Agenci AI i automatyzacja procesów biznesowych (low-code / no-code) - kurs on-line na żywo - Graj po Zielone
Agenci AI i automatyzacja procesów biznesowych (low-code / no-code) - kurs on-line na żywo - Graj po Zielone
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Aplikacje biznesowe
- Identyfikatory projektówMałopolski Pociąg do kariery
- Grupa docelowa usługi
Kurs skierowany jest do osób zainteresowanych automatyzacją procesów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Uczestnicy szkolenia poznają praktyczne zastosowania agentów AI, w celu optymalizacji i automatyzacji pracy w obszarach biznesu, marketingu, obsługi klienta, analizy danych, czy też zielonej gospodarki.
Udział w szkoleniu nie wymaga doświadczenia programistycznego, jest ono realizowane z zastosowaniem rozwiązań low-code/no-code.
Kurs adresowany jest zarówno do osób interesujących się rozwojem AI, jak również kadry kierowniczej, managerów, analitytów, osób odpowiedzialnych za wdrażanie auomatyzacji, a także ekspertów z sektora zielonej gospodarki, gdzie AI wspiera procesy optymalizacji i zrównoważonego rozwoju.
Usługa adresowana również do uczestników proj.: Kierunek Rozwój, Małopolski Pociąg do Kariery, Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe, Graj po Zielone, FESL 5.15, 6.6, 10.17 z woj. śląskiego, bonów szkoleniowych z woj. łódzkiego oraz uczestników innych programów dof.
- Minimalna liczba uczestników8
- Maksymalna liczba uczestników16
- Data zakończenia rekrutacji15-12-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi40
- Podstawa uzyskania wpisu do BURZnak Jakości Małopolskich Standardów Usług Edukacyjno-Szkoleniowych (MSUES) - wersja 2.0
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Szkolenie przygotowuje uczestników do samodzielnego tworzenia, konfiguracji i wdrażania Agentów AI, wspierających procesy optymalizacji, automatyzacji i zrównoważonego rozwoju.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Posługuje się wiedzą z zakresu tworzenia agentów AI | Kryteria weryfikacji charakteryzuje kluczowe pojęcia związane z agentami AI | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kryteria weryfikacji wskazuje zasady działania agentów AI | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Kryteria weryfikacji charakteryzuje metody podejmowania decyzji przez agentów AI | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Efekty uczenia się Tworzy agentów AI | Kryteria weryfikacji dostosowuje wybór dostępnych narzędzi w celu budowy Agenta | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kryteria weryfikacji wskazuje sposoby integracji Agentów z zewnętrznymi narzędziami | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Kryteria weryfikacji tworzy własnego Agenta AI w celu automatyzacji procesu | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Metoda walidacji Analiza dowodów i deklaracji | ||
Efekty uczenia się Współpracuje i komunikuje się z innymi członkami zespołu | Kryteria weryfikacji wskazuje prawidłowe sposoby komunikacji interpersonalnej | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Efekty uczenia się Posługuje się wiedzą z zakresu zrównoważonego rozwoju, niezbędną do pracy w sektorze zielonej gospodarki | Kryteria weryfikacji charakteryzuje główne poglądy na temat zrównoważonego rozwoju | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kryteria weryfikacji charakteryzuje zasady środowiskowe 6R i wskazuje sposoby ich uwzględnienia w projektowaniu rozwiązań IT | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Kryteria weryfikacji wskazuje możliwości automatyzacji procesów / stosowania Agentów AI w sektorach zielonej gospodarki | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie | |
Efekty uczenia się Korzysta z agentów AI do optymalizacji procesów w oaprciu o dane środowiskowe | Kryteria weryfikacji Wskazuje zastosowania agentów AI do analiz,monitoringu i raportowania danych środowiskowych | Metoda walidacji Test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie |
Kryteria weryfikacji tworzy własnego Agenta AI w celu automatyzacji analizy danych środowiskowych | Metoda walidacji Analiza dowodów i deklaracji |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Inne kwalifikacje
Uznane kwalifikacje
Informacje
- Podstawa prawna dla Podmiotów / kategorii Podmiotówuprawnione do realizacji procesów walidacji i certyfikowania na mocy innych przepisów prawa
- Nazwa Podmiotu prowadzącego walidacjęCodebrainers Sp. z o.o.
