Artificial intelligence. Machine learning-studia podyplomowe
Możliwość dofinansowania
Artificial intelligence. Machine learning-studia podyplomowe
Numer usługi 2025/09/30/7038/3043396
6 500,00 PLN
brutto
6 500,00 PLNnetto
36,93 PLNbrutto/h
36,93 PLNnetto/h
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Programowanie
- Grupa docelowa usługi
Studia skierowane są do:
- Dla osób zaczynających przygodę z AI i ML: Program rozpoczyna się od podstaw Pythona i teorii uczenia maszynowego, co umożliwia łatwe wprowadzenie do tematu.
- Dla specjalistów IT: Jeśli masz już doświadczenie w programowaniu i chcesz rozwinąć swoje umiejętności w zakresie ML i AI, ten kierunek dostarcza zaawansowanych narzędzi i wiedzy.
- Dla osób pracujących w branżach technologicznych i analitycznych: Program jest idealny dla pracowników sektora IT, finansów, marketingu czy logistyki, którzy chcą wprowadzać innowacyjne rozwiązania oparte na AI.
- Dla liderów projektów i menedżerów: Kurs wyposaża w wiedzę umożliwiającą zarządzanie zespołami pracującymi nad projektami AI, zrozumienie procesów wdrożeniowych i efektywne wykorzystanie technologii chmurowych.
- Dla studentów i absolwentów technicznych: Program stanowi doskonałe uzupełnienie wiedzy teoretycznej o praktyczne umiejętności potrzebne na rynku pracy.
- Minimalna liczba uczestników5
- Maksymalna liczba uczestników20
- Data zakończenia rekrutacji17-10-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi176
- Podstawa uzyskania wpisu do BURart. 163 ust. 1 ustawy z dnia 20 lipca 2018 r. Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce (t. j. Dz. U. z 2024 r. poz. 1571, z późn. zm.)
- Zakres uprawnieństudia podyplomowe
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Potwierdza przygotowanie do projektowania, implementacji i wdrażania rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w tym m.in.. tworzenia modeli ML, ich optymalizacji, integracji z usługami chmurowymi (Azure), wykorzystania narzędzi MLOps oraz budowy aplikacji opartych na przetwarzaniu języka naturalnego, wizji komputerowej i usługach mowyEfekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
| Programuje w języku Python | Wdraża struktury danych (listy, słowniki, numpy arrays) | Test teoretyczny |
| Implementuje regresję liniową z scikit-learn i interpretować wyniki | Test teoretyczny | |
| Stosuje poznaną teorię, rodzaje uczenia i zastosowania ML oraz najważniejszych bibliotek (numpy, pandas, scikit-learn). | Prezentacja | |
| Stosuje podstawowe i zaawansowane techniki uczenia maszynowego | Stosuje zaawansowane techniki regresji (Regresja wielomianowa i regresja Ridge/Lasso) | Test teoretyczny |
| Analizuje dane z użyciem pandas i matplotlib | Prezentacja | |
| Zarządza zespołami pracującymi nad projektami AI | Wdraża procesy wdrożeniowe oraz efektywnie wykorzystuje technologię chmurową | Test teoretyczny |
| Stosuje innowacyjne rozwiązania oparte na AI | Prezentacja |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
TAK
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
TAK
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
TAK
Program
Program
Program studiów podyplomowych na kierunku Artificial intelligence. Machine learning na Uniwersytecie WSB Merito we Wrocławiu.
Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie
Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja
Zaawansowane techniki Uczenia Maszynowego – Ensemble Learning i Regresja
Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji
Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning
Usługi Wizyjne w Azure AI Services
Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services
Usługi Mowy w Azure AI Services
Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT
Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps)
Projekt i egzamin końcowy
Liczba godzin: 176 (minimum 30 punktów ECTS)
Liczba semestrów: 2
Teoria (ok. 30–35% programu). Praktyka (ok. 65–70% programu).
Walidacja: Prezentacja projektu – opracowanie projektu końcowego, wybór problemu do analizy, praca nad projektem, omówienie wyników, przegląd zastosowanych technik, omówienie wykorzystanych technologii.
