzystania z własnych laptopów,
  • zasilanie dostępne przy każdym stanowisku.
  • Sala zapewnia odpowiednie oświetlenie, wentylację oraz ergonomiczne warunki pracy (fotele z podparciem, stoły warsztatowe).
  • Lokal dostosowany jest do potrzeb osób z niepełnosprawnością ruchową (podjazd, toaleta, szerokie drzwi).

Wymagania techniczne wobec uczestników

• • Uczestnicy mogą pracować na sprzęcie własnym lub zapewnionym przez organizatora.
  • Wymagania minimalne: komputer z przeglądarką Chrome/Firefox, dostęp do Wi-Fi, możliwość logowania się do narzędzi AI (np. ChatGPT, Canva, DALL·E).
  • Organizator zapewnia pomoc w założeniu kont oraz instrukcje obsługi.

Materiały dydaktyczne

Każdy uczestnik otrzymuje:

• • drukowany i elektroniczny podręcznik szkoleniowy,
  • zeszyt ćwiczeń z przykładami promptów i analiz,
  • dostęp do bazy narzędzi AI oraz zasobów ESG/Green AI,
  • zestaw plików z ćwiczeniami, case studies i szablonami projektowymi.

Wsparcie edukacyjne

• • Trenerzy obecni na sali przez cały czas trwania zajęć.
  • Zapewniona pomoc techniczna w zakresie logowania i korzystania z aplikacji AI.
  • Możliwość zadawania pytań w czasie rzeczywistym oraz konsultacji indywidualnych w trakcie przerw.
  • Opcjonalny dostęp do forum online po szkoleniu (dla kontynuacji wsparcia).

Logistyka i organizacja

• • Organizator zapewnia:
  • materiały piśmiennicze, notatniki, markery,
  • dostęp do wody, kawy/herbaty, przekąsek,
  • lunch w przypadku szkolenia całodziennego,
  • formularze ewaluacyjne i potwierdzenia udziału.

Każdy uczestnik otrzymuje:

• • drukowany i elektroniczny podręcznik szkoleniowy,
  • zeszyt ćwiczeń z przykładami promptów i analiz,
  • dostęp do bazy narzędzi AI oraz zasobów ESG/Green AI,
  • zestaw plików z ćwiczeniami, case studies i szablonami projektowymi.

Uzasadnienie zgodności z dokumentami strategicznymi

1. PRT 2030 – Program Rozwoju Technologii

Szkolenie jest zgodne z priorytetami obszaru „Zielone technologie i GOZ” wskazanego w dokumencie „PRT 2019–2030, Załącznik 1”, poprzez:

• • rozwijanie kompetencji w zakresie analizy śladu środowiskowego technologii cyfrowych,
  • zdobywanie praktycznych umiejętności optymalizacji energetycznej rozwiązań AI (green AI),
  • zastosowanie AI do projektowania rozwiązań ESG i GOZ,
  • promowanie kompetencji kluczowych dla zielonej transformacji: przewidywania wpływu, współodpowiedzialności, myślenia systemowego.

„Kształcenie kompetencji przyszłości powinno obejmować także umiejętność oceny wpływu środowiskowego i działania w sposób odpowiedzialny klimatycznie.” (PRT 2030)

2. RSI – Regionalne Strategie Innowacji

Szkolenie odpowiada inteligentnym specjalizacjom regionalnym (np. cyfrowa transformacja, zielone miasta, GOZ), dzięki:

• • integracji technologii AI z analizą danych środowiskowych i społecz