- Podmiot prowadzący walidację jest zarejestrowany w BURTak
- Nazwa Podmiotu certyfikującegoCodebrainers Sp. z o.o.
- Podmiot certyfikujący jest zarejestrowany w BURTak
Program
Program
Dzięki szkoleniu zdobędziesz umiejętności samodzielnego tworzenia inteligentnych agentów wyposażonych w pamięć, zdolność zaawansowanego rozumowania oraz możliwość korzystania z zewnętrznych narzędzi. Dzięki praktycznym ćwiczeniom i projektom nauczysz się również projektować i zarządzać systemami wieloagentowymi, które współdziałają w realizacji bardziej złożonych zadań.
Uczestnicy kursu opanowują podstawy projektowania i wdrażania agentów AI, począwszy od koncepcji architektury i kluczowych komponentów agenta, aż po tworzenie pierwszych agentów integrujących się z zewnętrznymi usługami i API. W trakcie zajęć poznają różnice między klasycznymi chatbotami, a nowoczesnymi agentami AI, mechanizmy podejmowania decyzji oraz metody rozszerzania możliwości agentów o dodatkowe funkcje, takie jak przeszukiwanie baz wiedzy, analiza dokumentów czy automatyzacja działań w narzędziach biurowych. Omawiane są również zagadnienia związane z integracją agentów z systemami biznesowymi (CRM, ERP, e-mail, kalendarze) oraz wykorzystaniem platform low-code/no-code (np. LangFlow, Flowise, Miro) do szybkiego i zrównoważonego budowania rozwiązań.
W drugiej części kursu uczestnicy zdobywają umiejętności pracy z zaawansowanymi technikami, takimi jak multi-agenci i systemy zespołowe, w których różne role (planista, wykonawca, analityk) współpracują ze sobą w celu realizacji złożonych zadań. Poznają metody definiowania narzędzi (tools), korzystania z pamięci krótkotrwałej i długotrwałej, a także wykorzystania reasoning (Chain of Thought, Tree of Thought) do poprawy jakości i wiarygodności działania agentów. Ważnym elementem szkolenia jest również bezpieczeństwo, monitoring i audyt agentów oraz praktyczne strategie wdrożeniowe w firmach.
Podczas szkolenia omawiane są możliwości wykorzystania rozwiązań AI w sektorach zielonej gospodarki, natomiast ćwiczenia praktyczne integrują wiedzę i umiejętności techniczne z wiedzą o zielonej gospodarce, umożliwiając tym samym poznanie rozwiązań AI w kontekście oceny wpływu człowieka na środowisko naturalne.
--
STRUKTURA KURSU:
- kurs obejmuje 40h dydaktycznych (45 min) = 30h zegarowych (60 min)) prowadzonych na żywo (on-line) - w tym ok. 10h teoretycznych i 30h praktycznych;
- całość kursu prowadzona jest na żywo (on-line), na platformie webinarowej, w formule no-code/low-code - bez koniecnzosci umiejętności programowania, przez cały czas z trenerem;
- dodatkowo planowana jest samodzielna praca własna kursantów w domu (ćwiczenia, projekty), z możliwością konsultacji na platformie Slack - praca ta pozwala utrwalić zdobyta podczas zajęć wiedzę i nie jest wliczana do czasu trwania usługi (nie jest to obowiązkowe).
- grupa liczy maksymalnie 16 os. i jest jedną z najmniejszych grup na rynku
--
PROGRAM:
Czym są Agenci AI + wprowadzenie do zielonej gospodarki
Dowiedz się, jak agenci AI zrewolucjonizują Twoją pracę! Poznaj podstawy i zbuduj pierwszego działającego Agenta bez kodowania.
- jak Agenci AI mogą wspierać automatyzacje działań
- praktyczne case-studies (np. obsługa klienta, sprzedaż, kontakt, rekomendacje środowiskowe, HR)
- klasyczny chatbot vs. Agent AI
- definicja, typologia i kluczowe cechy agentów, min.: pamięć, samodzielność oraz zdolność do podejmowania decyzji
- komponenty Agenta, architektury LLM, przegląd bibliotek i frameworków
- agent canvas w Miro i skuteczne promptowanie
- pierwszy działający Agent bez kodowania
- wprow. do ziel.j gosp., charakterystyka głównych poglądów dotyczących zrównoważonego rozwoju, zasady środowiskowe 6R, rola Funduszu Sprawiedliwej Transf.