Egzamin końcowy – test.
Zajęcia odbywają się w sobotę i w niedzielę w godz. 8.30-15.00, w czasie rzeczywistym (wideokonferencje, czaty) realizowane będą z wykorzystaniem indywidualnych kont. Godziny zajęć podane w harmonogramie są godzinami zegarowymi wraz z 30 minutową przerwą, zaś ilość godzin programowych jest podana w godzinach dydaktycznych, przerwy nie wliczają się do czasu trwania usługi.
Zajęcia na studiach prowadzone są w formie ćwiczeń, warsztatów, case study oraz multimedialnych wykładów.
Absolwenci otrzymują świadectwo ukończenia studiów podyplomowych zgodne z przepisami, jakie zostały określone przez Ministerstwo Edukacji i Nauki.
Harmonogram zostanie udostępniony na co najmniej 7 dni przed rozpoczęciem usługi. Potwierdzenie uczestnictwa w co 100% zajęć poprzez rapaporty logowań. Kody dostępowe/ linki zostaną udostępnione na 2 dni przed rozpoczęciem usługi.
Harmonogram
Harmonogram
Liczba przedmiotów/zajęć: 50
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 50 Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Krzysztof Chrzan | Data realizacji zajęć 18-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 50 Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Krzysztof Chrzan | Data realizacji zajęć 18-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 50 Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karol Chwastyniak | Data realizacji zajęć 19-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 50 Wprowadzenie do Machine Learning w Pythonie (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karol Chwastyniak | Data realizacji zajęć 19-10-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 50 Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Beata Zalewa | Data realizacji zajęć 08-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 50 Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Beata Zalewa | Data realizacji zajęć 08-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 50 Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Beata Zalewa | Data realizacji zajęć 09-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 50 Wprowadzenie do Azure i Azure Machine Learning (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Beata Zalewa | Data realizacji zajęć 09-11-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 06-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 06-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 07-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 07-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 50 Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 10-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 50 Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 10-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 50 Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 11-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 50 Algorytmy Uczenia Maszynowego – Klasyfikacja i Klasteryzacja (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 11-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 50 Projekt | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 17-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 19:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 50 Zaawansowane techniki Uczenia Maszynowego – Ensemble Learning i Regresja | Prowadzący Krzysztof Chrzan | Data realizacji zajęć 31-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 50 Zaawansowane techniki Uczenia Maszynowego – Ensemble Learning i Regresja | Prowadzący Krzysztof Chrzan | Data realizacji zajęć 01-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 07-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 07-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 50 Projekt / Seminarium (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 07-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:00 | Godzina zakończenia 16:30 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat zajęć 23 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 08-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 24 z 50 Wprowadzenie do MLOps i przygotowanie modeli do produkcji | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 08-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 25 z 50 Usługi Wizyjne w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Marcin Szeliga | Data realizacji zajęć 28-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 26 z 50 Usługi Wizyjne w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Marcin Szeliga | Data realizacji zajęć 28-02-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 27 z 50 Usługi Wizyjne w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Marcin Szeliga | Data realizacji zajęć 01-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 28 z 50 Usługi Wizyjne w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Marcin Szeliga | Data realizacji zajęć 01-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 29 z 50 PROJEKT | Prowadzący Natalia Piórkowska | Data realizacji zajęć 01-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 15:05 | Godzina zakończenia 16:35 | Liczba godzin 01:30 |
Przedmiot / temat zajęć 30 z 50 Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 21-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 31 z 50 Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 21-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 32 z 50 Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 22-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 33 z 50 Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP) w Azure AI Services (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 22-03-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 34 z 50 Usługi Mowy w Azure AI Services | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 11-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 35 z 50 Usługi Mowy w Azure AI Services | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 11-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 36 z 50 Usługi Mowy w Azure AI Services | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 12-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 