- przykłady wykorzystywania narzędzi cyfrowych w kontekście transformacji gosp. - możliwości wykorzystania Agentów AI w celu realizacji celów zrównoważonego rozwoju
- przykłady ćw./proj..: budowa własnego “agenta informacyjnego”, który odpowiada na pytania na bazie treści z sieci / wybranych źródeł, generowanie przez agenta rekomendacji na bazie aktualnych danych środowiskowych (np. czy iść biegać, jaka jest jakość powietrza, jak dojechać do celu itd.), “agent FAQ”
Tworzenie i rozwijanie Agentów AI w praktyce
Od procesu do inteligentnej automatyzacji - zamień codzienne i powtarzalne czynności w zautomatyzowane procesy wspierane przez AI.
- Agent jako osobisty asystent lub zautomatyzowany konsultant - projekt agenta realnie wspierającego codzienną pracę zespołu
- mapowanie procesów i przełożenie ich na strukturę Agenta
- tworzenie logicznych sekwencji działań, zdolność zaawansowanego rozumowania - reasoning (Chain of Thought, Tree of Thought)
- toolsy - nauka wykonywania konkretnych zadań przez agenta (e-mail, excel, kod itd.)
- świadome planowanie procesów – automatyzacja tylko tam, gdzie realnie oszczędza zasoby
- interwencja człowieka (HITL) mierzenie efektywności
- przykłady ćw./proj.: “triage skrzynki pocztowej” - kategoryzacja wiadomości, tworzenie podsumować, eskalowanie do człowieka (HITL), “asystent zespołu” - cotygodniowe podsumowywanie zadań i przypomnienia (powiadomienia, listy działań), “Smart travel” - proponowania wariantów podróży o najmniejszym wpływie środowiskowym, “Mini ROI” - szacowanie oszczędności czasu, kosztów i zasobów środowiskowych po wdrożeniu agenta.
Agenci z wiedzą i narzędziami (RAG + Tools)
Stwórz bardziej zaawansowanych agentów, korzystających z dokumentów i wykonujących konkretne zadania.
- formułowanie odpowiedzi przez AI na podstawie załadowanych plików i notatek
- pamięć krótkotrwała i długotrwała - RAG vs LangChain Memory
- dodawanie narzędzi (tools) do agenta – generowanie raportów, klasyfikacja, zapis danych
- budowa agenta, który łączy wiedzę, pamięć i integrację (Sheets, Slack, e-mail)
- implementacja agenta z dostępem do zewnętrznego API
- tworzenie przejrzystych i bezpiecznych systemów, wspierających zrównoważony rozwój
- przykładowe ćw./proj.: “RAG dla procedur” - agent odpowiadający na pytania z dokumentów oraz zapisujący wnioski, “Agent raportujący” - generowanie raportów (tekst/markdonw/pdf) i wysyłanie ich do wybranych członków zespołu, “Raporty środowiskowe” - łączenie różnych wskaźników środowiskowych i przygotowywanie streszczenia dla wybranego obszaru, “Toolbox” - wysyłanie powiadomień, tworzenie rekordów, aktualizacja arkuszy / list
Multi-agenci i automatyzacja procesów
Dowiedz się, jak tworzyć zespoły Agentów AI, współpracujące nad rozwiązaniem złożonych problemów.
- układ Planner–Executor–Reviewer, czyli planowanie, działanie i kontrola jakości
- testowanie praktycznych przypadków: Digital Waiter i Triage skrzynki mailowej
- integracja agenta z zewnętrznymi narzędziami – od Gmaila po Arkusze Google i Slacka.
- omówienie wpływu technologii na środowisko i społeczeństwo
- przykłady ćw./proj.: “Digital Waiter” - multi agent do obsługi zgłoszeń / zamówień (kolejka -> realizacja -> kontrola), “ESG mini-raport” - Planner planuje źródła i kroki, Executor zbiera i liczy wskaźniki, Reviewer sprawdza spójność i publikuje wyniki, “Triage + HITL 2.0” - Planner rozdziela, Executor odpowiada, Reviewer nadzoruje i wzywa człowiek
Efektywność, bezpieczeństwo i projekt końcowy
Zadbaj o jakość, bezpieczeństwo oraz minimalizację zasobów środowiskowych
- odpowiedzialne korzystanie z AI (jakość, bezpieczeństwo, RODO, minimalizacja zasobów środowiskowych)
- debugowanie, testowanie i mierzenie ROI agentów
- zasady bezpiecznego użycia danych i przejrzystości działania AI
- aspekty etyczne i środowiskowe w zakresie rozwoju agentów AI - dlaczego AI może być (nie)ekologiczny? - duże modele, wzrost energii przy trenowaniu, nadmiar generowanych mediów itd.
- kompletny, gotowy do prezentacji projekt agenta
- przykładowe ćw./proj.: “Włącz monitoring” - obserwowalność agenta, śdy, graf kroków, metryki, “Testy A/B” - porównanie wariantów promptu / procesu, omówienie wyników, zasobooszczędność i wpływ na środowisko, “Audyt mini raportu” - ocena rzetelności i spójności wniosków (Reviewer, HITL).
- projekt końcowy - Agent AI wspierający zrównoważony rozwój w wybranym obszarze (w tym integracja narzędziowa + monitoring)
Dzięki praktycznym warsztatom uczestnicy uczą się samodzielnie projektować, budować i testować Agentów AI, integrować ich z popularnymi narzędziami (np. Google, Notion, Slack, API), a także tworzyć zespoły agentów współpracujących ze sobą.
Ćwiczenia przygotowane zostały w taki sposób, aby umiejętności techniczne powiązać z realnymi problemami i wskazać, w jaki sposób wdrożenie Agentów może wpływać na zrównoważony rozwój poprzez zwiększenie efektywności oraz automatyzację i optymalizację procesów w zielonej gosp.
Agenci mogą wspierać organizacje w takich obszarach jak optymalizacja zuż. energii i zasobów, monitorowanie emisji i odpadów, rozwój inteligentnych systemów transp., smart grids czy analiza danych środ.. Dzięki automatyzacji i personalizacji, Agenci przyczyniają się do zwiększenia efektywności biznesowej, jak i do redukcji kosztów oraz wpływu na środowisko..
Dzięki przekazywaniu umiejętności ogólnych niezbędnych do pracy w sektorze zielonej gospodarki, szkolenie przyczynia się również do tworzenia tzw. “zielonych miejsc pracy” zarówno w sektorach zielonej gospodarki, jak również w sektorach tradycyjnych.
–
- aby osiągnąć zakładany cel realizacji usługi, uczestnik powinien być obecny w trakcie zajęć zdalnych w czasie rzeczywistym
- walidacja efektów kształcenia odbywa się w formie testu cyfrowego z wynikiem generowanym automatycznie oraz analizy dowodów i deklaracji
--
W harmonogramie zostały ujęte przerwy między zajęciami ale nie wliczają się one do całkowitego czasu trwania usługi
Dodatkowe informacje odnośnie walidacji:
Na zakończenie kursu zostanie przeprowadzony egzamin potwierdzający nabycie kwalifikacji (test w formie cyfrowej z wynikiem generowanym automatycznie).
Dod. zaplanowano walidację wybranych kryteriów w formie analizy dowodów i deklaracji. Analiza dowodów i deklaracji odbywa się poza zajęciami i jest prowadzona przez walidatora.
W harm., w poz. dot. walidacji, podano walidatora, niemniej egzamin nadzorowany jest przez prowadzącego zajęcia (osoba ta nie ingeruje w jego wypełniania) - zgodnie z FAQ BUR - pytanie #12204.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 13 Agenci AI + wprowadzenie do zielonej gospodarki (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 16-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 13 Agenci AI + wprowadzenie do zielonej gospodarki (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 18-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 13 Agenci AI + wprowadzenie do zielonej gospodarki (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 20-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 13 przerwa | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 20-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 13 Tworzenie i rozwijanie Agentów AI w praktyce(on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 20-12-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 15:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 13 Tworzenie i rozwijanie Agentów AI w praktyce(on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 08-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 13 Agenci z wiedzą i narzędziami (RAG + Tools) (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 13-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 13 Agenci z wiedzą i narzędziami (RAG + Tools) (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 15-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 13 Multi-agenci i automatyzacja procesów (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 17-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 13 przerwa | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 17-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:30 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 13 Multi-agenci i automatyzacja procesów (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 17-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 12:30 | Godzina zakończenia 15:30 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 13 Efektywność, bezpieczeństwo i projekt końcowy (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 20-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 20:15 | Liczba godzin 02:15 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 13 Walidacja efektów kształcenia ,egzamin w formie cyfrowej /analiza dowodów i deklaracji | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-01-2026 | Godzina rozpoczęcia 20:15 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:45 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 800,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 800,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 120,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 120,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji brutto | Cena 50,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt walidacji netto | Cena 50,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania brutto | Cena 50,00 PLN |
Rodzaj ceny W tym koszt certyfikowania netto | Cena 50,00 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Bartek Bilski
Doświadczenie, m.in.: obecnie, Data Scientist, Allegro, 2023 - 2024, Data Scientist, Kokoro Global, 2022, Data Analyst, Cord, 2020 - 2021, Mortgage Advisor. Wykształcenie: Uniwersity of Bath (Data Science)(2022) oraz University of West of England (Matematyka i Statystyka)(2017). Dodatkowe szkolenia, m.in.: Azure Databricks, Databricks Data + AI World Tour London, IRX @ DTX + UCX.