37 z 50 Usługi Mowy w Azure AI Services | Prowadzący Karolina Iwańczyk | Data realizacji zajęć 12-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 38 z 50 Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 25-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 39 z 50 Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 25-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 40 z 50 Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 26-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 41 z 50 Azure OpenAI Service – wykorzystanie modeli GPT (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący mgr inż. Marcin Gąstół | Data realizacji zajęć 26-04-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 42 z 50 Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps) (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 16-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 43 z 50 Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps) (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 16-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 44 z 50 Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps) (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 17-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 45 z 50 Zaawansowane wdrożenie modeli AI – konteneryzacja i zarządzanie cyklem życia modelu (MLOps) (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 17-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 46 z 50 Projekt (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 47 z 50 Projekt (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 30-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 48 z 50 Projekt (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 11:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 49 z 50 Projekt (prezentacja, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu) | Prowadzący dr inż. Kamil Musiał | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 14:15 | Liczba godzin 02:15 |
Przedmiot / temat zajęć 50 z 50 Projekt.Egzamin końcowy. Walidacja | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 31-05-2026 | Godzina rozpoczęcia 14:15 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 00:45 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 6 500,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 6 500,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 36,93 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 36,93 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Liczba prowadzących: 8
1 z 8
mgr inż. Marcin Gąstół
Od 2022 odznaczony jako jeden z najmłodszych w Polsce Microsoft Certified Trainer (MCT) oraz inżynier posiadający ponad 10 certyfikacji w technologiach chmurowych, architektury, bezpieczeństwa, AI & ML, baz danych oraz innych w Microsoft Azure.
Doświadczony inżynier w technologiach chmurowych oraz DevOps z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży IT. Posiada wysokie kwalifikacje w zakresie projektowania oraz wdrażania nowej architektury dla Microsoft Azure, re-architektury bieżącego środowiska Azure i migracji lokalnego centrum danych do Microsoft Azure. Jako inżynier DevOps ma do czynienia z wieloma międzynarodowymi klientami. Również jako entuzjasta chmury, świata DevOps oraz innych technologii IT uwielbia szkolić innych w tych zakresach, prowadzi aktywnie programy dla kilku uczelni wyższych oraz korporacji międzynarodowych. Na co dzień odpowiada za dostarczanie quality features podczas rozwijania produktów IT, definiowanie kompleksowych strategii testowych, projektowanie zautomatyzowanych test cases, jak również przeprowadzanie integracji między różnymi systemami, opracowywanie i dostosowywanie frameworków automatyzacji testów i implementację testów automatycznych. Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
Doświadczony inżynier w technologiach chmurowych oraz DevOps z ponad 5-letnim doświadczeniem w branży IT. Posiada wysokie kwalifikacje w zakresie projektowania oraz wdrażania nowej architektury dla Microsoft Azure, re-architektury bieżącego środowiska Azure i migracji lokalnego centrum danych do Microsoft Azure. Jako inżynier DevOps ma do czynienia z wieloma międzynarodowymi klientami. Również jako entuzjasta chmury, świata DevOps oraz innych technologii IT uwielbia szkolić innych w tych zakresach, prowadzi aktywnie programy dla kilku uczelni wyższych oraz korporacji międzynarodowych. Na co dzień odpowiada za dostarczanie quality features podczas rozwijania produktów IT, definiowanie kompleksowych strategii testowych, projektowanie zautomatyzowanych test cases, jak również przeprowadzanie integracji między różnymi systemami, opracowywanie i dostosowywanie frameworków automatyzacji testów i implementację testów automatycznych. Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
2 z 8
dr inż. Kamil Musiał
Certyfikowany tester ISTQB. Obecnie pracownik Tieto na stanowisku Inżynier Testów. Wykładowca Uniwersytetu WSB Merito we Wrocławiu oraz pracownik naukowo-dydaktycznym Politechniki Wrocławskiej. Specjalizuje się w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym, automatyzacji testów oprogramowania oraz technologiach telekomunikacyjnych (LTE, 5G). Posiada wieloletnie doświadczenie jako inżynier ds. integracji oprogramowania w firmie Nokia, a obecnie pracuje jako Software Developer w Tieto. W trakcie swojej kariery zawodowej stale zgłębia zagadnienia AI, programistyczne, telekomunikacyjne, sieciowe, testerskie. Jest certyfikowanym testerem ISTQB i aktywnym trenerem w projektach szkoleniowych. Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
3 z 8
Natalia Piórkowska
Dr inż. Natalia Piórkowska od kwietnia 2025 roku pracuje jako adiunkt na Politechnice Wrocławskiej w katedrze informatyki stosowanej. Działalność naukowa koncentruje się na interdyscyplinarnych projektach z pogranicza medycyny i sektora automotive, w których wykorzystuje metody uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, Internetu Rzeczy oraz robotyki. Komercyjnie zajmuje się wdrażaniem rozwiązań opartych na ML, AI oraz technologiach chmurowych w przedsiębiorstwach, wspierając ich innowacyjny rozwój.