Posiada dośw. w zakresie ziel. komp. W okresie ostatnich 5 lat: m.in.: analizy i projekt segmentacji(GivEnergy Ltd., magazyny energii), skupiający się na odnawialnych źródłach energii i działaniach proekologicznych, z wykorzystaniem ML oraz modeli LLM (GPT).
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
W ramach szkolenia uczestnik otrzymuje:
- dostęp do materiałów oraz ćwiczeń podsumowujących zdobytą wiedzę (materiały on-line formie pdf / html / jupyter notebook / github)
- zbiory danych wykorzystywane podczas ćwiczeń
- bezpłatną licencję edukacyjną na wybrane IDE Jetbrains - dla osób chętnych
- dostęp do kanałów Slack dedykowanych szkoleniu;
- dostęp do nagrań z odbytych zajęć
Warunki uczestnictwa
- uczestnicy kursu nie muszą mieć żadnego wcześniejszego doświadczenia w zakresie programowania
- w szkoleniu mogą wziąć udział zarówno osoby, które myślą o przyszłej pracy w roli data scientist, jak również kadra kierownicza i pracownicy sektora zielonej gospodarki, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżącej działalności.
- w przypadku korzystania z dofinansowania, warunkiem uczestnictwa jest zapisanie się przez BUR wraz z podaniem aktualnego ID wsparcia.
Informacje dodatkowe
- zapisanie się w BUR nie jest jednoznaczne z zarezerwowaniem miejsca. W celu potwierdzenia miejsca prosimy o dodatkowy kontakt telefoniczny, mailowy, lub za pośrednictwem messengera albo www
- zawarto umowę z WUP w Krakowie w ramach projektu Małopolski Pociąg do Kariery
- zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek Rozwój
- zawarto umowę z WUP w Szczecinie w ramach projektu Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe
- usługi dedykowane również uczestnikom innych programów dofinansowań
- zdobyte kompetencje dotyczą cyfrowej transformacji
- podstawa zwolnienia z VAT: Dz.U.2013.1722, art. 3, ust. 1, pkt. 14 - usł. kszt. zaw. lub przekw. zaw., fin. w co najmniej 70% ze środków publ. - podstawa zwolnienia jest każdorazowo weryfikowana w stosunku do danego Uczestnika
- Zakres zg. z RSI Woj. Śl. 2030: Techn. Inf. i kom., (i) techn. szt. int. i uczenia masz.
- karta przeznaczona dla osób / firm, które posiadają min. 70% dofinansowania do szkolenia
Warunki techniczne
Warunki techniczne
- zajęcia prowadzone są w czasie rzeczywistym na platformie Zoom, wraz z dostępem do kanałów grupowych na platformie Slack
- Minimalne wymagania sprzętowe: komputer / laptop / lub inne urządzenie ze stałym dostępem do internetu, wyposażone w kamerę internetową
- Minimalne wymagania dotyczące parametrów łącza sieciowego: szybkość pobierania / przesyłania: minimalna 2 Mb/s / 128 kb/s, zalecana: 4 Mb/s / 512 kb/s
- Niezbędne oprogramowanie umożliwiające dostęp do zajęć oraz materiałów: przeglądarka internetowa, Zoom w wersji bezpłatnej dla użytkownika
- Uczestnicy otrzymują linki do spotkań przed każdymi zajęciami. Link umożliwiający uczestnictwo w kursie jest aktywny w godzinach wskazanych na karcie usługi