4 z 8
Krzysztof Chrzan
Specjalizuję się w analizie danych, sztucznej inteligencji i programowaniu w Pythonie. Łączę doświadczenie akademickie z praktycznymi projektami, które rozwiązują realne problemy biznesowe i społeczne.
Obszary specjalizacji: Data Science & Machine Learning, SQL, Python, Power BI, Analiza predykcyjna i eksploracyjna, Automatyzacja procesów danych, Edukacja online i szkolenia. Certyfikowany nauczyciel akademicki. Twórca kursu „Introduction to Python” na platformie DataCamp. Prowadzi zajęcia z zakresu analizy danych, sztucznej inteligencji i programowania.
Obszary specjalizacji: Data Science & Machine Learning, SQL, Python, Power BI, Analiza predykcyjna i eksploracyjna, Automatyzacja procesów danych, Edukacja online i szkolenia. Certyfikowany nauczyciel akademicki. Twórca kursu „Introduction to Python” na platformie DataCamp. Prowadzi zajęcia z zakresu analizy danych, sztucznej inteligencji i programowania.
5 z 8
Karol Chwastyniak
Absolwent Wydziału Informatyki i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej, który współtworzył innowacyjny projekt inteligentnego stetoskopu — urządzenia medycznego nowej generacji, zdolnego do bezprzewodowego przesyłania dźwięku i jego cyfrowego przetwarzania. Projekt powstał we współpracy z Uniwersytetem Medycznym we Wrocławiu i zdobył nagrodę specjalną podczas XXVI Forum Teleinformatyki w konkursie „Forum Młodych Mistrzów”
6 z 8
Beata Zalewa
Lead technical architect, certyfikowana AI/.NET Developer oraz specjalistka od spraw bezpieczeństwa i platformy Azure, UEM, mentorka, blogerka. W branży IT od ponad 17 lat. Od ponad 13 lat posiadam tytuł Microsoft Certified Trainer, a także jestem wykładowcą akademickim. DevOps jest obecny w mojej codziennej pracy od wielu lat. Można mnie spotkać jako prelegentkę na konferencjach czy meetupach, mentorkę pomagającą zrozumieć świat IT oraz autorkę artykułów, które można znaleźć w miesięczniku IT Professional czy też w Magazyn Programista. Do moich codziennych zadań należy tworzenie dokumentacji (HLD-LLD-BIG-SOP) dla usług Digital Workplace opartych na Azure, Microsoft Intune, integracja API, przekładanie wymagań użytkowników na konkretne rozwiązania. Interesuje mnie przede wszystkim chmura Azure, tworzenie i utrzymanie aplikacji na tej platformie, bezpieczeństwo, wydajność oraz analiza wymagań.
7 z 8
Marcin Szeliga
Jest doświadczonym specjalistą w obszarze Data Science, z ponad 25-letnią praktyką zawodową, skoncentrowaną na rozwiązaniach z zakresu Microsoft Data oraz AI. Jako Microsoft MVP należy do grona najbardziej rozpoznawalnych ekspertów w Polsce w dziedzinie analizy danych i sztucznej inteligencji. Wieloletnia praca projektowa, liczne publikacje oraz aktywne zaangażowanie w rozwój społeczności branżowej ugruntowały jego pozycję jako cenionego autorytetu w tym obszarze.
8 z 8
Karolina Iwańczyk
Jest doświadczoną programistką z wieloletnią praktyką w branży IT. Ukończyła informatykę na Politechnice Wrocławskiej, specjalizując się w informatyce matematycznej oraz inżynierii oprogramowania, co zapewniło jej solidne podstawy zarówno teoretyczne, jak i praktyczne w zakresie tworzenia systemów informatycznych.
Dodatkowo poszerzyła swoje kompetencje, kończąc studia podyplomowe z zarządzania projektami oraz sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (AI/ML). Na co dzień zajmuje się projektowaniem i rozwijaniem skalowalnych rozwiązań programistycznych, koncentrując się na nowoczesnych technologiach oraz stosowaniu dobrych praktyk inżynierskich.
Dodatkowo poszerzyła swoje kompetencje, kończąc studia podyplomowe z zarządzania projektami oraz sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (AI/ML). Na co dzień zajmuje się projektowaniem i rozwijaniem skalowalnych rozwiązań programistycznych, koncentrując się na nowoczesnych technologiach oraz stosowaniu dobrych praktyk inżynierskich.
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Opracowania autorskie, akty prawne, konspekty, prezentacje, zadania. Przygotowywane do każdego modułu przez prowadzących, zamieszczane w formie elektronicznej na portalu UWSB Merito.
Warunki uczestnictwa
Pamiętaj, że studia podyplomowe możesz zacząć, jeśli masz wykształcenie wyższe (licencjackie, inżynierskie lub magisterskie).Oznacza to, że nie musisz posiadać dyplomu magistra i już po studiach I stopnia możesz zacząć studia podyplomowe. O przyjęciu na studia decyduje kolejność zgłoszeń oraz konieczność złożenia kompletu dokumentów i spełnienia wymogów wynikających z zasad rekrutacji.
UWAGA: W przypadku, gdy nie zbierze się odpowiednia ilość osób, Wykonawca zastrzega sobie prawo do odwołania studiów.
Informacje dodatkowe
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu "Kierunek – Rozwój".
Zawarto umowę z WUP Kraków w ramach projektu "Małopolski pociąg do kariery - sezon 1" oraz "Nowy start w Małopolsce z EURESem".
Zawarto umowę z WUP w Szczecinie w ramach projektu „Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe”
Z usługi mogą również korzystać uczestnicy innych projektów.
Kadra naukowo-dydaktyczna zostanie zamieszczona w karcie usługi na co najmniej 7 dni przed rozpoczęciem usługi.
Szczegółowe informacje na https://www.merito.pl/wroclaw/
Osoby prowadzące usługę rozwojową posiadają doświadczenie zawodowe lub kwalifikacje (w tym również wykształcenie) odpowiednie do rodzaju i zakresu świadczonych usług, zdobytych lub nabytych nie wcześniej niż 5 lat przed datą opublikowania usługi rozwojowej.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Zajęcia zdalne prowadzone są za pośrednictwem aplikacji Microsoft Teams w formie pracy zespołowej wykorzystując czaty, spotkania i rozmowy w wielu oknach, przypięte kanały oraz integrację zadań z aplikacjami. Uczestnicy korzystają z aplikacji Teams w ramach Microsoft Office 365 bezpłatnie.
W celu prawidłowego i pełnego korzystania ze szkolenia należy posiadać urządzenie (komputer, laptop lub smartfon) z dostępem do Internetu, wbudowaną kamerą (opcjonalnie) i mikrofonem, głośnikami (wejście słuchawkowe/ słuchawki)
- komputer z aktualnym systemem operacyjnym Microsoft Windows lub macOS
- aktualna wersja przeglądarki internetowej
- stałe łącze internetowe
Kontakt
Kontakt
MAGDALENA KRZYWIŃSKA
E-mail
magdalena.krzywinska@wroclaw.merito.pl
Telefon
(+48) 713 561 649